github上的非常好用的关于高斯过程回归的python代码，非常好用。

ODrive驱动软件移植到keil工程，官网：https://discourse.odriverobotics.com/ ODrive入门指南：https://blog.csdn.net/abf1234444/article/details/103325808 版本说明 ODrive 硬件版本: v3.6-56V ODrive 硬件内部固件版本: fw-v0.5.1 odrivetool 版本: 0.5.1.post0（pip install odrive==0.5.1.post0）

基于c# fo-dicom 示例

这是一个python的肺结节分割代码，是我最近修改过的代码，希望给初学者提供参考，为大家提供思路。欢迎大家下载参考。希望可以给大家帮助

Extended-SimGNN-master源代码（SimGNN方法代码，精华版，可直接运行）

showdoc-master

牛客C++实战项目 高并发服务器（源码+注释） WebServer-master

matlab信息熵代码 机器学习算法Python实现 目录 一、 1、代价函数 其中： 下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近 共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消 前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去 实现代码： # 计算代价函数 def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)/(2*m) #计算代价J return J 注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下降算法 代价函数对求偏导得到： 所以对theta的更新可以写为： 其中为学习速率，控制梯度下降的速度，一般取0.01,0.03,0.1,0.3..... 为什么梯度下降可以逐步减小代价函数 假设函数f(x) 泰勒展开：f(x+△x)=f(x)+f'(x)*△x+o(△x) 令：△x=-α*f'(x) ,即负梯度方向乘以一个很小的步长α 将△x代

67.[开源][安卓][全局代理]proxydroid-master ProxyDroid是Android上的一个全局代理应用，遵循GPLv3协议，可以帮助你设置Android设备上的代理。proxydroid项目包含了ProxyDroid所有开放源代码。