▍1. 深度学习数字识别基本算法例程
基于python2.7的数字图像识别deeplearning算法
更多选项
▍2. 机器学习之强化学习
这是关于强化学习的python源代码，强化学习是一种经典的机器学习的分支。该代码包里面主要是利用q-learning的方法，实现了一些基本游戏的控制，仅供大家参考
▍3. python爬虫,模拟登陆，获取人名，微博信息等，多线程
一门课程的作业 模拟登陆 多线程，广度优先 正则表达式提取信息 获得的信息插入数据库 需要在本地搭建一个数据库和表， 用python写出来的程序相比其他语言简单的多，用到的依赖关系，在命令行里下载也不麻烦。
▍4. python 跳一跳刷分
使用ADB将手机与电脑链接，利用python中的opencv库，获取手机中游戏界面的截图，将获取的截图上传到电脑，分析棋子以及物块的位置信息，利用cmd命令，控制手机屏幕滑动，实现跳跃
▍5. 将文件分块进行存储和传输
该资源的功能是通过给定的文件路径来获得相应的文件和文件夹，并且将给定的数据进行平均等分的写入到相应的文件和文件夹中，然后进行文件和文件夹的数据之间的传输，并且还能动态的监测出失效的节点
▍6. lua 脚本编译工具
1.lua 脚本配置用法及示例 2.LUA与C C++交互用法及工具 3.LUA与C# 交互用法及工具
▍7. Python两参数优化三维图
参数优化的方法有随机网格法，但此方法较为耗时，且结果不够直观，为了使两个参数同时到达最优，得分最高，将其绘制成三维图展示，直观且运行效率高。
▍8. ros系统 python通过gpfpd获取差分gps数据
ros系统 python通过gpfpd获取差分gps数据 gpfpd格式是比较出名的差分gps公司提供的一种文本输出格式gps数据输出方式 ros系统，是一种实时操作系统，建立在ubuntu14.04系统下，版本是indigo 本代码通过232接口获取gpfpd格式gps数据，然后按照预先设定的comb格式消息public到ros系统中，可以按照格式接受使用
▍9. 程序转换柯钩，八进制 hexadesimal
程序 ini 阿达代码 python untuk 转换 bilangan desimal 柯钩，八进制，hexadesimal
▍10. 基于LSTM的股价预测
深度学习是当前十分热门的学习方法，预测在各个领域都有至关重要的作用，附件为从开源gibhut网站上下载的基于LSTM模型的股价预测源代码，可供参考，获取更多相关资源请查询gibhut
▍11. python文本分类算法
ptthon关于文本分类的算法,利用分类算法实现对文本的数据挖掘，主要包括： 1. 语料库的构建，主要包括利用爬虫收集Web文档等； 2. 语料库的数据预处理，包括文档建模，如去噪，分词，建立数据字典， 使用词袋模型或主题模型表达文档等； 注：使用主题模型，如LDA可以获得实验加分； 3. 选择分类算法（如朴素贝叶斯、SVM等），训练文本分类器，理解所选 的分类算法的建模原理、实现过程和相关参数的含义； 4. 对测试集的文本进行分类 5. 对测试集的分类结果利用正确率和召回率进行分析评价
▍12. OPENBCI上位机软件
OPENBCI上位机软件,整套 OpenBCI 包括：一块开源的脑电（肌电）信号采集板一个开源的 3D 打印的脑电 Headset黄金电极以及连接线· * 10开源数据采集、分析软件
▍13. 用python语言编写蛇和梯子程序
用python语言编写蛇和梯子基础程序，可使用processing运行，内含一个地图。
▍14. linphone-3.11.1源代码包
linphone-3.11.1源代码包 这个是在官网下载的 先上传上来以防万一
▍15. python udp例程
本例程使用python3下socket应用之udp通讯发送的数据位随机数，并且将随机数使用matplot画出来，服务器数据应当与客户端数据一致
▍16. Python飞机大战主模块程序
用python和pygame模块编写的飞机大战的游戏，里面有很多编写的小技巧，有检测碰撞，播放音乐，敌机又分为大中小三种战机。编写代码的思路（从简单开始写起）1 背景和游戏音效 （完成后能出现游戏界面）2 我方飞机，并使其能上下左右移动（完成后能出现一辆我方飞机）在myplane函数里飞机上下左右移动需要写4个方法在main函数里实例化出我方飞机并绘制出来且有突突突的飞行效果，并通过键盘响应调用不同方法难点一：如何使飞机有突突突的视觉感受思路： 加载两张飞机图片，然后不断切换，并延迟图片切换(5帧切换一次)
▍17. Python实现随机森林算法 效果还可以。里面讲解比较详细
利用随机森林算法实现最佳特征选择，当面对众多特征值如何选择问题 该算法可以有效实现，选择最佳特征集，帮助后面分类算法提供更加特征集
▍19. tensorflow mnist
用tensor flow框架 在mnist数据集上训练一个神经网络模型，调试通过，上传给大家学习使用。 1.解压后为共有三个.py文件、一个文件为前向传播过程、另两个文件为训练和测试用 2.mnist数据集在mnist文件夹内,另一个文件夹保存训练好的模型，方便以后直接使用
▍20. Qt_test
本代码用于测试QT环境是否安装成功，接下来解压文件：xz –d qt-everywhere-opensource-src-5.3.0.tar.xz 得到qt-everywhere-opensource-src-5.3.0.tar 继续解压：tar –xvf qt-everywhere-opensource-src-5.3.0进入qt目录，修改配置文件。本人是s3c2440arm9指令集是armv4t。修改源码包目录下的/qtbase/mkspecs/linux-arm-gnueabi-g++/qmake.conf文件:MAKEFILE_GENERATOR = UNIXCONFIG += incrementalQMAKE_INCREMENTAL_STYLE = sublib/********************************新加入***************************/QT_QPA_DEFAULT_PLATFORM = linuxfb QMAKE_CFLAGS_RELEASE +=-O2 -march=armv4t#这里指出指令局。跟芯片有关系，根据芯片改正-march=？ -O2是编译器的优化等级QMAKE_CXXFLAGS_RE
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