材料领域的深度学习模型库，算法库和材料，分子原子，SEM，TEM图像等数据库

材料领域的深度学习模型库，算法库和材料，分子原子，SEM，TEM图像等数据库

材料领域的深度学习模型库，算法库和材料，分子原子，SEM，TEM图像等数据库

主要使用Matminer这个特征转换器和Pymatgen进行前处理，再放入Scikit-Learn等框架中运行具体的算法。## 数据检索与过滤操作：根据实验设计的需要，通过各种方式获得所需数据，例如原子半径、带隙、化合价, 并整理成表格形式（CSV，JSON...），然后用Python转换为Dataframe格式方便进行后续处理。工具：Python - Pandas, Matminer...作用：

主要使用Matminer这个特征转换器和Pymatgen进行前处理，再放入Scikit-Learn等框架中运行具体的算法。## 数据检索与过滤操作：根据实验设计的需要，通过各种方式获得所需数据，例如原子半径、带隙、化合价, 并整理成表格形式（CSV，JSON...），然后用Python转换为Dataframe格式方便进行后续处理。工具：Python - Pandas, Matminer...作用：