Computational neuroscience resources
On this page is a list of resources for learning computational neuroscience that are freely available online.
#resources
#computational_neuroscience
@scientific_programming
On this page is a list of resources for learning computational neuroscience that are freely available online.
#resources
#computational_neuroscience
@scientific_programming
🔆🔆 WHAT IS HDF5?
HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
The HDF5 technology suite includes:
☘️ A versatile data model that can represent very complex data objects and a wide variety of metadata.
☘️ A completely portable file format with no limit on the number or size of data objects in the collection.
☘️ A software library that runs on a range of computational platforms, from laptops to massively parallel systems, and implements a high-level API with C, C++, Fortran 90, Java, Julia and Python interfaces.
☘️ A rich set of integrated performance features that allow for access time and storage space optimizations.
Tools and applications for managing, manipulating, viewing, and analyzing the data in the collection.
در قالب h5 میشه داده ها رو به صورت سلسله مراتبی ذخیره کرد. بنابراین محدودیتی برای ذخیره نوع فایل وجود نداره. در یک فایل میتونید ترکیبی از صوت، تصویر و متن رو به صورت باینری و با سرعت بالای خواندن و نوشتن ذخیره کنید. همچنین نگرانی ای بابت خواندن فایل در محیط های مختلف و زبان های برنامه نویسی مختلف هم وجود نداره. میشه فایل رو مثلا در سی پلاس یا جولیا نوشت و در پایتون خواند یا هر ترکیب دلخواه دیگه.
ورژن های مختلف کتابخانه ها با ورژن های قبلی سازگارند و فایل های قدیمی همچنان قابل خواندن هستند. مثال های بیشتر در اینجا در دسترس اند.
Read more
#hdf5
#python
#IO
@scientific_programming
HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
The HDF5 technology suite includes:
☘️ A versatile data model that can represent very complex data objects and a wide variety of metadata.
☘️ A completely portable file format with no limit on the number or size of data objects in the collection.
☘️ A software library that runs on a range of computational platforms, from laptops to massively parallel systems, and implements a high-level API with C, C++, Fortran 90, Java, Julia and Python interfaces.
☘️ A rich set of integrated performance features that allow for access time and storage space optimizations.
Tools and applications for managing, manipulating, viewing, and analyzing the data in the collection.
در قالب h5 میشه داده ها رو به صورت سلسله مراتبی ذخیره کرد. بنابراین محدودیتی برای ذخیره نوع فایل وجود نداره. در یک فایل میتونید ترکیبی از صوت، تصویر و متن رو به صورت باینری و با سرعت بالای خواندن و نوشتن ذخیره کنید. همچنین نگرانی ای بابت خواندن فایل در محیط های مختلف و زبان های برنامه نویسی مختلف هم وجود نداره. میشه فایل رو مثلا در سی پلاس یا جولیا نوشت و در پایتون خواند یا هر ترکیب دلخواه دیگه.
ورژن های مختلف کتابخانه ها با ورژن های قبلی سازگارند و فایل های قدیمی همچنان قابل خواندن هستند. مثال های بیشتر در اینجا در دسترس اند.
Read more
#hdf5
#python
#IO
@scientific_programming
GitHub
Ziaeemehr/workshop_scripting
Scientific programming toolbox with python. Contribute to Ziaeemehr/workshop_scripting development by creating an account on GitHub.
SciencePlots: Matplotlib styles for scientific plotting
SciencePlots
#python
#matplotlib
@scientific_programming
SciencePlots
#python
#matplotlib
@scientific_programming
NEST Conference 2020: A Virtual Forum for Users and Developers
10 June 2020 — Deadline for NEST Initiative membership application
22 June 2020 — Registration deadline
#conference
@scientific_programming
10 June 2020 — Deadline for NEST Initiative membership application
22 June 2020 — Registration deadline
#conference
@scientific_programming
Scientific Programming
Computational Neuroscience #coursera #computational #neuroscience @scientific_programming
The repository of the course in GitHub.
