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FRS-LSTM风速预测模型
【实例简介】python代码，亲测可用
- 2021-09-07 00:31:11下载
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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
- 2018-04-14下载
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python机器学习中文情感分析全套代码（语料库+特征库++停用词+源码）
python机器学习中文情感分析代码（语料库 特征库 停用词 源码），基于酒店评论语料库机器学习
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编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB.py
【实例简介】编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB.py
编写程序，输入两个分别包含若干整数的列表LA、LB，输出一个字典，要求用LA中的元素作为键，用LB中的元素作为值，并且最终字典中的元素数量取决于LA和LB中元素较少的列表的数量;
- 2022-01-10 00:31:45下载
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python websocket聊天室 示例源码(Flask-socketio)
实时消息更新，实时用户上线显示快捷注册快捷登陆表情支持
- 2019-02-28下载
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python 3.7.4 各类小技巧
【实例简介】python 3.7.4 各类小技巧
- 2022-01-12 00:31:49下载
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告白树（基于turtle）
【实例简介】python 画表白树，树叶上可以写上心爱的人的名字，适用于表白场景
- 2021-06-02 00:31:40下载
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深度学习初学-mnist手写数字识别实战
需配置keras、tensorflow等环境 直接下载keras自带的mnist数据集 经过训练后取得了不错的识别率
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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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逻辑回归
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