COMP300：演示中的反加固学习 该存储库包含用于为我的反强化学习的最后一年项目进行实验的代码。 此外，它还包含一个GUI，可让用户在此处进行自己的实验，而无需了解技术细节。 最后，其中包含了一些结果，以显示有关如何运行和分析实验的示例。 设置 要设置此软件包，您首先需要克隆存储库并设置虚拟环境，以避免与其他项目发生冲突。 git clone https://gitlab.cs.man.ac.uk/f46471pq/comp300.git cd comp300 下一步设置并使用venv激活虚拟环境。 virtualenv --python=python3 venv . ./venv/bin/activate 现在，我们需要安装所需的软件包并安装此软件包。 pip install -r requirements.txt pip install -e baselines-maste

强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。

DQN算法实现机器学习避开障碍走到迷宫终点。.zip

在C#编程中，类序列化是一个非常重要的概念，它涉及到将对象的状态转换为可以存储或传输的数据格式，如XML、JSON或者二进制。这个过程对于数据持久化、网络通信以及跨进程通信等场景非常有用。在这个"仅供学习"的压缩包中，我们有三个关键的类：XmlManager、Conflg和Worker，它们共同作用于实现C#的类序列化到文件的操作。 1. **XmlManager类**： 这个类通常是用来处理XML序列化和反序列化的操作。它可能包含方法如`Serialize`和`Deserialize`，分别用于将对象序列化为XML文件和从XML文件反序列化回对象。在C#中，我们可以使用`System.Xml.Serialization`命名空间中的`XmlSerializer`类来实现这一功能。`XmlSerializer`的构造函数接收一个类型参数，用于指定要序列化的对象类型。`Serialize`方法会将对象写入到一个文件流中，而`Deserialize`方法则从文件流中读取数据并构建一个新的对象实例。 2. **Conflg类**： Conflg类代表了要被序列化的数据结构。此类应该包含了需要保存或读取的字段和属性。为了使类能够被正确地序列化，每个成员变量（字段或属性）必须具有公共访问级别，并且非静态。此外，可以使用`[Serializable]`、`[XmlElement]`或`[XmlAttribute]`等特性来自定义序列化的行为。 3. **Worker类**： Worker类扮演了管理者的角色，它与XmlManager和Conflg类交互，负责数据的赋值、保存和读取。它可能包含了一系列的方法，如`LoadData`用于从文件加载数据，`SaveData`用于保存数据到文件，以及可能有的`UpdateData`方法用于更新数据。这些方法会实例化XmlManager和Conflg对象，并调用它们的方法来进行序列化和反序列化操作。 在实际应用中，使用这些类的过程大致如下： 1. 创建Conflg对象，设置其属性。 2. 创建XmlManager对象，通过调用它的`Serialize`方法将Conflg对象写入XML文件。 3. 当需要读取数据时，再次创建XmlManager对象，然后调用`Deserialize`方法从XML文件恢复Conflg对象。 4. Worker类作为中介，协调这两个对象的交互，提供了一致的接口供其他部分代码使用。 在学习这个例子时，重点应放在如何使用`XmlSerializer`类进行序列化和反序列化，以及如何设计和组织类结构以支持这一过程。同时，理解Worker类如何封装这些操作，使得数据的读写更加简洁和易用也是关键。通过实践这个例子，你可以深入理解C#的类序列化，并能将其应用到自己的项目中。

