Reproducible Research in Computational Science

最新推荐文章于 2018-12-16 19:29:03 发布
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Python 领域 Conda 环境的备份与恢复策略
Python编程之道的博客
04-07 1236
在 Python 开发中，环境管理是一个至关重要的环节。Conda 作为流行的包和环境管理工具，能够有效解决 Python 项目中的依赖问题。然而，随着项目复杂度增加和团队协作需求，如何可靠地备份和恢复 Conda 环境成为开发者面临的实际挑战。确保开发环境的可重现性简化团队协作中的环境配置快速恢复意外损坏的环境实现环境版本控制优化持续集成/持续部署(CI/CD)流程首先介绍 Conda 环境的核心概念然后详细讲解多种备份方法及其实现接着探讨恢复策略和最佳实践。
Python 领域 Conda 环境清理与资源释放技巧
最新发布
Python编程之道的博客
06-11 1514
Conda 作为 Python 生态系统中最重要的环境管理工具之一，在数据科学、机器学习和科学计算领域占据着核心地位。然而，随着项目数量的增加和时间的推移，Conda 环境往往会变得臃肿不堪，占用大量磁盘空间并影响系统性能。本文旨在提供一套完整的 Conda 环境清理与资源释放方法论，帮助开发者高效管理计算资源。文章首先介绍 Conda 环境管理的基本原理，然后深入探讨资源清理的具体技术和策略。接着通过实际案例展示清理过程，最后讨论相关工具和未来发展趋势。
来自西弗吉利亚大学li xin整理的CV代码合集
xiaoxixi1918的专栏
09-10 2129
来自西弗吉利亚大学li xin整理的CV代码合集 分类： 机器学习&&计算机视觉&&数据挖掘&&推荐系统2014-03-11 11:09 401人阅读 评论(0) 收藏 举报 人工智能机器学习图像处理计算机视觉 目录(?)[+] Reproducible Research in Computational Science   “I
reprozip：ReproZip是一种工具，可简化从命令行执行创建重复性实验的过程，命令行执行是计算科学中经常使用的通用标准
02-06
ReproZip 是一种旨在简化从命令行执行创建可重复实验的过程的工具，命令行执行是计算科学中经常使用的通用标准。 它跟踪操作系统调用，并创建一个包，其中包含在作者的计算环境上运行给定命令所需的所有二进制文件...
ReproZip：简化科学计算实验可重复性的工具
"reproducible-research" 和 "reproducible-science" 则突出了其在推动科研结果可重复性方面的价值。"hacktoberfest" 表明ReproZip参与了该开源活动，鼓励更多的贡献。"NYU" 可能指的是ReproZip与纽约大学（New York...
机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总
ZhangPY的专栏
02-28 7628
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最
tensorflow reproducible（再现性）
Flyingzhan的博客
12-16 516
tensorflow reproducible（再现性） 平时做实验一般需要保证每次实验结果一致（同样的设置下），这样才能知道哪些改进是真正有用的，最近在做实验的时候遇到一些问题，代码结果每次都不一样（小数点后面三位开始不相同，而且随着epoch的增加，结果慢慢就越来越不一样），下面是我我看见的一些保证reproducible的方法(tensorflow下）： 1：tensorflow.set...
R Reproducible Research course project课程练习
shanesu的博客
10-13 737
原版Rmd代码在这个github地址 title: “Reproducible Research: Peer Assessment 1” author: “shanesu” date: “2016年10月12日” output: html_document: keep_md: trueIntroductionThis assignment makes use of data
Linux 驱动编译报错：error: macro "__DATE__" might prevent reproducible builds [-Werror=date-time]
SoldierJazz的专栏
07-17 7987
编译驱动时遇到这个错误提示，表示当前编译环境中将关于 DATE 以及 TIME 的警告也作为错误来进行处理的。有如下几种方法可以参考： 1. 在编译驱动的相应 Makefile 中增加一行：CFLAGS += -Wno-error=date-time，然后保存重新 make； 2. 若 CFLAGS 不生效，将关键字替换为 EXTRA_FLAGS； 3. 修改 /lib/modules/
为什么要读博士
Keep Trying, Keep Fighting
12-25 5324
这是一个之前困扰我许久的问题，后来逼迫自己不去想它，慢慢地也就淡忘这个问题了。这几天，在网上又看到这个问题，觉得有篇文章不错，因此贴过来，自勉与共勉。原文来自知乎。一： 看过一篇文章，专门估算了《生活大爆炸》中Sheldon博士和Leonard博士能赚多少钱，结论是他们的收入比芝士蛋糕工厂饭店的服务生Penny基本相当。这些学霸和天才们，与服务生做邻居，而且服务生自住他们合租（虽然谢耳朵确实需要呆
几个较经典的interactive image segmentation算法
Keep Trying, Keep Fighting
10-29 3164
看论文时，看到了几篇基于交互的图像分割算法，这里罗列一下，后期有时间时再一一阅读 1: Interactive Image Segmentation Based on Level Sets of Probabilities, TVCG 2012. 2: Interactive Image Segmentation via Adaptive Weighted Distances, TIP
杨子恒
Keep Trying, Keep Fighting
09-28 3138
杨子恒，1984年毕业于甘肃农业大学畜牧专业，获农学学士学位。1987年获北京农业大学动物遗传专业硕士学位。1987年至1989年在甘肃农业大学畜牧系任教。1992年获北京农业大学博士学位，1992至1997年，先后在北京农业大学、英国伦敦剑桥大学和自然历史博物馆、宾西法尼亚州立大学、加利福尼亚大学伯克利分校从事遗传学教学和博士后研究工作。1997至今在伦敦大学从事分子和细胞遗传学研究工作。200
Saliency Detection on Light Field
Keep Trying, Keep Fighting
10-23 2487
1 :         Saliency Detection on Light Field         Nianyi Li, Jinwei Ye, Yu Ji, Haibin Ling and Jingyi Yu.         In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 20
《深度学习课程》-吴立德教授-复旦大学
Keep Trying, Keep Fighting
09-28 2339
http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
reproducible research week(4) - project(2)
10-01
在第4周的可重复研究项目中，我将继续探索如何使用开放源代码工具和技术来实现可重复性和透明度。 首先，我将继续使用版本控制系统（如Git），以便跟踪我研究项目中的所有更改和改进。这将确保我能够回溯到每个版本...
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