https://github.com/jingwanglab/Populus_genomic_prediction_climate_vulnerability/blob/main/4-Local_adaptation/3cor_plot.R
《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现代码已上传到Github[1]和Gitee[2]，但Gitee仅用于同步，目前文章和仓库还在更新中，请访问对应的主页查看。...
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第二篇——下载和预处理建筑足迹数据集，主要是下载研究区域的建筑风格和建筑年代数据，然后提取163210条阿姆斯特丹的建筑足迹数据，用于后续获取街景图像。...
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》（详细引用信息见文末）论文复现的第一篇——论文解读，主要是介绍论文的大致逻辑，创新点和结论。
在上一篇文章说了用Python中的selenium包控制谷歌浏览器的方式，获取了城市规划领域2012年至2022年五种期刊的信息，清洗之后共8585篇论文文献，下篇说一下数据可视化。...
最近为了对知网论文进行数据分析，需要获取包含标题、作者和作者单位（发文机构）、关键词、参考文献和引证文献等信息，于是用Python中的selenium包控制谷歌浏览器的方式，获取了城市规划领域2012年至2022年五种期刊论文的信息...
「经过了超过1000次的系列实验，我们证明了大语言模型所谓的涌现能力，其实仅仅是上下文学习而已。」
最近，除了大语言模型继续持续刷屏，视频生成技术也取得了重大进展，多家公司相继发布了新模型。
