1.【Python机器学习系列】建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）
2.如何查看论文的科研科研源代码？
3.论文该不该强制开放源代码？那个曾经硬刚LeCun的女学者这样说
4.在校学生如何申请软件著作权？手把手教你！
5.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
6.Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

【Python机器学习系列】建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）

       本文将深入探讨在Python中利用Scikit-learn库构建决策树模型来预测小麦品种的源码源码详细过程。作为一个系列的科研科研第篇原创内容，我们首先会介绍决策树在多分类任务中的源码源码应用，重点关注数据准备、科研科研目标变量提取、源码源码调用dll源码工具数据集划分、科研科研归一化以及模型构建、源码源码训练、科研科研推理和评价的源码源码关键步骤。

       首先，科研科研我们需要加载数据（df），源码源码确定我们要预测的科研科研目标变量。接着，源码源码对数据进行适当的科研科研划分，通常包括训练集和测试集，以评估模型的泛化能力。然后，由于数据质量较好，我们将跳过某些预处理步骤，这些内容会在单独的文章中详细讲解。在数据准备好后，我们将进行特征归一化，以确保所有特征在相似的尺度上进行比较。

       使用Scikit-learn，我们将构建决策树模型，训练模型并进行预测。模型的性能将通过准确率、精确率、召回率等指标进行评估。通过这个案例，读者可以直观地了解决策树在实际问题中的libevent 源码阅读应用。

       作者拥有丰富的科研背景，发表过SCI论文并在研究院从事数据算法研究。作者的系列文章旨在以简洁易懂的方式分享Python、机器学习等领域的基础知识与实践案例，如果有需要数据和源码的朋友，可以直接关注并联系获取更多信息。全文链接：Python机器学习系列建立决策树模型预测小麦品种（案例+源码）

如何查看论文的源代码？

       介绍两个用于查询论文源代码的网站并介绍一些常用的获取code的办法

       左上角输入名字，便会出来结果，然后点击code部分即可

       如果是经典文章，那code往往网上一搜一大片，如果是比较新的文章，可以采用如下三种方法：

       （1）在google搜索该论文的名称或者第一作者的姓名，找到该作者的个人学术主页。在他的主页上看看他是否公开了论文的代码。

       （2） 在google搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言，如python等。这是因为阅读这篇论文的科研人员不少，有的人读完会写代码并公布出来。

       （3）邮件联系第一作者。

论文该不该强制开放源代码？那个曾经硬刚LeCun的女学者这样说

       论文的开放源代码：学术界的新常态与争议

       学术界女强人Anima Anandkumar近日呼吁学术会议应强制要求投稿时必须公开代码，认为此举能带来多方面好处。Anima强调，不公开代码不仅对评审过程不友好，而且对科研人员不公平，限制了他们获取最新研究成果的能力。她举例说明，若某大团队发布论文，而科研人员需要复现结果时，公开代码能避免资源不足的问题，保证学术界竞争力。此外，tcprstat 源码下载Anima认为论文应具备问责机制，与医药行业的严格标准相呼应。她指出，公布代码能营造一个公平诚实的环境，从而提升论文的可信度。目前，AI行业已接受开源文化，但公开代码的强制执行标准亟待建立，以促进学术界公平与严谨。公开代码亦能降低行业门槛，鼓励深入研究，避免“AI寒冬”的出现。面对不公布代码的行为，Anima表示感到沮丧，但她未指名具体人士。大多数网友对此持反对态度，认为不公开代码是论文造假的重要因素。然而，对于如何应对不提供开源代码的问题，有人分享了获取代码的心得。

