▍1. GATE-master
说明： GATE的pytorch实现，图自编码器+注意力机制(Implementation of graph self encoder gae with Python)
更多选项
▍2. SentiWordNet_3.0.0
应用该程序进行观点挖掘和情感分析，分析褒贬。(Application of this program for viewpoint mining and emotional analysis)
▍3. tradaboost
说明： tradaboost的python算法实现(Python algorithm implementation of tradaboost)
▍4. 小波神经网络的时间序列预测代码
说明： 小波神经网络的时间序列预测代码小波神经网络是结合 小波变换理论与人工神经网络的思想而构造的一种新的 神经网络模型，它结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能，(Time series prediction code of wavelet neural networ Time series prediction using wavelet process neural network For example, Ding and Zhong used a wavelet process neural network to solve time series prediction problems)
▍5. 2D-FullCohe5.0
说明： 可以给Abaqus创建的二维平面模型全局嵌入Cohesive单元(Insert Cohesive Element)
▍6. Densenet121-Image-Classification
说明： 实现用残差网络来训练模型，模型的效果是实现简单的分类，以及利用flask部署模型(The residual network is used to train the model. The effect of the model is to realize simple classification and deploy the model with flash)
▍7. lianjia-master
说明： 实现在链家网相关信息的爬虫，python代码实现(Implementation of crawler Python code in chainhome)
▍8. python 爬取全本免费小说
说明： python 爬取全本免费小说网的小说，小说网址看了下，你只能直接在网上看，不能在浏览器上直接复制粘贴。用python的爬虫不就可以爬取后下载(Python crawls the entire free novel network's novel, the novel website looked, you can only directly look on the Internet, cannot directly copy and paste in the browser. With Python crawler can not crawl after download.)
▍9. LSTM-单变量多步
说明： 用jupyter notebook 实现深度学习LSTM单变量多步的时间序列预测(Using jupyter notebook to realize multi-step time series prediction of deep learning LSTM)
▍10. wxPythonInAction
wxPythonInAction一书及其源代码，内容详尽(The book of wxPythonInAction,with its original codes,being very well detailed)
▍11. 随机森林
说明： 用N来表示训练用例（样本）的个数，M表示特征数目。 输入特征数目m，用于确定决策树上一个节点的决策结果；其中m应远小于M。 从N个训练用例（样本）中以有放回抽样的方式，取样N次，形成一个训练集（即bootstrap取样），并用未抽到的用例（样本）作预测，评估其误差。 对于每一个节点，随机选择m个特征，决策树上每个节点的决定都是基于这些特征确定的。根据这m个特征，计算其最佳的分裂方式。 每棵树都会完整成长而不会剪枝，这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。(N is used to represent the number of training cases (samples), and M is used to represent the number of features. The number of input features m is used to determine the decision result of a node in the decision tree, where m should be far less than m. From N training cases (samples), n times are sampled in the way of put back sampling to form a training set (i.e. bootstrap sampling), and the unselected cases (samples) are used to predict and evaluate the error. For each node, m features are randomly selected, and the decision of each node in the decision tree is determined based on these features. According to these m characteristics, the best splitting mode is calculated. Each tree will grow completely without pruning, which may be adopted after building a normal tree classifier).)
▍12. excel
说明： 如何用python分析处理excel数据(How to use Python to analyze and process Excel data)
▍13. tsne_python
T-SNE高维数据降维特征提取，用于python3(T-SNE demensinal,python)
▍14. tsne_python
说明： T-SNE高维数据降维特征提取，用于python3(T-SNE demensinal,python)
▍15. VMD,python代码
说明： 变分模态分解 信号处理方法 数据序列平稳化。(The data sequence of the signal processing method of variational mode decomposition is smoothed.)
▍16. wp-autopost-pro
说明： wordpress自动采集插件完美和谐版本(WordPress automatic acquisition plug-in)
▍17. REST-API-SENSOR
说明： Simple code to create a Restful API with flask.
▍18. newmesh_3D
说明： 三维voronoi多面体混凝土土骨料网格划分(Mesh generation of 3D Voronoi polyhedral concrete soil aggregate)
▍19. xianwei
说明： 三维随机实体纤维和线型纤维生成，用于3D纤维混凝土有限元分析(3D random solid fiber and linear fiber are generated for ABAQUS numerical analysis of 3D fiber reinforced concrete aggregate)
▍20. 20201130_3Drandomsphere
说明： python生成三维球体混凝土骨料，用于ABAQUS数值分析(Python generates three-dimensional spherical concrete aggregate for ABAQUS numerical analysis)
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