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cpm
割平面法求解整数规划代码，每一步的详细迭代步骤都有(Secant Plane Method for Solving Integer Programming Codes)
- 2019-04-24 19:08:40下载
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time-series-forecasting-keras-master
基于ARIMA模型和LSTM模型，提出一种高性能得时间序列预测算法(Based on ARIMA model and LSTM model, a high performance time series prediction algorithm is proposed.)
- 2020-10-20 09:17:25下载
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Kalman-master
kalman filtering for design based on bayesian model
- 2019-04-18 18:07:05下载
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NSL-KDD(1)
说明： NSL-KDD数据集，并且包含数据集的预处理，训练部分程序，测试部分程序，全部调通，并且实现不错的实验效果(Nsl-kdd data preprocessing and implementation, including the whole process of open data set in the research field, data preprocessing and classification experiment, and achieve better detection accuracy)
- 2021-04-19 00:28:57下载
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采用趋势残差异常值得分模型前的数据处理
说明： 代码是采用趋势残差异常值得分模型前的数据处理(Data Processing Before Using Trend Residual Difference)
- 2020-06-25 12:20:02下载
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DeviceTest
说明： 这是一个Python基础的练习Demo,提供以后进行学习查看和记忆(this is a Python basic traning Demo,Provide for future learning, viewing and memory)
- 2020-06-24 02:20:02下载
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新浪关键词搜索数量
说明： 这是学习python爬虫时的一个简单的例子，用于统计搜索引擎中关键词的答案数量(This is a simple example of learning Python crawler, which is used to count the number of key words in search engine)
- 2020-04-18 23:11:23下载
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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
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BCHcodeECC
介绍bch的基础知识，包括纠删码的编码和解码(Introduce the basic knowledge of bch, including the encoding and decoding of erasure codes)
- 2018-12-18 15:26:35下载
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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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