随机森林 介绍和 python代码算法实现

for i in range(len(tables)): tb = tables[i] # 获取表格的行 tb_rows = tb.rows # 读取每一行内容 ws = wb.create_sheet("test"+str(i)) for j in range(len(tb_rows)): row_data = [] row_cells = tb_rows[j].cells # 读取每一行单元格内容 k = 1 for cell in row_cells: row_data.append(cell.text) # 单元格内容 # 设定t为当前行 t = j # c为当前行、当前列的表格的内容 c = cell.text # 判断当前格内容是否为空，若当前表格为空，则t-1取上一行的该列的值 wh

1、内容概要： 此程序是利用Python写的，打包成exe可执行程序，任何电脑直接双击运行 附带保姆级使用说明书 2、适合人群： 需要将多个文件中的每一个sheet进行合并的人群，老少咸宜，皆可下载 3、使用场景： 本程序下载完，双击即可使用，内置说明书，言简意赅

1. 这是作者花费一周的时间，使用python写出的策略迭代和值迭代强化学习算法，以一个完整的项目发布，为解决“已知马尔科夫决策过程五元组，求最优策略”这类问题提供了算法与通用框架 2. 项目采用面向对象架构和面向抽象编程，用户可以在抽象类基础上，利用继承机制，定义新的具体环境类，测试该算法的有效性。项目还给出了unittest.Testcase的测试代码。 3. 在该项目中算法名称分别对应类：ValueIterationAgent和PolicyIterationAgent(都继承自MdpAgent)，马尔科夫决策模型已知的环境抽象类MdpEnv 4. 为展示该算法的有效性，定义了一个GridWorldEnv的具体类，实现了作者博文中“在格子世界中寻宝”的最优策略的学习，并定义了一个GridWorldUI类可视化最优策略及基于最优策略的，用户可以运行住文件main.py 5. 该项目源码的最大特点是：架构合理，可维护性好，可读性强。你不断能学到这两个强化学习算法的精髓，也能够学到什么是好的python程序架构。 6.注意先阅读里面的readme.txt文件。

用于搅拌机的Rokoko Studio Live插件 是一款功能强大且直观的软件，用于记录，可视化和导出运动捕捉。 使用此插件，您可以将Rokoko Studio中的动画数据直接流到Blender中。 它还使您可以轻松地录制动画并重新定位动画。 要求 Blender 2.80或更高 对于实时流数据：Rokoko Studio 1.18.0b 特征 实时流数据： 最多五个演员，可以同时包含身体，面部（52个混合形状）和手指数据 相机数据 道具数据 在Blender中控制Rokoko Studio 轻松地重新定位运动捕捉动画 流媒体入门 确保模型已准备好用于Studio Live Blender中的角色必须在T姿势中： 对于SmartGloves：确保角色的手和手指的姿势尽可能靠近以下姿势，以最佳地重新分配手指动画的方向。 所有手指均应笔直，并且拇指应与另一只手指旋转45度。 启用R

源程序+ 数据集+ 实验报告 问题描述： 理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader 分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验 从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示） 不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batch_size、lr等）选其中至少1-2个进行分析 ps：用户签到数据实验的难度会稍高一些，若在实验中选用，可酌情加分

课程设计-基于树莓派的平衡小车项目源码+开发手册资料.zip 【资源介绍】 平衡小车配置 霍尔电机：编码器精度=500；电机减速比=30 树莓派：4B8g 陀螺仪：JY901 陀螺仪精度 JY901传感器与实验室传感器使用振动台进行对比 【开发手册包括】 1.WHEELTEC B570 平衡小车上手使用.pdf 2.WHEELTEC B570 平衡小车开发手册.pdf 3.基于平衡车的电机PID控制开发教程.pdf 4.WHEELTEC B570 平衡小车数学模型和LQR控制开发手册.pdf

机器学习人脸识别简单项目，有数据集，可运行代码，说明文档

树莓派 gpiozero 的最新开发文档（1.5.1 版），英文版，共 239 页。gpiozero 是用于树莓派 gpio 编程开发的 Python 库，使用简便，功能强大。

Python版人生选择模拟器源码，内含一个.py文件（游戏源码），一个excel表格（重生参考内容），一个.txt文件（其他提示），无论是否学过python都可尝试下载运行。最好配合博主的《Python项目实战》专栏进行学习，里面的博文讲解十分清晰，每一步都有详细的说明和实操，小白也可以看懂，学到就是赚到，你的一个不经意的小举动可能就是振兴中华游戏界的重要之举！！！