GitHub
GitHub - computational-neuroscience/Computational-Neuroscience-UW: Python scripts that supplement the Coursera Computational Neuroscience…
Python scripts that supplement the Coursera Computational Neuroscience course by the University of Washington - computational-neuroscience/Computational-Neuroscience-UW
Scientific Programming
The Elements of Statistical Learning https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf #learning #book @scientific_programming
GitHub
GitHub - empathy87/The-Elements-of-Statistical-Learning-Python-Notebooks: A series of Python Jupyter notebooks that help you better…
A series of Python Jupyter notebooks that help you better understand "The Elements of Statistical Learning" book - empathy87/The-Elements-of-Statistical-Learning-Python-Notebooks
خورشید گرفتگی را به صورت آنلاین مشاهده کنید.
رصدخانه هلیا - دانشگاه تحصیلات تکمیلی زنجان
https://www.aparat.com/heliya_observatory/live
رصدخانه هلیا - دانشگاه تحصیلات تکمیلی زنجان
https://www.aparat.com/heliya_observatory/live
Heliya_observatory - آپارات
پخش زنده رویداد های انجمن
KCNI Virtual Summer School
ChrowdCast Link:
https://www.crowdcast.io/e/s4qmka1v/1
Password for the Session:
Neuroinformatics
GitHup
ChrowdCast Link:
https://www.crowdcast.io/e/s4qmka1v/1
Password for the Session:
Neuroinformatics
GitHup
crowdcast
Krembil Centre for Neuroinformatics Summer School 2020
Register now for Krembil Centre for Neuroinformatics Summer School 2020 on crowdcast, scheduled to go live on July 6, 2020, 10:45 AM EDT.
Second week is running.
Check twitter : @neuromatch for updates.
https://github.com/NeuromatchAcademy/course-content/tree/master/tutorials
Check twitter : @neuromatch for updates.
https://github.com/NeuromatchAcademy/course-content/tree/master/tutorials
GitHub
course-content/tutorials at main · NeuromatchAcademy/course-content
NMA Computational Neuroscience course. Contribute to NeuromatchAcademy/course-content development by creating an account on GitHub.
The Information Dynamics Toolkit xl (IDTxl) is a comprehensive software package for efficient inference of networks and their node dynamics from multivariate time series data using information theory. IDTxl provides functionality to estimate the following measures:
For network inference:
🌱multivariate transfer entropy (TE)/Granger causality (GC)
🌱 multivariate mutual information (MI)
🌱 bivariate TE/GC
🌱 bivariate MI
For analysis of node dynamics:
🌱 active information storage (AIS)
🌱partial information decomposition (PID)
https://github.com/pwollstadt/IDTxl
#information_theory
#network_inference
#transfer_entropy
#python
For network inference:
🌱multivariate transfer entropy (TE)/Granger causality (GC)
🌱 multivariate mutual information (MI)
🌱 bivariate TE/GC
🌱 bivariate MI
For analysis of node dynamics:
🌱 active information storage (AIS)
🌱partial information decomposition (PID)
https://github.com/pwollstadt/IDTxl
#information_theory
#network_inference
#transfer_entropy
#python
GitHub
GitHub - pwollstadt/IDTxl: The Information Dynamics Toolkit xl (IDTxl) is a comprehensive software package for efficient inference…
The Information Dynamics Toolkit xl (IDTxl) is a comprehensive software package for efficient inference of networks and their node dynamics from multivariate time series data using information theo...
2020 Schedule | Neurohack Years | Neurohackademy
https://neurohackademy.org/neurohack_year/2020/
لینک یوتیوب کورس ها بعد از برگزاری هر جلسه به برنامه زمانی اضافه می شود.
https://neurohackademy.org/neurohack_year/2020/
لینک یوتیوب کورس ها بعد از برگزاری هر جلسه به برنامه زمانی اضافه می شود.