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搜索资源列表

  1. 基于dlib的TPS人脸变形源代码（含注释）

  2. 基于dlib的TPS人脸变形源代码（含注释）。开发环境：python 3.5 (Anaconda)。需要安装的第三方库：PyQt5、cv2、dlib、numba。可运行。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-19
    • 文件大小：74448896
    • 提供者：weixin_42867769

  1. 64位windows系统中python安装numba加速

  2. 包含5个文件适用于64位windows系统中python安装numba加速 1 pyphon 3.7 已经安装，且pycharm也已经安装 2 安装vs2015/2017/2019均可，然后运行VC 3 将上述whl文件运用批评分别安装，顺序依次为numpy、llvm、numba、import 4 至此在pycharm中file-setting-project-interpreter中可以看到所有已经都安装 5 安装完成，网上找使用方法

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-08-22
    • 文件大小：250609664
    • 提供者：qq_40454887

  1. 使用numba对Python运算加速的方法

  2. 有时候需要比较大的计算量，这个时候Python的效率就很让人捉急了，此时可以考虑使用numba 进行加速，效果提升明显~ (numba 安装貌似很是繁琐，建议安装Anaconda，里面自带安装好各种常用科学计算库） from numba import jit jit def t(count=1000): total = 0 for i in range(int(count)): total += i return total 测试效果： （关于__wrapped__ 见我的博文：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38663169

  1. windows10下利用anaconda安装cusignal

  2. cuSignal介绍 cuSignal是基于CuPy，Numba以及利用RAPIDS生态系统进行GPU加速的基于Python的信号处理库。 在某些情况下，cuSignal可以作为Scipy Signal的直接接口，也可以通过CuPy来利用GPU计算资源加速信号处理的速度。同时cuSignal也包含Numba CUDA和Raw CuPy CUDA内核，可以提高特定功能的速度。 cuSignal强调了CPU和GPU之间零拷贝内存（固定，映射）的在线处理，可以在大信号和计算密集型功能上获得比较大的加速

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：118784
    • 提供者：weixin_38590685

  1. 基于Numba提高python运行效率过程解析

  2. Numba是Python的即时编译器，在使用NumPy数组和函数以及循环的代码上效果最佳。使用Numba的最常见方法是通过其装饰器集合，这些装饰器可应用于您的函数以指示Numba对其进行编译。调用Numba装饰函数时，它会被“即时”编译为机器代码以执行，并且您的全部或部分代码随后可以本机机器速度运行！ 安装numba(我在这里加了–default-timeout=10000，防止安装时出现timeout的错误) pip --default-timeout=10000 install -U nu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38714370

  1. capstone_results_arb-源码

  2. 任意音色转移的结果 运行results_viz.ipynb笔记本以收听输出音频。 所有依赖项都列在requirements.txt 。如果您在安装librosa遇到麻烦： pip install librosa==0.7.0 pip install numba==0.48.0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：412090368
    • 提供者：weixin_42119866

  1. PyMoVE:库和实用程序，用于使用PyMoVE训练体积估计模型-源码

  2. PyMoVE 库和实用程序，用于使用PyMoVE训练体积估计模型。 安装 强烈建议从Python的Anaconda发行版开始，可以在找到。 当前的完整安装需要运行两个setup.py脚本。这将在不久的将来进行修改。这是因为启用项目行进多维数据集算法的算法依赖于Numba编译才能有效运行。如果用户出于任何原因无法使用Numba进行编译，该算法仍可访问，并且可以在纯Python中构建。但是将需要对当前代码库进行一些更改。 运行以下命令将安装完整的PyMoVE库： python setup.py i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42118160

  1. lindemann:lindemann是一个python软件包，用于计算lammps轨迹的Lindemann指数-源码

  2. 林德曼 lindemann是一个Python软件包，用于计算LAMMPS轨迹的Lindemann指数以及每帧温度斜坡的Lindemann指数的变化，以进行相变分析。 安装 它需要python 3.7 pip install lindemann 或与Poetry安装 poetry add lindemann 用法 lindemann [OPTIONS] TRJFILE 或与Poetry安装： poetry run [OPTIONS] TRJFILE 注意事项： 尽管有-t标志，但在运行任

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42099633

  1. CyberRadio:Based基于SDR的FMAM桌面无线电。 通过#cuSignal和Numba加速-源码

  2. :radio: Cyber​​Radio 适用于台式机的基于SDR的FM / AM收音机应用程序。 与SoapySDR支持的大多数SDR兼容。 基于模块。 通过函数在具有CUDA的GPU上加速。 特征 :radio: 收听带有立体声支持的宽带FM和AM电台。 :fast-forward_button: 热插拔SDR，而无需关闭应用程序。 :computer_mouse: 可编程的频率快捷键（Ctrl +左键单击）。 :package: 零安装预编译的二进制软件包。 :laptop: 高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：657408
    • 提供者：weixin_42165018

  1. facenet-face-recognition:这是GAN中用于图像合成的论文潜在学习空间向量的论文研究产品。 这对研究有一个应用，命名为面部识别系统。 该应用程序是通过咨询FaceNet模型开发的-源码

  2. 人脸识别系统 这是“用于图像合成的GAN中潜在空间矢量的流形学习”论文的研究成果。 这对研究有一个应用，命名为面部识别系统。 通过咨询FaceNet模型（ ）开发了该应用程序。 研究成果 请在以下链接中找到ClusterGAN流形学习表示法的研究结果。 如何使用 从GitHub克隆存储库 git clone https://github.com/Ayoob7/facenet-face-recognition.git 安装项目要求 pip install -r requirements.txt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42122432

