Table of Contents
Рабочие документы
Форматы данных
Нормализующие потоки
Стерео режим и мультимодальные данные
Прочее
ПО и другие вопросы
Рабочие документы
См. также раздел
"Ограниченный доступ"
Форматы данных
Формат данных TAIGA-optics (до моделирования триггера установок)
Формат данных IACT (после моделирования триггера)
Формат данных TAIGA-HiSCORE (после моделирования триггера)
Статистика моделирования
Нормализующие потоки
Нормализующие потоки. Часть 1: Общее введение.
Нормализующие потоки. Часть 2: Детектирование аномальных и редких явлений.
Стерео режим и мультимодальные данные
Аугментация данных АЧТ в стерео режиме.
Прочее
Медианный фильтр
Автоэнкодер
Статья про контрастное обучение (SimCLR): Chen T., Kornblith S., Norouzi M., and Hinton G. (2020). A simple framework for contrastive learning of visual representations. In International conference on machine learning (pp. 1597--1607). PMLR.
ПО и другие вопросы
Руководства
по различным ПО
Git
Работа с git/Forgejo
Установка Jupyter
на Ubuntu
Установка TensorFlow
на Ubuntu