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Python 中的集成电路布局图像渲染工具
您可能会注意到，黄绿色、红色、金色和粉红色以 RGB 颜色代码表示。GDS 层编号和名称可在 PDK 图层图文件中找到（参见图 1（a）），而颜色及其代码可在技术文件中获得（参见图 1（b））。通常有一个用户友好的图层窗口 (LSW) 可帮助在请求的 LayerColors.map 中转换两个文件。可以实现一个自动化工具来进行此类转换。但是，此过程每个 PDK 仅运行一次。不同 PDK 版本之间的 GDS 编号、层名称和颜色不会改变。此外，CAD 工具通常使用示例中提出的颜色代码。因此，仅在安装新的 PDK 时才需要此过程。GDS 编号是不同 PDK 文件之间变化最大的数据。商业 PDK 中的图层颜色通常相似，例如（XFAB Mixed-Signal Foundry Experts，2019 年）。
使用 Python、Raspberry Pi 和 HifiBerry 共享用于听觉脑电图实验的开放刺激系统
在听觉行为和脑电图实验中，软件和硬件刺激解决方案的多变性增加了不必要的技术限制。目前，还没有一种易于使用、廉价且可共享的解决方案可以改善不同站点和环境中的协作和数据比较。本文概述了一个由 Raspberry Pi 和 Python 编程以及与 HifiBerry 声卡关联的系统。我们将其声音性能与各种材料和配置的声音性能进行了比较。该解决方案实现了听觉认知实验中重要的高时间精度和声音质量，同时易于使用和开源。本系统表现出高性能和结果，并获得了用户的良好反馈。它价格低廉，易于构建、共享和改进。使用这种低成本、功能强大且可协作的硬件和软件工具，人们可以创建自己的特定、适应性强且可共享的系统，该系统可以在不同的协作站点之间标准化，同时使用起来非常简单和强大。
使用Python -ijrpr
本评论旨在详细概述自动时间表生成中使用的方法和技术，并特别关注基于Python的实现。它探讨了所使用的各种算法，例如遗传算法，约束满意度问题（CSP）和模拟退火，并检查了促进这些技术的特定Python库和工具。此外，该评论介绍了基于Python的时间表生成系统在教育环境中的案例研究和实际应用，从而强调了它们的有效性和优势。
MMH3：Murmurhash3的python扩展 - 开放期刊
MMH3于2011年推出，作为Murmurhash3的Python扩展名，此后一直在维持。它的API易于用于Python程序员，因为它提供了允许增量更新的单一哈希函数和Hasher类，其方法符合Python标准库的一部分Hashlib。库提供了Python Wheels（即预先构建的二进制套件），可在各种平台上立即使用，包括Linux（X86_64，AARCH64，I686，PPC64LE和S390X），Windows（Win32，Win32，Win_amd64，and Win_Amd64，and Win_arm64）和Macos（Win_Arm64）和Macos（interel MacOs）（intel silel silel sil intel sil interel sil silon）从4.0.0版中，MMH3从MIT许可（OSI批准的允许开源许可证）发布。
使用Python
[1]奥林匹克奖章预测系统使用历史奥运会数据，GDP和人口等社会经济指标以及运动员绩效指标，以预测未来游戏的奖牌计数。它利用机器学习算法（例如随机森林）来分析这些因素之间的复杂关系并产生数据驱动的预测。管理员可以管理和验证数据，而详细的报告是根据过去的表演和GDP等关键标准生成的。该系统通过搜索和分类功能简化了对大型数据集的分析，从而更容易访问特定国家，体育或运动员的数据。但是，该系统有一些局限性。它可能过分简化社会经济因素与运动表现之间的关系，忽略了政府支持和基础设施等关键变量。这也取决于数据的可用性和质量，这可能是不一致的，尤其是对于较小的国家而言。此外，预测可能会偏向具有强大的奥林匹克历史的较富裕国家，并且有过度合适的风险，该模型在历史数据上表现良好，但在未来趋势上却挣扎。需要进行连续的更新和改进，以确保准确性和公平性。
ITP 216应用Python教学大纲
没有化妆检查（除了记录的医疗或家庭紧急情况外）。如果由于运动游戏或其他有效的原因，您将无法参加考试，则必须在考试之前与教练进行协调。您可以在离开期间与批准的大学人员一起离开之前参加考试，或者在接受考试的一周之内。如果您不参加考试，那么您将获得考试的0。如果您需要由学生可访问性（OSA）授权的住宿，请在考试前至少两周通知教练。这将使时间安排时间。
肽：肽的轻量级python库...
在过去的十年中，肽发现的机器学习一直是150 FUL研究的努力，预计151将获得进一步的吸引力。尽管有152个工具可用于计算肽描述符和表示形式，但这些153个工具在集成过程中经常引入摩擦。这154个为这种跨学科领域创建了进入障碍。155肽旨在通过提供Acces-157 Sible编码解决方案在开箱即用的情况下弥合肽SE-156 QUENCES和机器学习库之间的差距。肽不是158仅使流行的编码方法像159一样易于访问，它还通过支持对肽属性的批判性161的翻译后修改来扩展可用工具160的功能。162
比较人类和人工智能医学机器学习中的性能：用于读者研究数据统计分析的开源 Python 库
为了了解人工智能 (AI) 对诊断医学实践的潜在影响，许多调查涉及收集多位人类专家对一组常见病例的解释。为了标准化分析此类研究数据的过程，我们发布了一个开源 Python 库来执行适用的统计程序。该软件实现了行业标准的 Obuchowski-Rockette-Hillis (ORH) 方法，用于多读者多病例 (MRMC) 研究。这些工具可用于将独立算法与读者小组进行比较，或比较以两种模式操作的读者（例如，有和没有算法辅助）。该软件支持非等效性和非劣效性检验。还提供了模拟读者和模型分数的函数，可用于蒙特卡洛功效分析。该代码在我们的 Gitub 存储库中公开提供，网址为 https://github.com/Google-Health/google-health/tree/master/analysis 。