python基础、机器学习、深度学习代码

机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。2010年的图灵奖获得者为哈佛大学的Leslie vlliant教授，其获奖工作之一是建立了概率近似正确（Probably Approximate Correct，PAC）学习理论；2011年的图灵奖获得者为加州大学洛杉矶分校的Judea Pearll教授，其主要贡献为建立了以概率统计为理论基础的人工智能方法。这些研究成果都促进了机器学习的发展和繁荣。 [2] 机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制；第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。 [2] 机器学习历经70年的曲折发展，以深度学习为代表借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，自适应、自学习的强大并行信息处理能力，在很多方面收获了突破性进展，其中最有代表性的是图像识别领域。

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Matlab系列--《基于MATLAB与FPGA的图像处理教程》学习代码

强化学习 强化学习的学习代码，算法包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3、SAC。 使用说明 python版本： 3.10.13 依赖库：requirements.txt 安装依赖库：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

Graphics View Framework 提供了一个强大且灵活的工具集，用于创建可交互的 2D 图形界面，并且支持丰富的图形操作和事件处理。无论是创建游戏、数据可视化还是绘制图表，Graphics View Framework 都能够满足各种需求。 通过使用 Graphics View Framework，你可以创建具有丰富交互性和定制性的 2D 图形界面。你可以在场景中添加、移动和删除图形项，并通过视图来查看和操作场景。Graphics View Framework 还提供了方便的方法来处理事件、选择图形项、执行动画、导出图形为图片等功能。你可以根据需要继承 QGraphicsItem 或 QGraphicsWidget 类来创建自定义的图形项。

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FOc矢量控制学习代码，基于ST电机库改写，有一定的学习参考价值

尺寸标注 坐标标注 作螺旋線的程序 等 上100个实例程序 供参考

利用python sklearn进行机器学习