中英文书籍+源码+课后题详解 --------------------------------------- Kyle Loudon是美国加州洛斯加托斯Jeppesen Dataplan公司的一名软件工程师，主管图形接口开发小组，主攻航迹规划软件的研发，这些软件主要用于商业航空公司、私营航空部门和其他一些航空制造业。在来到Jeppesen之前，Kyle在IBM公司是一名系统程序员。在技术上，Kyle主要对操作系统、网络、人机交互等领域感兴趣。1992年，Kyle在普渡大学拿到了计算机科学学士学

密码 实习代码

博士升 介绍 该存储库是Deep Reinforcement Learning的代码我通过游戏验证了我的代码。 这些游戏是用pygame 。 我制作了游戏或修改了游戏以申请DRL。 另外，由Unity ML-agents构成的环境位于 我实现的每种算法的性能如下（已通过Breakout验证）。 我按照以下步骤设置DRL代码。 这是我实现descr iption of DQN codes的。 DRL算法的描述 环境 软件 Windows7（64位） Python 3.6.5 Python4.

均匀空间关键点分布的高效自适应非极大抑制算法 这是在模式识别字母（PRL）中发布的“用于均匀空间关键点分布的高效自适应非最大抑制算法”的实现。 尽管竞争性ANMS方法在空间关键点分布方面具有相似的性能，但所提出的方法SSC实质上更快，并且可扩展性更好： 这是拟议的ANMS方法在视觉上与传统方法的比较： 铲斗| SSC（拟议） 在此存储库中实现的相关算法是： “基于立体图像序列的视觉测程法，并具有基于RANSAC的离群值排除方案” -存储 “使用多比例定向补丁进行多图像匹配” -原始ANM