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搜索资源列表

  1. 大学生电子设计1000例 用于比赛训练

  2. 大学生电子设计1000例 用于比赛训练和比赛参考资料，非常有帮助

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：aixuedetianshi

  1. RoboCup中基于神经网络的阵型策略

  2. 提出了一种用于 RoboCup 中的阵型策略，该策略应用 BP 网络训练各种阵型和识别对方的基本阵型，并根据场上情况实现阵型的动态转换。基于此策略的队伍在比赛中取得不错的成绩。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-29
    • 文件大小：813056
    • 提供者：xmushake

  1. 本科毕业设计开题报告(竞赛在线训练系统的设计与实现V10)_

  2. 一、本课题的目的和意义 随着Internet的广泛应用和计算机技术的飞速发展，计算机算法在其中发挥着极，其重要的作用。 为了更好地适应这个社会选拔人才的要求，同学们提高程序设计能力的愿望越发强烈，然而人工评测程序的效率还是很低的。因此在线评测系统应运而生了，在线评测系统主要由三个大的部分组成，即数据库部分，网站部分和编译器的调用部分。 程序设计竞赛系统是在互联网的基础上兴起的,随着WEB数据库技术的发展日趋成熟,国内的网络化竞赛正逐渐兴起。在线评判系统(简称OJ,Online Judge)指在

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-15
    • 文件大小：39936
    • 提供者：zbozbozbo

  1. GBDT算法实现框架LightGBM.zip

  2. LightGBM（Light Gradient Boosting Machine） 是微软开源的一个实现 GBDT 算法的框架，支持高效率的并行训练。GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好、不易过拟合等优点。GBDT 在工业界应用广泛，通常被用于点击率预测，搜索排序等任务。GBDT 也是各种数据挖掘竞赛的致命武器，据统计 Kaggle 上的比赛有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_39840914

  1. 基于通信的人工智能环境CommAI-env.zip

  2. CommAI-env（基于通信的人工智能环境（Environment for Communication-based AI））是一个用于训练和评估人工智能的平台。其使用了一个基于通信（communication）的设置，其中它可以通过一个 bit 层面的接口与 Environment（环境）进行交互。该 Environment 会要求 Learner 去解决一些基于通信的 Task（任务），并为其已经成功完成的每一个任务实例分配一个 Reward（奖励）。以下是 CommAI-env 有别于其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-19
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_39841848

  1. used_car_data.zip

  2. 阿里云天池比赛——二手车交易价格预测数据集，包含训练集和测试集B。用于入门机器学习数据挖掘的非常好的比赛。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：qq_40317204

  1. 转轮除湿机的典型应用.pdf

  2. 转轮除湿机的典型应用pdf,转轮除湿机的典型应用般空调系统的夏季室内相对湿度为60~70%,而对湿度敏感的药品、糖果食品、电子工 业等生产厂房或仓库,相对湿度按生产要求应为30~50%,此时如用一般冷冻空调系统是很 难达到参数要求的。但转轮除糧杋则可容易地获得0 C的空气露点、发挥其处理超低露 点的特殊能力,从而提高系统湿度控制的稳定性。因此遇到这种情况如果用转轮除湿机配合 般空调设备,则可轻而易举地得到理想的低湿效果 由于新风混负荷在此类系统中占有较大比例因此常常主要用于处理新风但转轮除湿机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：160768
    • 提供者：weixin_38744270

  1. 电磁循迹小车PID调节.zip

  2. 该资源可用于基于STM32的四轮小车，前轮由舵机控制，后轮由双电机控制，可适用于恩智浦汽车比赛，写有PID算法，可根据自身环境调节训练。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-08-27
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：Emb_Salute

  1. Real-World-Masked-Face-Dataset-master.zip

  2. 人脸识别数据集，是一个大型的人脸数据集，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛，其人脸图像来自网络，用来做人脸识别非常有用，里面包含许多遮挡的人脸图片，可以用于遮挡的人脸图像训练，

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：qq_39083651

  1. PLAsTiCC-Kaggle-Classification-源码

  2. PLAsTiCC-Kaggle分类 该存储库的此目录包含2018年PLAsTiCC LSST数据分类竞赛使用的代码（从未提交分数）。 这也将用作Drexel大学物理系提供的大数据课程最终项目的提交材料。 该项目涉及对天文资源进行分类。 有时间序列数据以及与时间无关的数据。 分类所采用的策略是计算时间序列数据的特征（平均值，标准偏差等）。 然后，将时间序列特征和时间独立数据的组合使用用于训练每个单独类别的逻辑回归模型。 比赛训练集的80％用于训练，而20％用于测试。 对于测试，测试集中的每个模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42151772

  1. mltype:命令行工具，用于提高打字技能（程序员友好）-源码

  2. 命令行工具，用于提高键入速度和准确性。主要目标是帮助程序员练习编程语言。 演示版 安装 Python环境 pip install --upgrade mltype 码头工人 确保已安装Docker和Docker Compose。 docker-compose run --rm mltype 您将在正在运行的容器中获得一个Shell，并且mlt命令应该可用。 有关更多信息，请参见文档。 主要特点 文字产生 使用神经网络生成文本。一个人可以使用预先训练的网络（见下文），也可以从头开始训练新的网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_42098104

  1. Top-4-pct_Titanic_Kaggle:泰坦尼克号的前4％，这是Kaggle的标志性入门级比赛-源码

  2. Top-4-pct_Titanic_Kaggle `` Kaggle的标志性入门级比赛）在2020/05年排名前4％（833/22219）。 该分析是使用R进行的。 大纲 排行 数据集 脚步 重现Kaggle提供的训练数据的结果 公众排行榜在Kaggle上的排名和得分 细节6-1功能介绍6-2缺失值估算6-3特征工程6-4特征提取6-5选型 1.排名 2.数据集 此处的泰坦尼克号数据集是在2020/05年从Kaggle检索的。 请注意，泰坦尼克号数据集现已更改，因此我在泰坦尼克号中的前4％排名

