评估奖励 evaluating_rewards是一个用于比较和评估奖励函数的库。 随附的论文描述了在这个存储库中实现的方法。 入门 安装 要安装evaluating_rewards ，请克隆存储库并运行： pip install evaluating_rewards/ 要在开发人员模式下安装以便立即可以进行编辑： pip install -e evaluating_rewards/ 该软件包与 Python 3.6 及更高版本兼容。 不支持 Python 2。 计算 EPIC 距离 evaluating_rewards.analysis.dissimilarity_heatmaps.plot_epic_heatmap脚本提供了一个方便的前端来生成奖励模型之间 EPIC 距离的热图。 例如，要从论文中复制图 2(a)，只需运行： python -m evaluating_rewar

公司内部用来比较两个Excel文件小工具，支持导出差异，批量比较导出，过滤不比较列等功能，有些小BUG，没时间改，只为赚点积分

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ffmpeg python 该项目是使用python对FFmpeg的类库进行一次封装使用，因最近不搞视频，所以很容易不维护了，大家可以参照写法，使用python构建自己的视频处理服务（不要忘记GPU）。 系统依赖 ffmpeg 3.0及以上python 3.0及以上 mac，linux，windows相应的gpu显卡驱动（使用硬编码时需支持） 安装 pip install ffmpeg 使用演示向视频（指定位置和时间，交替坐标为0）添加n张图片 from ffmpeg import video # 输入视频 input_file = " demo.mp4 " # 输出视频 out_file = " demo_out.mp4 " # 图片列表 img_data = [ { " img " : " demo1.png " , "

用于快速比较Excel 中包含多个sheet的情况

详情见：https://blog.csdn.net/weixin_50836014/article/details/125687455 一、独立完成部分 1、大数相乘。要求实现两个十进制大整数的相乘（100位以上），输出乘法运算的结果。 2、结合Windows界面编程和浮点数编程，实现完善的计算器功能，支持浮点运算和三角函数等功能。 3、Windows界面风格实现两个文本文件内容的比对。若两文件内容一样，输出相应提示；若两文件不一样，输出对应的行号。 二、分组完成部分 编写一个游戏程序，如俄罗斯方块、贪吃蛇、扫雷、简单射击类游戏等，题目自拟，要求具备一定功能难度，代码性能高。

近年来，物联网发展如火如荼。对于国内运营商来说，它对目前的转型发展有着十分重要的意义。在此背景上，运营商如何实现在物联网产业“弯道超车”，商业模式至关重要。基于对国内运营商物联网运营现状的梳理，比较国内外物联网行业的发展策略，总结为 3 种不同的发展策略：单一模式、多环节覆盖模式和全产业模式。电信运营商在客户、渠道等方面具有优势，但受限于多方面因素。建议在构建发展模式时，遵循“循序渐进”的原则，充分根据自己的企业定位、结合国家的政策，注重自身在物联网产业链的定位，关注风险。最终实现较好的发展模式，改善电信行业目前“增量不增收”的现状。

本篇文章是对C++中浮点数(float、double)类型数据比较与转换进行了详细的分析介绍，需要的朋友参考下

一个简单的优先级队列，设计用于 1xN matlab 向量，其中可以在构造过程中定义比较器列。 即使队列较大（100,000 个元素），使用 minheap 也能确保快速操作。 当前实现了以下方法：插入、删除、查看、大小、清除、包含、元素。 插入允许 1xN 向量，其中对 N 的唯一要求是它必须大于或等于初始化期间定义的比较器列。 Remove 将移除并返回队列的第一个元素，或者任何匹配的向量（如果给定了输入向量）。 Peek 返回队列的第一个元素而不删除。 如果在队列中找到指定的向量，则包含返回 1，否则返回 0。 Elements 返回完整的队列元胞数组。

信道编码方案中的极化码是5G通信领域中的研究热点。极化码在串行抵消译码下容易受到差错传播的影响，在中短码长上的性能并不理想。针对这些问题，在不同仿真情况下对系统极化码和非系统极化码的性能差异性进行了研究。仿真结果表明，系统极化码比非系统极化码具有更好的误码率性能；相比非系统极化码，系统极化码在串行抵消译码下对差错传播具有较强的抵抗性。上述结果对极化码性能的优化以及5G通信有重要的理论价值。