基于深度学习的交通标志识别.pdf

在机器学习领域，回归预测是一种常见且重要的任务，主要用于预测连续数值型的输出。在这个案例中，我们将探讨如何利用一些基础的机器学习模型来解决材料能耗问题，即预测材料生产或加工过程中的能量消耗。这有助于企业优化能源利用，降低成本，并实现更环保的生产流程。 1. **线性回归**：线性回归是最基础的回归模型之一，通过构建一个最佳的直线关系来预测目标变量。在材料能耗问题中，可以考虑输入参数如材料类型、重量、加工条件等，线性回归模型将找出这些参数与能耗之间的线性关系。 2. **岭回归**：当数据存在多重共线性时，线性回归可能表现不佳。岭回归是线性回归的改进版本，通过引入正则化参数来缓解过拟合，提高模型稳定性。 3. **lasso回归**：Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）在正则化中采用L1范数，不仅可以减少过拟合，还能实现特征选择，即某些不重要的特征系数会被压缩至零，从而达到特征筛选的目的。 4. **决策树回归**：决策树模型通过一系列基于特征的“如果-那么”规则进行预测。在材料能耗问题上，决策树能处理非线性关系，易于理解和解释，适合处理包含类别和数值特征的数据。 5. **随机森林回归**：随机森林是多个决策树的集成，每个决策树对目标变量进行预测，最后取平均值作为最终预测结果。随机森林可以有效降低过拟合风险，提高预测准确度，同时能评估特征的重要性。 6. **梯度提升回归**（Gradient Boosting Regression）：这是一种迭代的增强方法，通过不断训练新的弱预测器来修正前一轮的预测误差。在材料能耗问题中，梯度提升能逐步优化预测，尤其适用于复杂数据集。 7. **支持向量回归**（Support Vector Regression, SVR）：SVR使用支持向量机的概念，寻找一个最能包容所有样本点的“间隔”。在处理非线性和异常值时，SVR表现优秀，但计算成本较高。 8. **神经网络回归**：神经网络模拟人脑神经元的工作原理，通过多层非线性变换建模。深度学习中的神经网络，如多层感知器（MLP），可以捕捉复杂的非线性关系，适应材料能耗问题的多元性和复杂性。 在实际应用中，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测、特征缩放等。然后，使用交叉验证进行模型选择和调参，以找到最优的模型和超参数。评估模型性能，通常使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、R²分数等指标。在模型训练完成后，可以将模型部署到生产环境中，实时预测新材料的能耗。 总结起来，解决材料能耗问题涉及多种机器学习模型，每种模型都有其优势和适用场景。根据数据特性以及对模型解释性的需求，选择合适的模型并进行适当的调整，将有助于我们更准确地预测材料的能耗，进而优化生产流程。

“线性代数”，同微积分一样，是高等数学中两大入门课程之一，不仅是一门非常好的数学课程，也是一门非常好的工具学科，在很多领域都有广泛的用途。它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。本课程讲述了矩阵理论及线性代数的基本知识，侧重于那些与其他学科相关的内容，包括方程组、向量空间、行列式、特征值、相似矩阵及正定矩阵。

HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中） 使用Tensorflow 1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。 该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点： 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口） 基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口） 培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的） 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训，分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU（进行中）的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意：数据集文件太

参加kaggle比赛的学习资料、个人笔记与代码。 包含五大机器学习与深度学习方向的项目比赛，着重于思路与代码实现。 项目包含： 泰坦尼克生还预测 即时反馈内核竞赛 IEEE-CIS欺诈检测 文本技能项目 视觉图像识别项目

