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Serpent.AI-游戏代理框架（Python） 更新：复兴（2020年5月） 该框架的开发工作已经恢复，旨在将其引入2020年：Python 3.8+，更少的依赖项，易用性（安装程序，GUI）等等！ 仍然是开放源代码并具有许可许可，并正在研究面向非技术用户的Steam发行版。 :snake: 警告：使用寿命终止（2018年11月） Serpent.AI是一个简单而强大的新颖框架，可帮助开发人员创建游戏代理。 使用熟悉的Python代码，将您拥有的任何视频游戏转变为可进行试验的成熟沙盒环境。 该框架的存在理由首先是为机器学习和AI研究提供有价值的工具。 事实证明，用作业余爱好者也很有趣（并

预测房屋售价 技术与技能 技术技能：回归，数据清理，探索性数据分析（EDA），数据可视化，机器学习，偏差方差折衷，插补方法，模型验证，统计，特征工程，正则化，集成模型，k均值聚类，管道，网格搜索，转学 技术： Python，Jupyter Notebook，GitHub，Git Python库： Pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，scipy 模型：多元线性回归，岭回归，LASSO回归，k近邻回归，随机森林回归，额外树木回归，支持向量回归，XGBoost回归，主成分回归 概述 该项目将涵盖以下部分： 问题陈述 执行摘要 结论 数据源 数据字典 问题陈述 我对该项目的目标是建立一个可以预测爱荷华州艾姆斯房屋实际售价在25,000美元以内的回归模型。 我将用来评估模型准确性的主要指标包括均方根误差（RMSE）和确定系数（R平方）。 RMSE代表

用idea 创建maven项目，整合ssm框架。 用idea 创建maven项目，整合ssm框架。

基于目录和多种算法结合的混合图书推荐系统 本文的目的是开发一种混合推荐系统，该系统考虑书籍的目录并使用协作过滤方法来考虑书籍的质量，从而主要呈现高质量的书籍。 在理论部分，学生将概述推荐书系统的当前方法。 在实践部分，学生将设计和实现一个新颖的系统，该系统将结合多种算法，以便在推荐书时更好地满足用户的兴趣和偏好。 该系统将根据样本数据进行验证，以生成建议。

固定翼无人机检测创建的数据集。数据集包含554张图像及其yolo txt注释文件。最初它有319个独特的图像，这个数字随着水平翻转增强而增加。它可以用于目标检测和目标跟踪算法的尝试。 固定翼无人机检测创建的数据集。数据集包含554张图像及其yolo txt注释文件。最初它有319个独特的图像，这个数字随着水平翻转增强而增加。它可以用于目标检测和目标跟踪算法的尝试。

类似于 R 中的pairs()。创建散点图矩阵，但直方图位于对角线位置。 一个非常简单的代码，但很有用。

1、Pb115创建COM组件PB9调用，自己试过，没有问题，需要先注册生成的这个DLL文件。方法都写到文档上了。 2、文档上有我写的一小例子。

C# 与 Qt 混合编程，开发软件。 Qt编写功能模块给C#调用。 Qt带界面的控件给C#调用的常见的办法有两种： 如果不带界面的就很简单，这篇文章是介绍带界面的Qt组件给C#调用。 （1）Qt封装成COM组件方式给C#调用。 （2）Qt直接编译成DLL，导出接口给C#调用。 COM组件方式在之前的好几篇文章都有详细讲解。这个例子是一个完整的播放器例子，也就是Qt+mpv开发视频播放器给C#调用，主要是介绍Qt编译成DLL，导出接口给C#调用整体流流程，以及接口使用。

莱文森·杜宾 借助Levinson-Durbin算法创建语音信号的AR模型。 首先启动脚本发送器。 它将创建三个.bin文件。 量化误差，AR模型系数和最大误差。 接收器对语音信号进行加密时需要使用它。