RECCON：识别对话中的情感原因 该存储库包含论文“的数据集和模型的pytorch实现。 任务概述 给定一个用情感E标记的话语U，任务是从对话历史记录H中提取因果跨度S（包括话语U），该因果跨度S足以表示情感E的原因。 数据集 原始带注释的数据集可以在data/original_annotation文件夹中的json文件中找到。 可以在data/subtask1/和data/subtask2/文件夹中找到带有因果提取和因果情感任务的负面示例的数据集。 资料格式 DailyDialog和IEMOCAP的注释和对话可从 。json获得。 JSON文件中的每个实例都分配了一个标识符（例如“ tr_10180”），该标识符是一个列表，其中包含针对每种话语的以下各项的字典： 钥匙 价值 turn 话语指数从1.开始 speaker 目标话语的说话者。 utterance 话语文字。

遗传算法matlab初始化代码肌动蛋白 该存储库包含在 INFORMS Journal on Computing 上发表的题为“Integrating Individual and Aggregate Diversity in Top-N Recommendation”的论文中使用的源代码和数据集信息。 “Diversity3.m”：运行算法的主要脚本。 算法的参数应该在代码的前导中设置。 “mathProgFunc.m”：算法的数学编程部分。 为了运行代码 Gurobi 必须在计算机中安装并激活 Matlab 界面。 安装下面的实现后，可以使用代码第一行中的标志变量“isHungarian”激活 Bertsekas 的拍卖算法。 () “multioptions1.mat”：遗传算法的Matlab实现的选项文件。 “InputData.mat”：一个包含 100 个项目和 50 个用户的小样本数据集，由两个矩阵 dist（项目-项目距离矩阵）和 ratings_preds（用户-项目评分预测）组成。 为了在不同的数据集上运行算法，应该使用适当的矩阵更新 InputData.mat 文

PIFu：像素对齐的隐式函数，可实现高分辨率的带披肩的人类数字化 消息： [2020/05/04]添加了用于训练数据生成的EGL渲染选项。 现在，您可以使用无头机器创建自己的训练数据！ [2020/04/13]提供了带有Google Colab的演示（包括可视化）。 特别感谢 ！！！ [2020/02/26]许可证已更新为MIT许可证！ 享受！ 该存储库包含“ ”的pytorch实现。 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用该论文。 @InProceedings{saito2019pifu, author = {Saito, Shunsuke and Huang, Zeng and Natsume, Ryota and Morishima, Shigeo and Kanazawa, Angjoo and Li, Hao}, title = {PIFu: Pixel-Ali

matlab代码续行干燥土壤和沙漠生物结壳的力学模型 该存储库包含动态水合作用条件下的沙漠生物地壳模型（DBM）的源代码。 这项工作是在静态水合条件下DBM的延续[1]。 您可以在找到该工作的主要代码。 要执行此模型，请按照此处的说明执行，并执行主代码Main_BSC_biogeoscience.m。 干燥土壤的模型[2]使用Main_BSC_biogeoscience.m的输出作为初始条件。 这样可确保在给定条件下稳定微生物群落的分布和活性（请考虑对真实土壤进行采样并在所需条件下进行实验！）。 稳定的社区在干燥和黑暗的条件下进行了3天（足以耗尽碳源，并且硝化活性占主导地位）。 种群动态达到假稳态后，应用干湿循环（持续时间为24小时）。 与Main_BSC_biogeoscience.m的主要区别在于水合条件的动态更新（分配有基质电势）。 在润湿或干燥期间，该区域会保留所有化合物的质量，从而导致浓度和气体外流的变化。 用法 步骤0。MATLAB安装并下载整个文件中名为“ codes”的所有文件 步骤1.在田间持水量（-3kPa）下接种微生物细胞 执行Main_BSC_biogeosci

负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数因子动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码，HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），CRC 649讨论文件，2012-48（） 数量 #Abstract使用动态半参数因子模型（DSFM），我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机，该提议的方法适用于四个南欧国家（希腊，意大利，葡萄牙和西班牙）的月利率。 分析这个非同寻常的时期，我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明，两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据，需要三个非参数因素来解释95％的变化。 估计的因素负荷是单位根过程，显示出较高的持久性。 与基准模型相比，DSFM技术显示了出色的短期预测。

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OSEP的先验知识（指南） 这是笔记和资料的资料库，我认为这些资料和资料是我提前选择该课程和获得OSEP认证（逃避和违反防御技术）所必需的 这种材料的汇编在很大程度上受nullg0re（GIT）的影响！ ######## ##### ######## ##### ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ## ######## ## ## ######## ## ## ### ## ## ## ## ## ## ## ##

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Hackerrank挑战 库中包含所有已解决的Hackerrank难题。 此存储库中的练习分为多个文件夹（每个挑战一个）： 30_days_of_code：完成了持续30天的durint编码挑战，难度增加。 由于无法解决javaScript的问题，因此已跳过了6天。 解决问题的方法：首先解决我，简单的数组求和，比较三元组，非常大的和，对角线差，加上负号，楼梯，最小-最大和，生日蛋糕蜡烛，时间转换，给学生评分，苹果和橙子，数字线跳转，在两套之间，打破记录，子阵列划分，可分割的和对，候鸟，程序员节，帐单划分，按火柴销售，图画书。 用 :cat_face: 由Martreyz。

使用深度学习对加密流量进行分类 该存储库包含在2018年DTU Compute的硕士学位论文中使用和开发的代码。 教授一直是该硕士论文的导师。 来自一直是该项目的联合主管。 在本文中，我们研究和评估了使用神经网络对加密网络流量进行分类的不同方法。 为此，我们创建了一个具有流/非流焦点的数据集。 数据集包括七个不同的类，五个流分类和两个非流分类。 本文是对Napatech A / S的初步概念验证。 我们提出了一种新颖的方法，其中利用了网络流量的未加密部分，即标头。 这是通过将会话中的初始标头串联起来，从而形成一个签名数据点来完成的，如下图所示： 通过使用前8个和16个标头创建的数据集在此存储库的datasets文件夹中可用。 我们通过在串联头数据集上运行t-SNE来探索数据集。 从下面的t-SNE图可以看出，该图显示了合并的所有单个数据集，似乎可以对单个类进行分类。 在使用基于标头