自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

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Coursera上的社交网络分析课程项目 这是SNA在Coursera上的课程项目，于2014年11月24日完成。 本工作主要分析 GitHub 用户对存储库的兴趣网络，以存储库为节点，以对两个存储库加星的用户数为边。 分析不仅关注2012年1月至2014年10月此类网络的快照，还研究了网络演进的整体趋势，以及某些节点的流行度变化。 此存储库包含此报告所需的所有数据、脚本以及报告本身。 可以使用 bigquery/ 中的 sql 文件在 Google BigQuery 上进行试验查询。 出于数据收集目的，应运行脚本 data_batch/generate_queries.py 并将每个生成的查询文件手动复制到 bigquery 以收集数据。 我收集的数据在 data/ 中可用。 要获取 Gephi 的 gdf ​​文件以及 igraph 计算的 ncol 文件，请使用 conve

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用百度地图爬取医院兴趣点，获得POI数据进行arcgis分析