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5阶移位寄存器的m序列伪随机数的生成
5 阶移位寄存器的本原多项式为 f(x) = x^5 x^2 1，各系数是 C5 = C2 = C0 = 1， C1 = C3 = C4 = 0。 a5 ⊕ a3 ⊕ a0 = 0, 即 a5 = a3 ⊕ a0，其中 ⊕ 表示“模二加”运算，或“异或”运算。
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Python进阶(Intermediate Python) 中文PDF彩色版
《Python进阶》是《Intermediate Python》的中译本，对Python中的装饰器与推导式等高级用法做了详细说明，适合于掌握Python基础后的进一步提高。 Python的语法相当简洁，即使是生成器、装饰器与推导式等的高级特性利用时，同样可以发挥Pyhton简单高效的优点。 Pyhton3.x与2.x版本语法存在不同的地方，《Pyhton》进阶中的例子会贴出Python3与Pyhton2两个版本的代码，比较难能可贵。 译者在翻译过程中，慢慢发现，本书作者有着科普作家的风范，能将晦涩难懂的技术以较清晰简洁的方式来呈现，深入浅出的风格在每个章节的讨论中都得到了体现：每个章节都非常精简，5分钟就能看完，例子追求简洁，精辟地展现了原理；每个章节都会通过疑问，来引导读者主动思考答案；每个章节都引导读者做延伸阅读，让有兴趣的读者能进步、可以举一反三；每个章节都是独立的，你可以挑选任意的章节开始阅读， 不受影响。
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新冠病毒图形绘制
【实例简介】
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无人机数据集(可以用于神经网络模型的训练)
【实例简介】
收集的无人机鸟类和直升机的数据集，并且都已经标注好，可以用于神经网络模型的训练
- 2021-07-08 00:32:01下载
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深度学习初学-mnist手写数字识别实战
需配置keras、tensorflow等环境 直接下载keras自带的mnist数据集 经过训练后取得了不错的识别率
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俄罗斯方块强化学习实验报告
一、俄罗斯方块DQN算法实验报告1. 网络结构图1 DQN网络结构2. 超参数 GAMMA = 0.99 # decay rate of past observations 设置增强学习更新公式中的累计折扣因子 OBSERVE = 500. # timesteps to observe before training 设置观察期的迭代次数 EXPLORE = 500. # frames over which to anneal epsilon 设置探索期的观察次数 FINAL_EPSILON = 0.002 # final value of epsilon 设置ε的最终最小值 INITIAL_EPSILON = 10.0 # starting value of epsilon 设置ε的初始值 REPLAY_MEMORY = 5900 # number of previous transitions to remember 设置replay memory的容量 BATCH = 32 # size of mini batch 设置每次网络参数更新世用的样本数目 K = 1 # only select an action every Kth frame, repeat prev for others，设置几帧图像进行一次动作， # K越大让控制台输出的速度变慢，游戏画面速度变快，机器人动作的速度变越迟缓。ACTIONS = 6 # number of valid actions 游戏动作数3.实验结果训练前期的self.score分数很低150左右，EPSILON=1.0，Q_MAX= 2.061341e-02：图2 EPSILON=1.0设置超参数EPSILON=0.05在1000步迭代之后：EPSILON固定在0.04999999999999416 Q_MAX = -1.163765e-01Self.score有明显的提升，但是之后无论训练多久都没有明显提升了。图3 EPSILON=0.05设置超参数EPSILON= 0.002在1001步迭代之后：EPSILON固定在0.000004 Q_MAX = 1.728995e 02Self.score可以轻松达到200以上。图4 EPSILON=0.000004设置超参数EPSILON= 0.000001在1001步迭代之后：EPSILON固定在-0.001998997999987482 Q_MAX = 1.899879e 03Self.score可以轻松达到200以上。图5 EPSILON=-0.002 【核心代码】用DQN来玩俄罗斯方块 tetrix_DQN ├── Wrapped Game Code│ └── tetris_fun.py├── deep_q_network.py├── logs_tetris│ ├── hidden.txt│ └── readout.txt└── saved_networks ├── tetris-dqn-10000.data-00000-of-00001 ├── tetris-dqn-10000.index ├── tetris-dqn-10000.meta └── tetris-dqn-316600003 directories, 8 files
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多项式拟合(LSM.py)
多项式拟合(LSM.py)
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机器学习决策树2个经典案例
机器学习决策树
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python web编程实例（sqlite增删改查）
web编程，在原有网页上增加内容；增加新网页，可以新建topic 然后再该topic下 发布消息，如下图 运行方式：python manage.py runserver 然后访问 http://localhost:8000/ 即可
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http服务端和socket服务端源码
http服务端（等待客户端请求）和socket服务端(监听客户端发送数据)
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