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PU学习 积极的无标记机器学习实验 有关更多详细信息，请参。

DRL-2018 该存储库的功能是2018年夏季深度强化学习研究项目的工作（由Keith Ross教授建议，由纽约大学上海分校院长本科研究基金资助）。 在此项目中，我们尝试将“策略梯度”方法（香草策略梯度（aka REINFORCE），Actor-Critic和PPO）与“进化策略”相结合，以设计出一种提高样本效率的混合算法。 在MuJoCo基准上评估了所提出算法的性能。 参考： 加强：罗纳德·J·威廉姆斯。 用于连接符增强学习的简单统计梯度跟踪算法。 机器学习，8（3-4）：229–256，1992年。 影评人：理查德·萨顿（Richard S Sutton），大卫·麦卡莱斯特（David A McAllester），萨特德·辛格（Satinder P Singh）和伊谢·曼苏（Yishay Mansour）。 通过函数逼近进行强化学习的策略梯度方法。 在《神经信息处理系统的进步

模式识别采用贝叶斯方法的实验，含matlab源码，数据，报告等，一条龙服务，呵呵，因为自己做实验的时候很痛苦，希望大家参考的时候有所帮助。

如何在本地设置 virtualenv env --python=python3 source env/bin/activate pip install -r requirements.txt

压缩感知MRI 医学成像中的图像处理项目-使用压缩传感（CS）框架进行MR图像重建的实验。 本质上将目标函数建模为具有数据保真度项和两个正则化参数（水平和垂直有限差分）的降噪问题。 我实现的求解器是迭代软阈值算法（ISTA），但显然可以使用其他迭代算法。 最好使用无矩阵的方法进行图像处理。 即使与MATLAB相比，ISTA在Python中的运行速度也很慢。 我尝试使用numba jit，但是并没有加快速度。 也许C包装程序会有所帮助（可以尝试将来）。 幸运的是，成本函数在22-25次迭代中收敛。 最初尝试理解CS的概念时，我主要依靠Miki Lustig教授的讲座材料和演示。 我使用的数据也可以从他的网站获得： :

Java实验课本的源码，全部都有，换位，计算器，单词本，试题迷宫广告墙等等很多，起始这些是基础，都是要在书本的基础之上拓展加上自己的功能，要加油

本代码采用STMcubeMX5.30和MDK5版本的开发环境，包含cubeMX工程文件和MDK5工程文件，arm嵌入式 C语言源代码 附开发环境的版本说明，STM32F429igt6/f767igt6/h743iit6原理图及全部器件全套资料免费提供，教学视频免费提供

百家乐 百家乐模拟中的Python实验 第一次使用Python，有趣的小项目。 这仅是一种学习体验和实验，仅此而已。 运行'python baccarat_test.py' 当前状态： 该脚本可运行100万个游戏。 要更改游戏数量，请参见命令行参数。 模拟器现在可以执行两种类型的百家乐：“标准”和“ EZ”。 请参阅命令行参数如何启用。 命令行参数：-t或--type：标准（默认）或EZ（不区分大小写）-g或--games：要运行的游戏数（模拟）。 默认值为1M。