MGWR 项目教程
2026-01-23 05:21:51作者:明树来
1. 项目的目录结构及介绍
mgwr/
├── ci/
│ └── github/workflows/
├── doc/
├── mgwr/
├── notebooks/
├── tools/
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── MANIFEST.in
├── README.md
├── codecov.yml
├── readthedocs.yml
├── requirements.txt
├── requirements_docs.txt
├── requirements_tests.txt
├── setup.cfg
└── setup.py
目录结构介绍
- ci/: 包含持续集成相关的配置文件,如 GitHub Actions 的工作流配置。
- doc/: 存放项目的文档文件。
- mgwr/: 项目的主要代码目录,包含 MGWR 模型的实现。
- notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件,用于演示和测试 MGWR 模型。
- tools/: 存放项目使用的工具脚本。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- CHANGELOG.md: 项目更新日志。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- MANIFEST.in: 用于打包项目的配置文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- codecov.yml: Codecov 配置文件,用于代码覆盖率报告。
- readthedocs.yml: Read the Docs 配置文件,用于文档构建。
- requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
- requirements_docs.txt: 文档构建所需的 Python 包列表。
- requirements_tests.txt: 测试所需的 Python 包列表。
- setup.cfg: 项目安装配置文件。
- setup.py: 项目安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 setup.py,它是一个标准的 Python 安装脚本。通过运行 python setup.py install,可以安装 MGWR 项目及其依赖项。
setup.py 文件内容概述
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='mgwr',
version='2.2.1',
packages=find_packages(),
install_requires=[
# 依赖项列表
],
# 其他配置项
)
启动步骤
- 克隆项目仓库:
git clone https://github.com/pysal/mgwr.git - 进入项目目录:
cd mgwr - 安装项目及其依赖项:
python setup.py install
3. 项目的配置文件介绍
setup.cfg
setup.cfg 是一个配置文件,用于定义项目的安装选项和其他配置。以下是 setup.cfg 的部分内容:
[metadata]
name = mgwr
version = 2.2.1
description = Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR)
long_description = file: README.md
long_description_content_type = text/markdown
url = https://github.com/pysal/mgwr
author = Taylor Oshan, Ziqi Li, Wei Kang, Levi Wolf, and A. Stewart Fotheringham
license = BSD-3-Clause
[options]
packages = find:
install_requires =
numpy
scipy
pandas
# 其他依赖项
requirements.txt
requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是部分内容:
numpy
scipy
pandas
# 其他依赖项
readthedocs.yml
readthedocs.yml 是用于配置 Read the Docs 文档构建的文件。以下是部分内容:
version: 2
sphinx:
configuration: doc/conf.py
python:
version: 3.8
install:
- requirements: requirements_docs.txt
通过这些配置文件,可以确保项目在不同环境下的正确安装和文档构建。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
297
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220