▍1. RunescapeBots
说明： 一个python 实现的游戏自动化脚本，通过opencv ,和模拟点击实现(A collection of Runescape bots with the goal of botting to max)
更多选项
▍2. CAST-128_Python_v2
说明： CAST-128 Encryption & Decryption with UTF-8 support by Python
▍3. ISIGHT工程优化案例分析
说明： isight应用实例，帮助初学者快速掌握isight使用方法(ISIGHT application examples help beginners quickly master the use of iSIGHT)
▍4. sins_gnss_loosely
说明： sins/gnss组合导航仿真代码，主要功能包括：场景生成、惯性传感器Allan方差分析、磁传感器标定、定姿算法、松组合算法设计等(The sauce code is for the simulation of sins/gnss integrated navigation system, mainly including the scenario generating, Allan variance analysis, attitude determination algorithm and the SINS/GNSS loosely coupled integrated navigation algorithm.)
▍5. Bundle_Section_Reconstriuction_d5mm(1)
说明： 在TEXGEN中利用python生成随机三维编织构型(Random 3d braided configurations are generated by python in TEXGEN)
▍7. Keras-vgg16--Dogs-vs.-Cats-master
说明： VGG16的猫狗大战代码，效果不错，精度可以达到95%以上。(Vgg16 cat and dog battle code, good effect, accuracy can reach more than 95%.)
▍8. Python PLS算法的实现并调用
说明： 偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，于1983年由S.Wold和C.Albano等人首次提出。偏最小二乘法实现了，在一个算法下，可以同时实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关性分析（典型相关分析）。 PCA方法虽解决了自变量共线性的问题，但是并没有考虑自变量主元对于因变量变化的解释作用。所以删除的次要主元有可能包含对回归有益的信息，而保留的主元有可能会夹杂一些对回归模型输出无益的噪声。 PLS方法，通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维空间，分别得到自变量和因变量的相互正交的特征向量，再建立自变量和因变量的特征向量间的一元线性回归关系。不仅可以克服共线性问题，它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用，去除了对回归无益噪声的影响，使模型包含最少的变量数。(Partial least square method is a new multivariate statistical data analysis method, which was first proposed by S. wold and C. Albano in 1983. Partial least square method can realize regression modeling (multiple linear regression), data structure simplification (principal component analysis) and correlation analysis (typical correlation analysis) between two groups of variables.)
▍9. 9game2
说明： 用python语言实现了井字游戏，代码含注释，简单易懂(Well word game realized)
▍10. logistics算法
说明： logistics回归分析算法python实现(Python implementation of logistic regression analysis algorithm)
▍11. python
说明： 钢箱梁全寿命预测，基于python自己编写，tkinter用户界面(Life prediction of steel box girder)
▍12. opencv 4.1中文官方文档v1.1版
说明： opencv 4.1官方文档，可以有效学习opencv。介绍了基本API等(Opencv 4.1 official documents, you can effectively learn opencv. Introduced the basic API and so on)
▍13. [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维
说明： [python] Kmeans文本聚类算法+PAC降维 原来下载的文件([Python] kmeans text clustering algorithm + PAC dimension reduction)
▍15. 多核SVM
说明： python 自定义生成多核svm进行分类(python Custom Generated Multi-core svm)
▍16. Lasso+SVM
说明： 通过lasso降维处理，之后用svm分类器进行分类(Through lasso dimensionality reduction processing, then using svm classifier to classify)
▍17. mnist图像识别
说明： mnist图像识别，包含简单的神经网络编写流程及实现步骤(MNIST image recognition)
▍18. MNIST
说明： 基于Python的神经网络代码，用于识别0-9的手写数字字符(Python based neural network code for recognizing handwritten numeric characters 0-9)
▍19. 基于小波变换的数字水印方法
说明： 使用 python 语言实现水印的去除和添加，增加多种对抗(Using Python language to remove and add watermarks, and increase a variety of Countermeasures)
▍20. python绝技：运用python成为顶级黑客
说明： python小技巧让你更快上手python(Tips to get you started faster python)
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