码市    182人浏览/28人投稿    999天前    已托管赏金

简介本项目是基于机器学习的回归和分类模型工具包开发 功能需求适配 Linux系统，完成预处理，调用不同的模型进行训练和结果的输出数据的质量检查和清洗过程应该包括去除缺失值、处理异常值和数据标准化。（这些命令有现成的脚本且都已经写好，需要在python中执行调用其他命令。）2.特征工程：对原始数据进行降维处理这些工具包括成分分析（PCA）等降维方法。（代码已写好）3.机器学习算法：工具包应支持多种机器学习算法，如sklearn中的和lightgbm包中的方法，用户应能够选择并配置适当的参数进行调参。（代码已写好）4.训练和评估：用户应能够使用训练数据集来训练模型，包括交叉验证和准确性计算，准确性为 预测值和真实值的皮尔逊相关系数。（代码已写好）整体代码已写好，想让帮忙实现命令行参数调用运行，和模块的衔接，和打包部署

猿急送    124人浏览/40人投稿    1000天前    已托管赏金

输入是80*80*80的矩阵，矩阵物理含义如图1。输出是第一象限的一条曲线与x轴围成的面积，求函数最值， 样本通过有限元仿真获得（这部分我已经完成）。input有取值范围(空间复杂条件). input条件1是，实体部分必须空间连续，空的部分也得空间连续; input条件2是，每个80*80*80是由24个一模一样的5面体组成(如图2),3个五面体组成一个上边的形状40*40*40，然后经过x,y,z 3个轴的镜像，3个面镜像完就是80*80*80。 实体部分255表示，空的部分用0表示。 Rapid inverse design ofmetamaterials based onpre

人人开发    251人浏览/36人投稿    1006天前    已托管赏金

飞刀围棋软件开发需求文档 项目目标 创建基于"飞刀围棋"规则的软件，利用深度学习训练AI实现人机对弈，附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。 1. 围棋引擎与界面 选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。 利用或修改现有界面如lizzieyzy，或其他如sabaki, gogui，必要时自行设计界面。 2. 飞刀围棋规则 11路棋盘，第15-50手每方3把“飞刀”，飞刀回合连下2手。 3. 界面功能 下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。 4. AI训练需求 调整训练算法适应飞刀围棋规则，使用PyTorch和KataGo，主任务是参数调整和训练，至少超过人类水平。 5. 人员组成 软件设计师: 架构设计与规划。 程序员: 代码实现与测试。 AI算法研究员: 算法设计、调整和优化。 6. 项目流程与交互 设计飞刀围棋规则，奖惩规则，模型训练，状态接收，策略生成，界面显示结果，AI后台引擎通过JSON等结构与应用层互连，转换成动作，UI执行。 7. 评估指标 AI与人对弈胜率，界面友好度和反应速度。 8. 时间线 预计10-30天完成，具体时间根据实际进度调整。 9. 其他 项目迭代优化，开源游戏引擎选择应具良好文档和社区支持，模型训练应有明确的日志记录和性能评估。 10. 训练数据集与训练 从野狐围棋平台下载飞刀游戏的棋谱作为训练数据集。 进行跑谱训练以改进AI的性能。 技术要求 编程: Python, KataGo, GUI开发(Qt, Tkinter或现有开源围棋界面)。 AI与深度学习: PyTorch或其他框架，训练策略设计，模型评估与优化。 数据处理与接口设计: 熟悉JSON, XML等数据结构，接口设计与集成。 测试与调试 功能测试，性能测试。 团队协作与沟通 项目管理，有效的团队协作和沟通。 项目阶段与里程碑 1-2天需求分析与设计，2-3天环境搭建与基础开发，3-4天AI算法开发与优化，2-3天界面开发与集成，1-2天测试与交付。 项目交付物 软件源代码，可执行程序，用户手册。 注意事项 代码管理(Git)，文档编写，持续沟通以确保项目成功完成。

码市    486人浏览/13人投稿    1007天前    已托管赏金

飞刀围棋软件开发需求文档项目目标创建基于"飞刀围棋"规则的软件，利用深度学习训练AI实现人机对弈，附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。1. 围棋引擎与界面选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。利用或修改现有界面如lizzieyzy，或其他如sabaki, gogui，必要时自行设计界面。2. 飞刀围棋规则11路棋盘，第15-50手每方3把“飞刀”，飞刀回合连下2手。3. 界面功能下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。4. AI训练需求调整训练算法适应飞刀围棋规则，使用PyTorch和KataGo，主任务是参数调整和训练，至少超过人类水平。5. 人员组成软件设计师: 架构设计与规划。程序员: 代码实现与测试。AI算法研究员: 算法设计、调整和优化。6. 项目流程与交互设计飞刀围棋规则，奖惩规则，模型训练，状态接收，策略生成，界面显示结果，AI后台引擎通过JSON等结构与应用层互连，转换成动作，UI执行。7. 评估指标AI与人对弈胜率，界面友好度和反应速度。9. 其他项目迭代优化，开源游戏引擎选择应具良好文档和社区支持，模型训练应有明确的日志记录和性能评估。10. 训练数据集与训练从野狐围棋平台下载飞刀游戏的棋谱作为训练数据集。进行跑谱训练以改进AI的性能。技术要求编程: Python, KataGo, GUI开发(Qt, Tkinter或现有开源围棋界面)。AI与深度学习: PyTorch或其他框架，训练策略设计，模型评估与优化。数据处理与接口设计: 熟悉JSON, XML等数据结构，接口设计与集成。测试与调试功能测试，性能测试。团队协作与沟通项目管理，有效的团队协作和沟通。项目交付物软件源代码，可执行程序，用户手册。注意事项代码管理(Git)，文档编写，持续沟通以确保项目成功完成。分期付款