  1. torchsynth:pytorch中的模块化合成器，GPU可选且可区分-源码

  2. 火炬手 火炬手基于pytorch编写的传统模块化合成。 它是GPU可选的并且是可区分的。 开发安装 git clone https://github.com/turian/torchsynth cd torchsynth pip install -e . 请注意，torchsynth需要PyTorch版本1.7或更高版本。 例子 我们建议您通过Jupyter笔记本运行示例，并安装了 。 安装有点麻烦，并且这些说明是最好的。 jupytext使将演示笔记本作为Python文件轻松放入存储库中变得容

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_42168902

  1. pyro2：流体动力学探索和原型设计的框架-源码

  2. 一个简单的基于python的流体力学计算方法教程 pyro是一种计算流体力学代码，它在有限体积的框架内为对流，可压缩流体力学，扩散，不可压缩流体力学和多重网格提供了二维求解器。 该代码主要用python编写，并且在设计时考虑了简单性。 编写算法是为了鼓励实验并允许对这些代码方法进行自学习。 最新版本的pyro始终可在以下位置获得： 您可以在此处找到文档网页，图，注释等的项目网页： 目录 入门 默认情况下，我们假设使用python 3.4或更高版本。 以下提供了与python 2.7一起运行的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42113794

  1. PyNN：神经网络的python实现。 希望它将最终演变成更有趣的东西-源码

  2. PyNN，一个ANN项目，有望发展成更多。 该项目是使用Anaconda python发行版完成的。 安装说明： 安装Anaconda python发行版并进行安装，可从“ ”获得说明。 使用“ conda create --name pynn python = 3.6”创建一个新的python环境。 激活该环境“源激活pynn”。 使用“ conda install -c conda-forge numba opencv”命令在环境中安装OpenCV和Numba软件包。 下载代

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42142062

  1. EToKi：与Enterobase相关的所有方法-源码

  2. EToKi（Enterobase工具套件） 所有与Enterobase数据分析管道有关的方法。 安装： EToKi是在Python 2.7和Python 3.5中开发和测试的。 EToKi依赖于几个Python库： ete3 numba numpy pandas sklearn 可以使用pip安装所有库： pip install ete3 numba numpy pandas sklearn EToKi还针对不同的管道调用以下第三方程序： raxml fasttree rapidnj

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42135773

  1. py-pde：用于求解一般偏微分方程的Python包-源码

  2. - py-pde是一个Python软件包，用于求解偏微分方程（PDE）。 该程序包提供了可在其上定义标量和张量字段的网格的类。 关联的微分算子是使用numba编译的有限差分实现来计算的。 这允许定义，检查和求解典型的PDE，例如在物理动力系统研究中出现的PDE。 该软件包的重点在于易于使用，以探索PDE的行为。 但是，可以使用numba透明地编译核心计算，以提高速度。 安装 py-pde在pypi上可用，因此您应该可以通过pip安装它： pip install py-pde 为了使软件包的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42128315

  1. core-periphery-detection：用于检测网络中的内核-外围结构的Python包-源码

  2. 用于检测网络中核心外围结构的Python软件包 该软件包包含用于检测网络中核心外围结构的算法。 所有算法均以Python实现，并且速度提高了numba，并且只需很少的编码即可使用。 安装 在安装此软件包之前，请确保您具有版本3.6或更高版本的Python 。 有两种安装此软件包的方法， conda或pip 。 如果您有conda环境，建议使用conda。 否则，请使用pip。 对于conda conda install -c conda-forge -c skojaku cpnet 对于点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42109925

  1. lstpy：读取lst文件的简单软件包-源码

  2. st 一个小图书馆阅读的输出文件MPA3 / MPA4系统LST文件。 lstpy是完整的python代码，但是由于有了numba和多线程，所以读出速度足够快。 安装 pip install lstpy 要求 lstpy需要和 。 Anaconda发行版可能是安装它们的最简单方法。 conda install numba conda install numpy 是可选的依赖项，但是使用xarray可以大大简化进一步的分析。 用法 基本用法 import lstpy header , ( va

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_42146274

  1. mdnetworktools：MDNetworkTools是一个python软件包，可直接从分子模拟中构建动态网络-源码

  2. MDNetwork工具 MDNetworkTools是一个多合一的python程序包，可直接从分子动力学轨迹构建网络。 此外，该软件还提供了用于网络分析（社区检测和次优路径计算）以及可视化的功能。 MDNetworkTools的核心是利用多个Python模块。 轨迹和拓扑处理由MDTraj完成，而网络生成算法通过Numba软件包采用jit编译方法。 目前，只有网络生成方法才能受益于Numba的提速，尽管将来的版本可能会将其扩展到网络分析算法。 请参阅必需的软件包以获取必需软件的完整列表。 必需的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_42117116

  1. NER的弱监督：使用弱监督学习没有标签数据的命名实体识别模型的框架-源码

  2. 对NER的监管不力 与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42122838

  1. pyts：用于时间序列分类的Python包-源码

  2. pyts：用于时间序列分类的Python包 pyts是用于时间序列分类的Python软件包。 它旨在通过提供预处理和实用工具以及最新算法的实现，使时间序列分类易于访问。 这些算法大多数都会转换时间序列，因此pyts提供了多种工具来执行这些转换。 安装 依存关系 pyts要求： Python（> = 3.6） NumPy（> = 1.17.5） SciPy（> = 1.3.0） Scikit-Learn（> = 0.22.1） Joblib（> = 0.12

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42131728
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