一条Python代码，可为散点图提供最合适的一行。 与典型的散点图算法相比，这可能会提供更差的拟合度，但我相信与其他算法相比，它很容易理解。 另外，它可能更快，但我不知道。 了解更多信息后，我将更新此文件。

本文档中包含了采用Scrapy框架的爬虫源码，数据可视化源码，与爬取的json数据（大约3万多条），以及生成的可视化图表。

MEEB_3DP MEEB的3d打印机控制板。

神经网络在解决高度非线性和严重不确定性系统的建模和控制方面具有巨大的潜力，本部分利用MATLAB Function实现了控制的补偿，具体内容请参考本人博客“固定翼飞行器动态逆控制中神经网络自适应补偿器设计（系列五）”。

pgdiff-PostgreSQL模式差异 pgdiff比较两个PostgreSQL 9数据库之间的模式，并生成alter语句以针对第二个数据库手动运行以使其匹配。 提供的pgdiff.sh脚本有助于自动化该过程。 pgdiff的工作是透明的，因此它永远不会直接修改数据库。 在对数据库运行生成SQL之前，您自己一个人负责验证生成SQL。 继续，看看生成了什么SQL。 pgdiff被编写为易于扩展和提高diff的准确性。 下载1.0 beta 1 用法 pgdiff [options] （下面列出了选项和） 运行不同的架构类型似乎是一

仅针对Arcgis10.2.2 导出SHP后 dbf乱码 注册表修改无效的解决办法 这是一个升级补丁，装完之后再改注册表936就好了

pytorch-LunarLander OpenAI Gym中针对LunarLander-v2环境的不同Deep RL算法的PyTorch实现 我们实施了3种不同的RL算法来解决LunarLander-v2环境： 模仿学习 加强 优势-演员-批评（A2C） 注意：模仿学习是在Keras中实现的，另外两种算法是在PyTorch中实现的 指示： 安装所有依赖项 克隆仓库 运行以下命令： 3.1）python imitation.py 3.2）python reinforce.py 3.3）python a2c.py

重新思考音频分类的CNN模型 该存储库包含我们的论文《的PyTorch代码。 在以下三个数据集上进行了实验，这些数据集可以从提供的链接中下载： 前处理 预处理是单独进行的，以节省模型训练期间的时间。 对于ESC-50： python preprocessing/preprocessingESC.py --csv_file /path/to/file.csv --data_dir /path/to/audio_data/ --store_dir /path/to/store_spectrograms/ --sampling_rate 44100 对于UrbanSound8K： python preprocessing/preprocessingUSC.py --csv_file /path/to/csv_file/ --data_dir /path/to/audio_data/ --

自动YOLO贴标机 注意：该工具仅适用于每个图像一个对象。 请使用带有单个物体的图像以获得准确的结果。 您可以通过检查png图像来验证标签。 如果从图像中正确删除了背景，则其标签正确。 YOLO Labeler是用于以YOLO格式删除图像背景和标签对象的工具。 例子 YOLO字串：0 0.513942 0.407692 0.272115 0.746795 YOLO字串：0 0.287500 0.580769 0.575000 0.837821 YOLO字符串：1 0.546627 0.473380 0.899471 0.834987 YOLO字符串：2 0.312660 0.499840 0.625321 0.999679 YOLO字符串：2 0.484135 0.499840 0.363141 0.999679 安装 pip3 install yolo-labeler 用作图