▍1. untitled
平均场强化学习源码，acml2018年最新的研究成果，强化学习必备(Mean field reinforcement learning source)
更多选项
▍2. arima预测（附Python和测试数据）
说明： 这是一个用python进行ARIMA预测的一个程序，希望能给各位带来帮助。(This is a python for ARIMA prediction of a program, I hope you can help.)
▍4. Python基础教程（第3版）（#）
说明： python入门，python初学者教程，菜鸟教程(Getting started with Python, beginner course of python, rookie course)
▍6. bp神经网络实现的iris数据分类
说明： BP神经网络实现的鸢尾花数据分类，比较基础 入门学习(Iris data classification based on EM series multi beam allbp neural network)
▍7. pyDOE-0.3.8
说明： pydoe包是python关于实验设计采样的工具包，其中包含了拉丁超立方等方法。(pydoe: The experimental design package for python)
▍8. Faster-RCNN_TF-master (2)
机器学习 关于 faster r-cnn 进行object detection(This is an experimental Tensorflow implementation of Faster RCNN - a convnet for object detection with a region proposal network. For details about R-CNN please refer to the paper Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks by Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun.)
▍9. pytorch-cifar100
说明： 基础神经网络 mnist训练，了解各个基础神经网络的组成(Basic neural network training)
▍10. python-socket-with-thread-master
说明： python 多线程，网络编程，服务器端代码。(Multithreading, network programming)
▍11. MeshCNN-master
说明： 三维mesh分割,用于解决分割问题，MeshCNN: A Network with an Edge(3D mesh segmentation)
▍12. se_relativisticgan-master
说明： 基于gan的语音增强算法; 还包括原始gan用于语音增强的网络，还有wgan等(Speech enhancement based on GAN; Also includes the original GAN for voice enhancement network, wGAN and so on)
▍14. Homework
说明： 名片 管理 输入删除 修改名片，展示所有输入的名片，退出系统(Business card management input delete modified business card, display all input business card, exit the system)
▍15. 周期性边界条件
用于abaqus周期性边界条件的建立，采用python参数化建模。(The periodic boundary conditions for ABAQUS,The parameterized modeling of Python is adopted.)
▍16. EMD_ALSTM
说明： 这是EMD-LSTM的代码，曾尝试运行，但是出错，希望有兴趣的同学可以继续研究，相互交流~(This is the code of emd-lstm, tried to run, but error, hope interested students can continue to study, mutual communication ~)
▍17. 5gm-data-master
说明： 基于机器学习的5g信道估计，能正常运行，好用(The 5g channel estimation based on machine learning can run normally and is easy to use)
▍18. MachineLearning-master
说明： 机器学习实践.是根据机器学习实践这本书籍所配套代码。适用于初学者(the test of machine learning.the __init__.py file)
▍19. wetransfer-ddd946
说明： Abaqus composites impact example with instructions
▍20. Output_analysis
说明： 用于处理LPJ-DGVM模型输出数据，这是一个生态模型，模拟的是植被类型(It is used to process the output data of lpj-dgvm model, which is an ecological model that simulates vegetation types)
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