wordg格式，详细列出饮食与体育锻炼瘦身的目标，关联性，分析各种营养成分的热量，人体需求量，人体消化量，一般摄入量，构建目标函数和约束条件后，采用MATLAB fminncon优化函数，求解优化最近膳食与锻炼组合，达到瘦身目的

matlab弹簧单摆码Resorteloco Matlab代码可解决为弹簧摆系统建模的几个偏微分方程。 用于弹簧摆锤运动的动画用于学术目的。 该代码是SimónBolívar大学的Minaya Villasana教授开设的“数学建模”课程中一个项目的一部分。 您可能会看到一些西班牙语的评论。 我认为它是为MAtlab2007编写的，因此仍然有一些警告消息。 涂润： 只需运行脚本“ Resorte_Loco.m”，您将看到弹簧摆锤的动画。 在“ Resorte_Loco.m”中，您可以修改微分方程的几个参数 微分方程在“ Sist.m”中给出，并且解决方案由“ Simul2.m”赋予动画效果

超级马里奥兄弟的深度强化学习 描述 背景信息：超级马里奥兄弟（SMB）是一款流行的动作游戏，具有“真实的”环境和广阔的状态空间，是设计可玩计算机游戏的强化学习代理的理想平台。 该代理要求与世界上的各种对象和障碍进行交互，以鼓励采用知识丰富的学习方法。 方法-我们使用了OpenAI Gym提供的框架。 超级马里奥兄弟体育馆并从游戏环境中提取了信息，以使用PPO训练RL特工。 我们还向环境引入了预处理方法，例如帧缩放，随机跳帧，帧堆叠和噪声网，以提高代理的性能。 通过引入回滚操作来提高训练的稳定性，可以创建PPO的变体。 结果：该方法成功地训练了能够在20个小时的训练后完成水平的特工。 我们成功实现了一种方法，该方法可以比常规PPO实施更好地执行，在不应用数据预处理的情况下性能提高了50％，在应用数据预处理的情况下性能提高了10％。 工具 Pytorch已被用作主要的机器学习库 由于SMB

毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

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