文件名称：neos:上游优化以进行下游推理
文件大小：66.11MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-13 10:21:08
JupyterNotebook
新星 神经的良好的端到端优化统计 关于 利用高能物理分析工作流程（包括构建常客形象的可能性），利用巨人（ ， 和 ）的肩膀进行区分。 文档可以在上找到！ 要查看运行中的neos示例， neos在带有demo_前缀的demo_文件夹中查找笔记本。 如果您更喜欢视频，请参阅关于高能物理中微分程序设计这一更广泛主题的，该主题也涵盖了neos 。 安装 赶紧跑 python -m pip install neos 贡献 在进行PR之前，请先阅读 ，因为该项目是使用nbdev维护的，该项目完全使用Jupyter笔记本运行。 一个应使它们在相应的笔记本电脑的变化在nbs文件夹（包括README变化-见nbs/index.ipynb ），而不是在库代码，这是自动生成的。 用法示例-训练神经网络以优化预期的p值 # bunch of imports: import time import jax