利用特定网站:Papers with code是一个专门收集论文复现工作的网站,也是获取代码的重要途径。 下载代码 📂 在GitHub的代码页面,可以选择通过git clone或者Download ZIP等方式下载代码。确保下载的代码和数据集完整无缺,这是后续步骤顺利进行的前提。 阅读README文件 📖 README文件(md格式)会详细说明代码的使用方法和步...
🎯 1. 找到源代码 首先,尽量找到原作者提供的源代码,这样可以确保代码的准确性。如果没有官方代码,可以在GitHub上搜索高星的第三方实现。特别是对于像Caffe这样的框架,通常会有许多高质量的实现供参考。 🏁 2. 运行代码 拿到代码后,先运行测试demo和简单的训练任务,确保代码能正常执行。如果设备资源充足,可以使...
这里使用这两个数据集进行RRA的复现:GSE101586、GSE112214。 首先我们先将差异分析表格进行修改,只留下基因名和logFC这两列,因为RRA是用logFC进行分析合并,因此保留logFC就够了并且保存成Txt格式。 使用代码如下: rm(list = ls()) #BiocManager::install("RobustRankAggreg",force = TRUE,ask = F,update = ...
1、首先在github上下载模型代码:https://github.com/taoxugit/AttnGAN(此为Python2.7版本) :star2::star2::star2:最近在github上找到了AttnGAN的python3版本,可以有效避免很多语法错误,推荐下载(22年2月28日更新):star2::star2::star2:: https://github.com/davidstap/AttnGAN 在这里插入图片描述 2、下载为...
复现流程包括差异分析、数据整合、circRNA-miRNA-mRNA网络构建、实验验证等部分。首先，使用RobustRankAggreg（RRA）对不同数据集的差异基因进行整合，筛选出共同的差异基因。然后，通过GEO2对数据集进行检索和分析，确保样本间的归一化。接着，使用RRA对差异基因进行复现，并将差异分析表格修改为只保留基因名...
🔧在实现模型时,严格按照论文中的架构和参数设置进行,可以使用TensorFlow、PyTorch等框架加速实现。💪最后,进行训练和验证,确保处理方式与原论文一致,并选择合适的超参数以获得最佳性能。📊完成训练后,对模型结果进行分析和评估,与原论文结果对比,发现改进空间。💡如果在复现过程中遇到困难,可以参考其他人的实现或...
🔍 步骤一:找到开源代码 首先,你需要找到论文中提到的开源代码。通常,这些代码可以在GitHub等平台上找到。点击链接,下载代码。📥 步骤二:下载并解压 在GitHub页面上,你可以选择通过git clone或Download ZIP等方式下载代码。无论哪种方式,关键是确保你能获取到所有必要的文件。📖 步骤三:阅读README文件...
开源了MathCode-Pile数据集,19.2B Token的高质量数据集,包含数学相关的网页数据、使用数学包的代码、数学书籍、合成数据等。同时也开源了数据收集和处理的相关代码,过程可复现。 在合成数据方面,提出了一个方法,用于生成高质量的数学-代码数据,步骤如下:
这里使用这两个数据集进行RRA的复现:GSE101586、GSE112214。 首先我们先将差异分析表格进行修改,只留下基因名和logFC这两列,因为RRA是用logFC进行分析合并,因此保留logFC就够了并且保存成Txt格式。 使用代码如下: rm(list = ls)#BiocManager::install("RobustRankAggreg",force = TRUE,ask = F,update = F)li...
1、首先在github上下载模型代码:https://github.com/taoxugit/AttnGAN(此为Python2.7版本) :star2::star2::star2:最近在github上找到了AttnGAN的python3版本,可以有效避免很多语法错误,推荐下载(22年2月28日更新):star2::star2::star2:: https://github.com/davidstap/AttnGAN ...