এমডিপি ডেটা প্রসেসিংয়ের জন্য মডুলার টুলকিট
এখনই ডাউনলোড করুন

এমডিপি র‌্যাঙ্কিং ও সারাংশ

এমডিপি ট্যাগ

তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া তথ্য বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া তথ্য ডাটা প্রসেসর

এমডিপি বর্ণনা

তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য মডুলার টুলকিট এমডিপি একটি পাইথন ডেটা প্রসেসিং ফ্রেমওয়ার্ক। বাস্তবায়িত অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে রয়েছে: স্বাধীন কম্পোনেন্ট বিশ্লেষণ, ধীরে ধীরে বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ, প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট বিশ্লেষণ, স্বাধীন ধীর বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ, এবং আরো অনেক কিছু। নোট: এমডিপিটি জিএনইউ লাইব্রেরির বা কম জেনারেল পাবলিক লাইসেন্স (এলজিপিএল) এর শর্তে লাইসেন্সযুক্ত এবং বিতরণ করা হয়। প্রয়োজনীয়তা: পাইথন এই রিলিজে নতুন কি: · ইউনিট পরীক্ষার আউটপুট থেকে সংখ্যাসূচক ব্যাকএন্ড, সমান্তরাল পাইথন সাপোর্ট, সিমেজ ব্যাকএন্ড এবং সংখ্যাসূচক ব্যাকএন্ডের অনলাইন সনাক্তকরণ যোগ করা হয়েছে। ডিবাগিং সাহায্য করা উচিত। · Cutoff এবং হিস্টোগ্রাম নোডের ইন্টিগ্রেশন। সমান্তরাল প্রবাহে স্থায়ী বাগ (ব্যতিক্রম হ্যান্ডলিং)। Output_dim একটি ফ্লোট হয় যখন llenode মধ্যে স্থায়ী বাগ। Konrad Hinsen ধন্যবাদ। · একাধিক সময়সূচী জন্য সমান্তরাল প্রবাহ মধ্যে নির্দিষ্ট বাগ। লেয়ার বিপরীত একটি বাগ সংশোধন করা হয়েছে, Alberto Escalante ধন্যবাদ। · একটি linearregressionnode যোগ করা হয়েছে। COVANDECE MATRIX এর নেতিবাচক Eigenvalues ​​IFF SVD == সত্য বা কমাতে == সত্য যখন covanode আর অভিযোগ না। Output_dim নির্দিষ্ট করা হয়েছে একটি পছন্দসই বৈকল্পিক আছে, নেতিবাচক eigenvalues ​​উপেক্ষা করা হয়। নেতিবাচক eigenvalues ​​ক্ষেত্রে Sfanode এর জন্য উন্নত ত্রুটি বার্তা, আমরা এখন একটি পিসানোড (SVD = TRUE) বা PCANDE (কমাতে = সত্য) সাথে নোডটি প্রস্তুত করার পরামর্শ দিচ্ছি। · পুরানো থ্রেড প্যাকেজ থেকে নতুন থ্রেডিং এক থেকে স্থানান্তরিত। প্রক্রিয়া সময়সূচী ক্যাশিং নিষ্ক্রিয় করতে পতাকা যোগ করা হয়েছে। কাস্টম সময়সূচীগুলির জন্য কিছু ব্রেকিং পরিবর্তন রয়েছে (সমান্তরাল প্রবাহ প্রশিক্ষণ বা মৃত্যুদন্ড কার্যকর করা হয় না)। · এসভিএন পুনর্বিবেচনার ট্র্যাকিং সমর্থন যোগ করা হয়েছে। Seduculler এর জন্য Copy_Callable ফ্ল্যাগটি মুছে ফেলা হয়েছে, এটি এখন টাস্কেলেবলকে