该游戏利用米哈游公司原神角色等同人系列图片开发的Galgame游戏，使用java的AWT来开发的游戏

gym中集成的atari游戏可用于DQN训练，但是操作还不够方便，于是baseline中专门对gym的环境重写，以更好地适应dqn的训练      从源码中可以看出，只需要重写两个函数 reset（）和step() ，由于render（）没有被重写，所以画面就没有被显示出来了 1.NoopResetEnv（）函数，功能：前30帧画面什么都不做，跳过。这有利于增加初始画面的随机性，不容易陷入过拟合 class NoopResetEnv(gym.Wrapper): def __init__(self, env, noop_max=30): Sample initial

选题背景 Titanic生存概率预测是Kaggle平台上的经典竞赛项目，泰坦尼克号成员存活的数据集非常适合新手开始作为机器学习项目和Kaggle竞赛的练手。我们将在该项目中探索具备何种特征的人在此次海滩中幸存的几率更高，并通过改建机器学习模型和深度学习模型来预测乘客的生存率。Titanic项目的描述如下所示： 泰坦尼克号的沉没是历史上最声明远扬的航海事件 1912年4月15日，在她的处女航中，被广泛认为的“沉没” RMS泰坦尼克号与冰山相撞后沉没。 不幸的是，船上没有足够的救生艇供所有人使用，导致2224名乘客和机组人员中的1502人死亡 虽然幸存有一些运气，但似乎有些人比其他人更有可能生存 在这一挑战中，我们要求您建立一个预测模型来回答以下问题：“什么样的人更有可能生存？” 您可以使用乘客数据（即姓名，年龄，性别，社会经济舱等）来进行预测 开发环境 操作系统：Macos Python版本：3.7.4 Anaconda版本：4.9.2 tensorflow版本：2.1.0 keras版本：1.1.0 1 数据源集数据处理 1.1 数据源 数据集来自Kaggle网站提供的数据集，Kaggle提供的乘员数据分为两个部分： 训练集(train.csv) 测试集(test.csv) 训练集将用于构建我们的机器学习/深度学习模型。并且在训练集中对于每位乘客我们会有表示该乘客是否存活的label，也就是survival字段。在训练集中会给出每一位乘客的特征，我们需要从这些乘客的特征当中学得一些知识，或者可以使用特征工程来创建新的特征来帮助模型的构建 测试集数据将用来评判我们模型的表现。因此对于测试集中的每一位乘客没有代表该乘客是否存活的label，我们的模型需要根据每一位乘客的特征值来输出相应的label，真实的label将由kaggle网站保留

基于单片机的实战学习小项目，共有八个项目，包含LED流水灯，倒计时装置，计数器，四路抢答器，人流计数器等，实用且有参考意义

【SpringBoot+Mybatis+MySQL 项目】 本项目适合初学者练习学习或者参考，内附数据库、使用说明，使用IDEA创建，亲测可运行~另附创建教程地址。

PSTAT-131-机器学习-最终项目：分析英雄联盟的比赛以预测胜负的球队

取消旧版 快速入门：使用DeOldify（免费！）的最简单方法是在此处： DeOldify图像着色的最高级版本仅在此处可用。 免费尝试一些图片！ 图片（艺术） | 视频 NEW使用默认的图像着色器（又称“艺术”）有麻烦吗？ 请尝试以下“稳定”的方法。 它通常不会产生像“艺术”一样有趣的颜色，但是毛刺明显减少了。 图像（稳定） 老爱尔兰在Colour的John Breslin的视频教程表格中提供了有关如何使用上述Colabs的说明。 这很棒！ 点击下面的视频图像观看。 在获取更多更新 。 目录 关于DeOldify 简而言之，该项目的任务是对旧图像和胶片进行着色和还原。 我们将详细介绍一些细节，但首先让我们看一些漂亮的图片和视频！ DeOldify中令人兴奋的新东西 毛刺和伪像几乎被完全消除 更好的皮肤（更少的僵​​尸） 更详细，更真实的渲染 更少的“蓝色偏见” 视频-实际

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用原生js实现，学习初练手项目，图片资源来自于网络，因为练手方法比较简单。

这是我们的团队深度学习团队项目，2018年Spring，由Zeze Jia，Zhang Dinghuai Zhang和Zoumingming在北京大学举办。 该项目着重讨论和改进 Weinan E和Bing Yu的。 该存储库由Code文件夹和Report文件夹组成。