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_42118770

  1. trash-classification:基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛-源码

  2. 垃圾分类 数据集及代码下载链接： : 基于TensorFlow和Keras的智能垃圾分类系统，用于参加中国软件杯双创大赛。 一，安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | 喀拉拉邦| cv2 二，train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过多庞大，因此不一并上传 三，predict.py作为预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。 四，双创大赛.zip中和外部文件的区别就是多了些比赛文档，里面有个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：162529280
    • 提供者：weixin_42120997

  1. cardchain：CardChain是基于交易卡的平台，基于区块链技术和ERC-721不可替代令牌的接口。 用户可以购买，出售和升级可用于与其他玩家竞争奖品的游戏代币。 玩代币具有多种技能，可以通过升级来增加市场价值，并一对一地进行配对-

  2. 卡链 介绍 CardChain是基于交易卡的平台，基于区块链技术和ERF-721不可替代令牌的接口。 用户可以购买，出售和升级可用于与其他玩家竞争奖品的代币。 可以对令牌进行培训，以通过获得更好的统计数据和可能的其他津贴来增加其价值。 他们还具有多种技能，可以通过升级来一对一地进行比赛以增加市场价值和力量。 特征 玩家可以铸造并拥有自己的代币。 玩家可以在市场上列出代币。 玩家可以在市场上看到并购买支付标价的代币。 玩家能够训练其令牌以获得具有更好统计数据的新令牌。 入门 带有ganach

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_42121725

  1. 网房：3D重建软件-源码

  2. Meshroom是基于摄影测量计算机视觉框架的免费开源3D重建软件。 在上了解有关管道的更多详细信息。 查看。 持续集成： 视窗： Linux： 摄影测量 摄影测量学是根据照片进行测量的科学。 它从一组无序的照片或视频中推断出场景的几何形状。 摄影是3D场景在2D平面上的投影，会丢失深度信息。 摄影测量学的目的是扭转这一过程。 请参阅的。 手动的 讲解 Meshroom软件的总体介绍。 的 详细教程，重点介绍2019.1版本的功能。 通过 Meshroom摄影测量实践的整体介绍

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：512000
    • 提供者：weixin_42133969

  1. Kaggle-Tabular_Playground_Series_Feb_2021：根据数据中提供的多个特征列预测连续目标。 所有要素列cat0-cat9是分类的，要素列cont0-cont13是连续的。用于该比赛的数据集是合成的，但基于真

  2. Kaggle-Tabular_Playground_Series_Feb_2021 目标是根据数据中提供的多个特征列预测连续目标。 所有要素列cat0-cat9是分类的，要素列cont0-cont13是连续的。 该比赛使用的数据集是合成的，但基于真实数据集并使用CTGAN生成。 原始数据集用于预测保险索赔额。 尽管特征是匿名的，但它们具有与实际特征相关的属性。 我使用的很多技术都是从我从所学到的。 EDA 注意：由于github无法处理交互式绘图，请转到 。 1.对抗性验证 训练后的模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：72351744
    • 提供者：weixin_42098892

  1. Kaggle_Jane_Street：简街Kaggle比赛-源码

  2. Kaggle_Jane_Street 尼克·弗雷 简街Kaggle比赛 目标是根据历史营销数据训练模型。 该模型将查看即将发生的交易，并确定每笔交易将产生正收益还是负收益，并对其进行标记。 给出的用于训练模型的数据具有130个特征，但均未命名。 在500天内，该数据包含约250万行数据。 可以在找到所有相关数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：208896
    • 提供者：weixin_42098830

  1. vitallearning：CrucialLearning的公共代码，这是我构建的基于Web的自适应学习应用程序-源码

  2. 关键学习 关键学习 这是我最初用于构建CrucialLearning的一些代码，CrucialLearning是一个自适应学习平台，可以帮助学生进行更高水平的比赛训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42140716

  1. pytorch-kaggle-starter：用于Kaggle比赛的Pytorch入门套件-源码

  2. 概要 Pytorch Kaggle入门程序是用于管理Kaggle比赛中的实验的框架。 通过提供一组用于模型训练，数据加载，调整学习率，进行预测，汇总模型和格式化提交内容的辅助功能，它减少了第一次提交的时间。 内部是示例Jupyter笔记本，介绍了如何在热门比赛中获得高分： -8％ -前15％ 这些笔记本概述了基本的单一模型提交内容。 可以通过集成模型和使用测试时间扩充来显着提高分数。 产品特点 实验-从jupyter笔记本或python脚本中的python字典启动实验。 附加可视化工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42116701

  1. Multiagent-reinforcement-learning-algorithms-for-multiple-UAV-confrontation:这是“战斗人员任务中多主体强化学习的有效培训技术”的源代码-Source code le

  2. 用于多无人机对抗的多主体强化学习算法 这是“在战斗任务中进行多智能体强化学习的有效培训技术”的源代码，我们构建了源自多个无人驾驶飞机的战斗场景的多智能体对抗环境。 首先，我们考虑使用两种类型的MARL算法来解决这一对抗问题。 一种是从用于多代理设置（MADQN）的经典深度Q网络扩展而来的。 另一个是从最新的多主体强化方法，多主体深度确定性策略梯度（MADDPG）扩展而来。 我们比较了两种方法的初始对抗情况，发现MADDPG的性能优于MADQN。 然后以MADDPG为基准，提出了三种有效的训练技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42162171
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