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吃豆人游戏主程序代码3123123131231313123(The pacman game s main programe )
- 2015-12-13 19:53:38下载
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arima预测（附Python和测试数据）
说明： 这是一个用python进行ARIMA预测的一个程序，希望能给各位带来帮助。(This is a python for ARIMA prediction of a program, I hope you can help.)
- 2020-10-20 10:17:25下载
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卷积网络单幅图像去雨
说明： 对有雨图片进行单幅图像去雨，采用传统的卷积神经网络，并对其进行改进(Remove the rain from the image with rain)
- 2020-12-28 12:09:02下载
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K_means聚类分类模型
基于图像处理、模式识别和k-means聚类，对图像特征进行提取和分类，分别建立了图像定位模型、分类模型和异物检测模型
- 2022-03-23 06:40:49下载
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FlappyBird实现
基于深度强化学习的FlappyBird小游戏python实现。
- 2022-06-02 22:59:08下载
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djangobook
django book for developing networking applications
- 2014-11-26 23:11:25下载
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linux下的虚拟串口
本程序可以在linux下成生两个串口，只支持python2，在终端下运行python virtualCom.py，就会在/dev/pts下生成一对串口设备，一个收，一个发
- 2022-03-25 16:41:53下载
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KNN&SVM&KMEANS&RFE
说明： 1,載入iris 數劇集並設置提取60%的數據做為訓練集，40%數據做為測試集執行KNN 分類算法，並執行五次的交叉驗證（CV）和顯示準確率和混淆矩陣，並找出最佳K值。
2,載入iris 數劇集並設置提取60%的數據做為訓練集，40%數據做為測試集,執行支持向量機（SVM） 算法，並執行五次的交叉驗證（CV）和顯示準確率和混淆矩陣。
3,載入iris 數據集並執行KMEANS 聚類算法家數具分成五個群體，顯示準確率
4,載入iris 數據集執行線性迴歸算法，並利用特徵萃取（Feature Extraction）中的Recursive feature elimination (RFE)對iris 數據集中的特徵欄位進行重要性排序(1. Load iris series and set 60% data as training set and 40% data as test set to implement KNN classification algorithm, and perform five times of cross validation (CV) and display accuracy and confusion matrix, and find out the best K value.
2. Load iris series and set 60% data as training set and 40% data as test set, execute support vector machine (SVM) algorithm, and perform five times of cross validation (CV) and display accuracy and confusion matrix.
3. Loading iris data set and executing kmeans clustering algorithm, the number of users is divided into five groups, showing the accuracy rate
4. Load iris data set, execute linear regression algorithm, and use recursive feature elimination (RFE) in feature extraction to sort the importance of feature fields in iris dataset)
- 2020-07-04 13:35:59下载
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PyQt5对txt简单增删查改管理学生信息
PyQt5对txt简单增删查改管理学生信息
- 2020-12-10下载
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xgb
说明： xgboost二分类算法实现，带作图评价函数(Implementation of xgboost two classification algorithm with drawing evaluation function)
- 2020-04-05 08:36:54下载
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