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Coding and Paper Letter(二十三)

资源整理。 1 Coding: 1.开源项目aom,基于Fotran90编写的水光学蒙特卡洛模型。可以模拟辐射量。 aomc 2.开源项目proSR,一种全新的单图像超分辨率重建方法。 proSR 3.开源项目conditional neural process,条件神经网络的jupyter notebook实现。 conditional neural process 4.如何将自己开发的R包推送到cran上,需要准备的东西。 prepare for cran 5.Python库flask ipywidgets,flask框架里的ipywidgets支持。 flask ipywidgets 6.针对生态学家的贝叶斯数据分析介绍。 bayes course 7.R中关于回归,GLM,混合效应模型和GLMM的wokrshop练习。 glmm course 8.R语言包bayesdfa,bayesdfa与Stan实施贝叶斯动态因子分析(DFA)。 bayesdfa 9.开放交通数据的资源。 opentransportdata 10.R语言包rangeModelMetadata,提供了创建与R...

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