-
OpenCV-Python调用训练好的深度学习模型进行常见物体识别
使用训练好的模型进行物体识别，对于人、车的识别成功率极高，亲测好用！
- 2019-07-30下载
- 积分：1
-
python 飞机大战（入门级源码示例）
python初学者可以通过这个例子完成python的基础内容学习
- 2020-12-07下载
- 积分：1
-
Python for Data Analysis, 2nd Edition
Python学习数据分析最好的书，包括电子书、源代码以及数据集 Python for Data Analysis, 2nd Edition
- 2020-02-09下载
- 积分：1
-
添加字段到Shape文件(通过Python给Shape文件添加字段)
通过Python给Shape文件添加字段，需要ArcGIS 10.0 以上版本支持
- 2015-10-25下载
- 积分：1
-
图像识别(基于百度api)
【实例简介】
# client_id 为官网获取的AK， client_secret 需要从百度官方申请SK
- 2021-05-31 00:31:11下载
- 积分：1
-
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
- 2020-12-01下载
- 积分：1
-
中科大DIA第四次作业匹配几何校验(源码+实验报告+参考资料)
【实例简介】
1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系
2.基于上述初步匹配结果，实现spatial
coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配
3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分
- 2021-10-10 00:31:07下载
- 积分：1
-
DIY字符画(项目源码下载)-Python项目开发案例集锦06.zip
DIY字符画(项目源码下载)-Python项目开发案例集锦06.zip
- 2019-09-22下载
- 积分：1
-
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
- 2020-12-11下载
- 积分：1
-
PyQt行星模拟.py
如果需要太阳，地球图片，下载好了放到一个名为res的文件夹里，取名sun.png, earth.png
- 2021-05-06下载
- 积分：1
