Black Hat Python

python强化学习（基于matplotlib）

【实例简介】 python智能小车

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LSTM入门学习，正弦波序列预测         for i, input_t in enumerate(input.chunk(input.size(1), dim=1)):             h_t, c_t = self.lstm1(input_t, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         for i in range(future):  # if we should predict the future             h_t, c_t = self.lstm1(output, (h_t, c_t))             h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))             output = self.linear(h_t2)  # output.shape:[batch,1]             outputs = [output]  # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],         outputs = torch.stack(outputs, 1).squeeze(2)  # shape after stack:[batch, n, 1], shape after squeeze: [batch,n]         return outputs

python实现登录注册-图片文字识别（基于百度api） 均为新手级别示例，基于tkinter

线性回归模型代码演示

现在了faster rcnn

resnet-pytorch

Python 自定义FTP功能 实例源码

tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测以及对于未来数据的单变量预测。