Udacity Capstone项目狗品种分类器 Udacity Capstone项目狗品种分类器 项目概况 提议的问题是对狗和人的图像进行分类，以估计更接近犬的品种。 给定狗的图像，该算法将识别犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 从初始数据集中，将存储图像的子集以进行测试，以测量估计的质量。 项目说明 该代码是使用AWS Sagemaker的笔记本实例开发的。 一切都旨在与jupyter实验室环境pytorch_p36一起使用，并利用SageMaker培训和端点功能。 数据集 。 它包含133个品种的狗图像。 。 它包含用于训练面部检测器的名人图像。 目录和文件 haarcascades /：文件夹，其中包含opencv进行面部检测所需的xml文件。 images /：测试笔记本的图像。 lambda /：包含带有lambda功能代码的文件的文件夹。

react-native-base-project ReactNative 项目基础框架 基础功能 基础功能包含自定义TabBar、NavigationBar组件，实现基础页面跳转，传递参数，回调，网络层封装（configure.js、request.js文件） 效果图演示

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线性跟驰模型的matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 背景 卡尔曼滤波器可用于估计系统状态。 在无人驾驶汽车的情况下，用例例如是无人驾驶汽车跟踪另一辆行驶中的汽车的状态。 该移动车辆的“状态”可以用px，py，vx，vy（X和Y方向上的位置和速度）表示。 这些状态变量可能无法直接观察到，因此需要通过从自动驾驶汽车上的传感器获取的LIDAR和RADAR测量值进行估算。 卡尔曼滤波器的直觉（来自Udacity的演讲） 卡尔曼方程式包含许多变量，因此这里是一个高级概述，以使您对卡尔曼滤波器的工作有一些直观认识。 预测假设我们知道对象的当前位置和速度，并将其保存在x变量中。 现在一秒钟过去了。 我们可以预测一秒钟后物体的位置，因为我们在一秒钟之前就知道了物体的位置和速度。 我们只是假设物体保持相同的速度运动。 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 但是也许物体没有保持完全相同的速度。 也许物体改变了方向，加速或减速。 因此，当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 过程噪声是指预测步骤中的不确

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学校需要购买这本教材，可是实在太贵了，100多刀呢，我就自己照下来做成电子书了，压缩完还是有点大，80M，分4卷上传，这是第1卷 下载完将文件的“+”替换为空格

纳库鲁项目 一只为的正向WebSocket设计的Python SDK 在的基础上植入 项目名发展中国家蓝月なくる，图标由布局 食用方法 将nakuru文件夹移至Python的Lib/site-packages目录下。 需要将go-cqhttp的正向WebSocket与HTTP配置项开启。 示例 没有文档，源码就是文档。 from nakuru import ( CQHTTP , GroupMessage , Notify , GroupMessageRecall , FriendRequest ) app = CQHTTP ( host = "127.0.0.1" , port = 6700 , http_port = 5700 ) @ app . receiver ( "GroupMessage" ) async def

Lunar_project gym.openai.com/envs/LunarLander-v2的解决方案 演示开始 pip install gym pip install box2d pip install tensorflow pip install keras git clone https://github.com/sunny3/Lunar_project cd Lunar_project python demonstration.py examples.py默认运行一个13集的长内存模型。 如果要切换到短短的2集，则应运行 python demonstration.py --mode short 在笔记本电脑的木星文件中介绍了使用代理类和详细注释训练网络（内存不足）的过程，还提供了图形和启动1集动画的功能 所有基本课程注释也都显示在木星笔记本文件中

站内最好的项目管理培训，希望对大家有用，谢谢大家下载使用。（IT项目管理与Microsoft Project 北京师范大学现代教育技术研究所主讲人：陈天）

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