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面向地理信息的Python编程ArcGIS环境搭建
面向地理信息的Python编程ArcGIS环境搭建(Python programming ArcGIS environment building for geographic information)
- 2018-03-24 17:23:44下载
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python实现A*和双向A*(启发式搜索)
1. 实验目的 1） 掌握搜索算法的基本设计思想与方法， 2） 掌握A*算法的设计思想与方法， 3） 熟练使用高级编程语言实现搜索算法， 4） 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。 1. 实验问题 寻路问题。以图1为例，输入一个方格表示的地图，要求用A*算法找到并输出从起点（在方格中标示字母S）到终点（在方格中标示字母T）的代价最小的路径。有如下条件及要求： 1） 每一步都落在方格中，而不是横竖线的交叉点。 2） 灰色格子表示障碍，无法通行。 3） 在每个格子处，若无障碍，下一步可以达到八个相邻的格子，并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中，向上、下、左、右四个方向移动的代价为1，向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4） 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如，黄色格子代表沙 漠，经过它的代价为4；蓝色格子代表溪流，经过它的代价为2；白色格子为普通地形，经过它的代价为0。 5） 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和；地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。
- 2021-05-06下载
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CarFollowingModel-master
说明： 用Python写的GM仿真汽车跟驰模型，代码模拟了一个有十辆车的汽车跟随模型。(Simulation of Car-Following Model using GM First Car-Following Model using Python
This code simulates a car-following model with ten vehicles.)
- 2021-04-06 19:49:02下载
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depth-map-prediction-
说明： 基于AlexNet网络模型的单幅彩色图的深度估计，在NYU Depth 数据集，Make3D 数据集，KITTI 数据集经过测试效果很好，只是本次上传由于大小限制，压缩包不包括数据集，读者可自行下载数据集进行训练！(Based on the AlexNet network model, the depth estimation of a single color map, in the NYU Depth dataset, Make3D dataset, KITTI dataset has been tested very well, but this upload due to size limitations, the compressed package does not include the dataset, the reader can Download the data set for training!)
- 2019-03-07 10:15:19下载
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2019_MCMProblemC_DATA
说明： 2019meisaiCti,zheshinimeiyouguodequanzinbanben(2019meisaiCti_fanyiban)
- 2019-01-25 17:04:14下载
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数据处理
LBP的各种算法对灰度图像的提取，包括标准化，旋转不变等，处理灰度图或者rgb图像。
- 2022-09-14 18:40:03下载
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MongoDB-and-Python
系统介绍用mongdb编写python的注意事项及实例，以及mongdb编写的网络框架！(System Introduction written mongdb python precautions and examples, as well as networking framework mongdb prepared!)
- 2016-12-27 09:59:41下载
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5.树莓派3自编手册
里面有树莓派的自编手册，基本教程，有爱自取。(There are handwritten manuals for raspberry, basic tutorials, and self love.)
- 2018-05-07 17:17:00下载
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grab cut
This is the implementation for the following paper:[Learning Sparse Gaussian Graphical Models with Overlapping Blocks](http://papers.nips.cc/paper/6097-learning-sparse-gaussian-graphical-models-with-overlapping-blocks.pdf), Mohammad Javad Hosseini and Su-In Lee. Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016.### Running#### SoftwareYou should have R and the R package quic installed on your machine. The file main.py shows an example and will get you started. It uses MILE data (AMLcancer dataset) as input. We have selected 500 genes, consisting of 488 highest varying genes in MILE and 12 genes highly associated with AML:FLT3, NPM1, CEBPA, KIT, N-RAS, MLL, WT1, IDH1/2, TET2, DNMT3A, and ASXL1. Please see data/genes.mat.
- 2022-06-15 01:02:04下载
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dlbook_cn_v0.5-beta
(中文版)深度学习(Deep Learning)是由Yoshua Bengio推出的机器学习领域的教科书，以开源的形式免费在网络上提供，主要面向学习机器学习的学生和研究者，以及没有机器学习背景但希望能快速地掌握这方面知识并在他们的产品中使用的软件工程师。(Deep Learning by Yoshua Bengio launched a textbook in the field of machine Learning, in the form of open source provided for free on the Internet, mainly for Learning machine Learning of students and researchers, and the lack of machine Learning background but hope to be able to quickly grasp the knowledge and use of software engineer in their products.)
- 2020-06-20 11:20:02下载
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