在校学生如何申请软件著作权？手把手教你！

       本文以在读本科生视角，概述科研程序软件著作权申请流程，旨在帮助初学者全面了解整个申请过程，同时提供具体申请细节。此稿为讲座预备稿，适用于无法到场学习的同学。

       申请科研程序软件著作权流程

       0. 前言

       通常，软件指带图形界面的程序，但科研程序多无需图形界面。本文主要介绍科研程序（代码）的mysqlhelper使用源码申请方式。

       1. 编程

       1.1 构思

       程序需解决特定问题或满足需求。项目来源大致分为职务作品和非职务作品。

       职务作品：在科研中，为解决特定问题所开发的程序属于职务作品，依据《计算机软件保护条例》。

       非职务作品：除职务作品外，满足个人需求的程序，如爬虫、音乐播放器等。

       1.2 编程

       构思后，使用常用语言如 Python、Java、C++ 开始编写代码。建议代码量不少于行，打印提交。

       1.3 用户手册

       编写用户手册，包含详细使用说明或设计开发文档。手册应详尽，便于审查员理解程序。

       2. 准备材料

       2.1 打印源码和用户手册

       源码：每页不少于行，超过页提交前页、后页，否则全部提交。

       文档：每页不少于行，除图外。页眉标注软件名称和版本号。

       2.2 填写申请表

       注册个人帐号，实名认证后填写申请表。注意软件作者、硬件环境、功能特点等详细信息。myeclipse jdk源码

       3. 提交申请

       3.1 盖章

       提交打印版申请表，上海大学为软著作者。申请上海大学公章与法人证书副本。

       3.2 提交材料

       选择邮寄至北京版权中心或上海软著中心现场办理。邮寄至北京版权中心，可接受顺丰快递。

       4. 等待结果

       提交后，可在官网查询进度。受理、审查与发证阶段分别约两周、一个月与一周。准确无误通常两个月内完成。

       5. 结语

       申请软件著作权相对简单，遵循流程即可。祝各位同学顺利完成申请，为简历增光添彩。

       5. 补充

       北京版权中心邮寄地址与上大申请方式可能有变，请咨询科技处获取最新信息。

Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。

       在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。

Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

       本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，从而找到表现最优的模型。

       在GridSearchCV的实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，对于RandomForestClassifier，参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，参数网格被分为两个部分进行探索，首先评估n_estimators和max_features的组合，接着评估另一个参数的组合。总共有种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的超参数组合。

       接下来，可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。

       此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。

       作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

       欲了解更多详情，请参阅原文链接：

       Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

VScode搭建Verilog源码开发环境记录年6月

       为了在VScode中成功地开发Verilog源码，首先从官网下载并安装VScode。如果你已经拥有GitHub或Microsoft账户，记得登录以同步数据（可能存在登录账户切换的限制）。

       安装过程中，需关注以下步骤：

       安装中文汉化包，确保软件界面显示为中文，便于理解和操作。

       选择一个适合的文件管理器图标包，提升文件类型识别的直观性。

       安装Verilog-HDL/systemVerilog插件，提供基本的Verilog开发功能。

       安装Verilog Highlight插件，增强代码高亮显示。

       安装CTags Support插件，虽然它不包含ctags，但有助于整合ctags功能。

       选择Verilog Testbench插件，用于生成更完善的测试代码，但可能需要Python3环境和调试。

       如果你希望获得更高级的开发体验，需要进行以下配置：

       确保文本编码格式正确，避免中文乱码。

       根据系统安装ctags（Windows或Linux），并将其路径配置到VScode的插件设置中。

       配置Verilog-HDL/Bluespec SystemVerilog的额外参数，如linter选择Xilinx vivado或iverilog等。

       最终，这套VScode配置能够实现大部分Verdi端的常用功能，如代码高亮、代码跳转和静态语法检查，适合学习和科研使用。如果想亲身体验，可以在网上搜索相关教程或博客。

       以上就是关于年6月VScode搭建Verilog源码开发环境的详细记录。

cpddaq是什么意思？

       CPDDAQ是一款强大的软件系统，具备数据采集、处理、存储和分析功能。它支持多种数据采集方式，能实时处理和存储各类数据。用户友好的数据分析界面让采集的数据能以多种方式得到深入分析，为科研和实验提供坚实的数据基础。

       该系统拥有高度的可配置性和扩展性。用户可根据需求自定义数据采集方式、频率和通道数等参数，甚至可以创建自己的数据处理和分析算法。这使得CPDDAQ能适应各种实验和研究需要。用户还可以轻松访问和管理已采集的数据，便于进一步的数据分析和研究。

       CPDDAQ在科研、工业检测、医疗诊断等领域应用广泛。在物理、化学、材料等科学领域，它已成为科研人员常用的数据采集和处理工具。其开放源代码的特点让科研人员能根据各自需求进行定制和扩展，进一步推动了各领域的研究和技术进步。