猿急送    230人浏览/5人投稿    1008天前    已托管赏金

飞刀围棋软件开发需求文档 项目目标 创建基于"飞刀围棋"规则的软件，利用深度学习训练AI实现人机对弈，附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。 1. 围棋引擎与界面 选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。 利用或修改现有界面如lizzieyzy，或其他如sabaki, gogui，必要时自行设计界面。 2. 飞刀围棋规则 11路棋盘，第15-50手每方3把“飞刀”，飞刀回合连下2手。 3. 界面功能 下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。 4. AI训练需求 调整训练算法适应飞刀围棋规则，使用PyTorch和KataGo，主任务

码市    453人浏览/38人投稿    1008天前    已托管赏金

飞刀围棋软件开发需求文档项目目标创建基于"飞刀围棋"规则的软件，利用深度学习训练AI实现人机对弈，附带图形用户界面(GUI)和基础围棋功能。1. 围棋引擎与界面选用并可能修改KataGo引擎适应飞刀围棋规则。利用或修改现有界面如lizzieyzy，或其他如sabaki, gogui，必要时自行设计界面。2. 飞刀围棋规则11路棋盘，第15-50手每方3把“飞刀”，飞刀回合连下2手。3. 界面功能下棋、摆棋、设置飞刀(显示数量和可用状态)、连线。4. AI训练需求调整训练算法适应飞刀围棋规则，使用PyTorch和KataGo，主任务是参数调整和训练，至少超过人类水平。5. 人员组成软件设计师: 架构设计与规划。程序员: 代码实现与测试。AI算法研究员: 算法设计、调整和优化。6. 项目流程与交互设计飞刀围棋规则，奖惩规则，模型训练，状态接收，策略生成，界面显示结果，AI后台引擎通过JSON等结构与应用层互连，转换成动作，UI执行。7. 评估指标AI与人对弈胜率，界面友好度和反应速度。8. 时间线预计10-30天完成，具体时间根据实际进度调整。9. 其他项目迭代优化，开源游戏引擎选择应具良好文档和社区支持，模型训练应有明确的日志记录和性能评估。10. 训练数据集与训练从野狐围棋平台下载飞刀游戏的棋谱作为训练数据集。进行跑谱训练以改进AI的性能。技术要求编程: Python, KataGo, GUI开发(Qt, Tkinter或现有开源围棋界面)。AI与深度学习: PyTorch或其他框架，训练策略设计，模型评估与优化。数据处理与接口设计: 熟悉JSON, XML等数据结构，接口设计与集成。测试与调试功能测试，性能测试。团队协作与沟通项目管理，有效的团队协作和沟通。项目阶段与里程碑1-2天需求分析与设计，2-3天环境搭建与基础开发，3-4天AI算法开发与优化，2-3天界面开发与集成，1-2天测试与交付。项目交付物软件源代码，可执行程序，用户手册。注意事项代码管理(Git)，文档编写，持续沟通以确保项目成功完成。分期付款

开源众包    406人浏览/31人投稿    1009天前    已托管赏金

修改围棋katago ai源代码，自定义围棋规则训练围棋ai 达到超越人类棋力需要围棋gui界面支持katago

开源众包    396人浏览/0人投稿    1010天前    已托管赏金

对数据进行分类，理论上所提供的数据只有3类，但是因为实验操作或者样品本身问题导致数据有偏差，对分类会存在干扰，额外产生了4种数据，总共7类数据，这7类数据将产生17种组合，不能将17种作为为一个模型训练，而是像股票或围棋操作一样自动匹配模型对数据分类，希望通过深度学习能够解决自动分类的问题，欢迎有期货，股票，象棋，围棋自动交易系统开发经验的专家，本开发类似于上述场景，多模型训练，核心任务是在7种数据类型中找出理论上的3类，即排除其他因素产生的数据。软件开发已经完成，只需要提供深度学习的模型，API端口供我们调用

码市    90人浏览/34人投稿    1011天前    已托管赏金

本项目需要开发一个基于 transformer 模型的量化交易系统demo，这个demo的主要目的在于展示项目可行性，而非实战，所以在性能和细节上不做过高要求，追求实现的功能广而不是深。下方是几个核心功能：1. 在给定的数据来源中获取数据（没有原数据，需要自行获取，主要是沪深300指数和特定期货历史价格数据，demo展示无需太多数据，但需要体现数据清洗和处理的过程）2. 该程序要能通过transformer模型实现基于历史数据进行2个品种指数的价格预测。（如果你对这个模型不熟悉，也可以把这个组件留出来，我们请其他人来完成，费用上要做相应减免）3. 该程序除了预测历史价格，还要能够执行给定的套利逻辑（具体逻辑后续会给，这里不需要机器学习，但需要实现自动化套利的操作）4. 风控模块，要能够按要求实现指定的风险控制逻辑和仓位管理逻辑5. 程序能够基于历史数据模拟运行并生成常见策略统计数据的图表，比如回报率，阿尔法值等6. 编程语言以主流的python为主，同时研究稍后的工作底稿，编程语言跟低延时技术有一定关系；7. 以上大部分功能都是目前很成熟的思路，都有现成的开源工具包可以实现，强烈建议有一定经验的人报名，对你会更容易8. 由开发带来的衍生问题（如bug，或其他额外内容)，不算在工作量中，不会额外支付费用。如果涉及增加项目声明范围外的需求，在过程中会单独计算价格，并额外支付给您。 请知悉。

码市    101人浏览/19人投稿    1015天前    已托管赏金

训练野狐围棋飞刀规则，一次下2步的围棋katago引擎。深度学习，需要写代码，有数据集github上有katago代码，需要自我训练，14路棋盘就行，不用19路价格可议，不加急。时间宽裕.需要显卡计算