ফোরাম দ্বারা সম্পূর্ণভাবে প্রতিস্থাপিত হয়। এই সুবিধাজনক parallelflow ইন্টারফেসের জন্য কোন প্রভাব নেই, তবে কাস্টম সূচীগুলি ভাঙ্গা যায়। · প্রসেস Scheduler মধ্যে ক্যাশিং বাস্তবায়িত। · Make_parimal এখন মেমরি সংরক্ষণ করতে সম্পূর্ণ জায়গায় কাজ করে। Flownode যাও ধারক পদ্ধতি যোগ করা। · পরীক্ষা সঙ্গে crosscovariancematrix যোগ করা হয়েছে। · আইডেন্টিটিনোড যোগ করা হয়েছে। সরাসরি একটি প্রবাহ HTML উপস্থাপনা প্রদর্শন করতে HINTET একটি সহায়ক ফাংশন যোগ করা হয়েছে। Lazily সেট করা · আউটপুট_dim অনুমতি দিন। NINLALS নোডের কাছে মোট_ভিয়ানস যোগ করা হয়েছে। PCanode প্রশিক্ষণের পরে সর্বদা ব্যাখ্যা_Variance এবং Total_Variance সেট করুন। · সংশোধিত সিম্র্যান্ড সত্যিই সিম্যাট্রিক ম্যাট্রিক্সগুলি ফেরত দিতে (এবং শুধুমাত্র ইতিবাচক নির্দিষ্ট নয়)। Gaussianclassifiernode অ্যাডাপ্টেড যে জন্য অ্যাকাউন্ট। জটিল হেরমিটিয়ান ম্যাট্রিক্সের কাছে ফিরে আসার জন্য সিম্র্যান্ডকে অভিযোজিত। · ফিক্সড PCANode এক সমস্যা (যখন output_dim মোট ভ্যারিয়েন্স অজানা হিসাবে গণ্য করা হয় input_dim সেট হয়)। Parallelpcanode মধ্যে স্থায়ী var_part পরামিতি। · পিসানোডে var_part বৈশিষ্ট্য যোগ করা হয়েছে (ABSOUTE বৈকল্পিকের সাথে সম্পর্কিত বৈকল্পিক অনুসারে ফিল্টার করুন)। · ফিক্সড টিউটোরিয়ালে amax কলে অক্ষ ARG অনুপস্থিত। ধন্যবাদ শমূয়েল জন! · ফিক্সড ParallelFlow মধ্যে হ্যান্ডলিং খালি ডেটা পুনরুক্তিকারীর। এছাড়াও খালি পুনরাবৃত্তি স্বাভাবিক প্রবাহে চেক করে (Iterator খালি থাকলে একটি ব্যতিক্রম বাড়ান)। · সংশোধিত PCA এবং SFA নোড cov ম্যাট্রিক্স মধ্যে negaive eigenvalues ​​জন্য চেক করতে · Scipy মধ্যে ইন্টিগ্রেটেড symeig, এমডিপি সেখানে এখন ব্যবহার করতে পারেন। · যোগ করা হয়েছে ParallelFDANode। · Updated ParallelFlow অতিরিক্ত আর্গুমেন্ট সমর্থন করা ট্রেন callable। · করতে সমান্তরাল কোডের লেখা, এখন hinet কাঠামো সমর্থন করে। · Hinet এইচটিএমএল repesentation স্রষ্টার লেখা। দুর্ভাগ্যবশত এটি জনসাধারণের ইন্টারফেসটি ভেঙ্গে দেয়, তবে পরিবর্তনগুলি বেশ সহজ। · সতর্কবার্তা বন্ধ ProcessScheduler দূরবর্তী প্রসেস থেকে আসছে · ParallelFlow এর Init পদ্ধতিতে kwargs মুছে যাওয়ার সঙ্গে ফিক্সড সমস্যা। · Hinet.FlowNode মধ্যে ফিক্সড pretrained নোড বাগ। · সমান্তরাল প্যাকেজের মধ্যে ফিক্সড সমালোচনামূলক আমদানি বাগ যখন পিপি (সমান্তরাল পাইথন গ্রন্থাগার) ইনস্টল করা হয়।

এমডিপি সম্পর্কিত সফটওয়্যার