### DOS功能调用详解及其在微机与汇编中的应用 #### 一、DOS操作系统简介及作用 DOS（Disk Operating System）是一种早期的个人计算机操作系统，它为用户提供了一个命令行界面，允许用户通过键入命令来控制计算机。DOS系统在Windows系统之前占据了个人电脑操作系统的主要地位。随着技术的发展，尽管DOS逐渐被更为图形化的操作系统所取代，但在特定领域和应用场景下，了解DOS功能调用对于掌握微机原理和汇编语言编程仍具有重要意义。 #### 二、BIOS与DOS功能调用的关系 BIOS（Basic Input/Output System）是计算机硬件系统中最基础的一层软件程序，它主要负责在启动时初始化硬件设备，并提供一些基本的输入输出服务。DOS功能调用通常会利用BIOS提供的服务来实现更高级的功能。例如，DOS系统中常见的屏幕显示、键盘输入等功能就是通过调用BIOS的服务实现的。 #### 三、DOS功能调用的基本原理 DOS功能调用是指在DOS环境下，通过一组预定义的指令序列来请求操作系统执行特定的任务或服务。这些任务包括但不限于文件操作、内存管理、输入输出处理等。DOS功能调用主要通过以下步骤实现： 1. **设置AH寄存器**：首先需要将功能编号存入AH寄存器中，不同的功能编号对应不同的功能调用。 2. **设置参数**：根据需要调用的功能，可能还需要设置其他寄存器或内存区域作为参数传递给DOS。 3. **中断调用**：通过执行INT 21H指令来触发DOS功能调用，这个指令告诉CPU去执行DOS中断服务程序。 4. **返回结果**：DOS执行完功能调用后会返回结果，通常通过修改某些寄存器或内存区域来反馈调用结果。 #### 四、常用DOS功能调用示例 下面介绍几个常用的DOS功能调用示例，这些功能调用在实际编程中非常有用。 1. **键盘读取单个字符**： - **功能编号**：01H - **功能描述**：读取键盘输入的一个字符到AL寄存器中，如果按下了Ctrl-Break，则AL寄存器会被置为0。 - **示例代码**： ```assembly MOV AH, 01H ; 设置功能编号 INT 21H ; 触发中断调用 ``` 2. **屏幕输出单个字符**： - **功能编号**：02H - **功能描述**：将DL寄存器中的ASCII码对应的字符输出到屏幕上。 - **示例代码**： ```assembly MOV DL, 'A' ; 设置输出字符 MOV AH, 02H ; 设置功能编号 INT 21H ; 触发中断调用 ``` 3. **屏幕输出字符串**： - **功能编号**：09H - **功能描述**：将DS:DX指向的字符串输出到屏幕上。 - **示例代码**： ```assembly BUF DB 'Hello World', '$' ; 定义输出字符串 MOV DX, OFFSET BUF ; 设置字符串地址 MOV AH, 09H ; 设置功能编号 INT 21H ; 触发中断调用 ``` 4. **读取一行文本**： - **功能编号**：0AH - **功能描述**：从键盘读取一行文本到DS:DX指向的缓冲区中。 - **示例代码**： ```assembly BUF DB 80 DUP ('$') ; 定义80个字符的缓冲区 MOV DX, OFFSET BUF ; 设置缓冲区地址 MOV AH, 0AH ; 设置功能编号 INT 21H ; 触发中断调用 ``` 5. **退出程序**： - **功能编号**：4CH - **功能描述**：终止当前程序并返回操作系统。 - **示例代码**： ```assembly MOV AH, 4CH ; 设置功能编号 INT 21H ; 触发中断调用 ``` 6. **设置光标位置**： - **功能编号**：25H - **功能描述**：设置屏幕上的光标位置。 - **示例代码**： ```assembly MOV AX, 3000H ; 设置段地址 MOV DS, AX MOV DX, 2400H ; 设置偏移地址 MOV AH, 25H ; 设置功能编号 MOV AL, 40 ; 设置光标列 INT 21H ; 触发中断调用 ``` #### 五、汇编语言编程工具链简介 在编写汇编语言程序时，通常需要借助一系列工具链来完成源代码的编辑、编译、链接等过程。 1. **编辑源代码**：使用文本编辑器如Notepad++或Visual Studio Code等编辑源代码。 2. **编译**：使用汇编器如MASM或NASM等将源代码编译成目标文件。 3. **链接**：使用链接器如Link等将多个目标文件链接成可执行文件。 4. **调试**：使用调试器如Debug等进行程序调试。 通过以上介绍，我们可以看出DOS功能调用在微机原理与汇编语言学习中的重要性。掌握这些基础知识不仅可以帮助我们更好地理解计算机的工作原理，还能提高我们在实际项目中的编程能力。