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python 井字棋 游戏源码
井字棋
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Python贪吃蛇游戏实例
此实例为Python写的一个简单的贪吃蛇游戏，提供Python入门者学习
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python 速查表
【实例简介】Python数据科学速查表 - Pandas 进阶.pdf
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python卷积神经网络实现
卷积神经网络python实现。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积或相关计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络
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Black Hat Python
【实例简介】
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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
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《动手学习深度学习》Pytorch 相关源码
Dive Into Deep Learning
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以树莓派为基础，连接有毒气体传感器、温湿度传感器、Co2浓度传感器，如果传感器检测到的数据超过预设的值，将会触发灯光和蜂鸣器报警【核心源码】air_detection_alarm_system.py
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python wifi 破解(基于pywifi)
用字典破解wifi 密码 利用 py_wifi 加上字典跑wifi密码
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Python3.x+ django2.x 在线教育系统源码
使用Python3.x与Django2.0.1开发的在线教育平台网站 运行步骤如下： $ cd 到当前程序目录$ pip install -r requirements.txt$ python manage.py runserver
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