金融机器学习练习的进展 所著《 》一书中选定练习的实验解决方案 确保在您的环境中使用python setup.py install ，以便jupyter笔记本和您可能开发的其他脚本可以找到包括bars.py和snippets.py的src脚本。 其他AFML项目和资源 人们共享的其他github项目和链接也受到这本书的启发。 我想在这里收集它们，以便本着协作和思想共享的精神与他人共享。 如果您要添加的内容更多，请告诉我。 Github项目 文章链接 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this p

Blender3D导入PSK PSA插件 这是Darknet / Optimus_P-Fat / Active_Trash / Sinsoft / flufy3d原始混音器插件的经过严格编辑的版本： ://en.blender.org/index.php/Extensions:2.6/Py/Scripts/Import-Export/Unreal_psk_psa （ ） 从.psk / .pskx导入网格和骨架 从.psa导入动画 可以通过UModel将游戏文件导出到psk / psa： : 与原始版本相比的变化 Blender 2.80+支持（首先检查！） 固定动画/骨架导入 性能提升 面板用户界面已更新 用户界面选项：所有要NLA跟踪的动作，一一对应 用户界面选项：网格/骨架或两者同时导入 安装 下载.py文件： 当前（最新分支）： 稳定（分支主管）： 添加加载项：

NLP图像到文本 从图像中提取文本的代码 pip install -r requirements.txt 如果遇到找不到文件错误，如下所示： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tesseract' 运行以下命令 brew install tesseract 然后如下运行image-to-text.py： python image-to-text.py 我们观察到，对于干净的输入，准确性很高。 参见输入2。嘈杂的输入可能不会产生相同的效果！ 一些示例输入和输出： 输入： 输出： DON’T WATCH THE CLOCK; KEEP GOING. SAM LEVENSON / / 7 J .- - flCESSc

今天小编就为大家分享一篇Python之csv文件从MySQL数据库导入导出的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

开发平台：Cube IDE 1.8.0 芯片型号：STM32F103C8T6 环境搭建要求：2块STM32F103C8T6单片机、2个串口转USB模块、4跟杜邦线 描述：将1号单片机下载SPI主模式程序，2号单片机下载SPI从模式程序，将两块单片机的串口1分别连接串口转USB连接电脑，用4根杜邦线将两块单片机的SPI2四根线连接。1号2号单片机通过SPI传输数据，再通过各自串口1将数据打印出来。 特点：配置单片机作为SPI主机是很常用的，但是将单片机作为SPI从机的配置以及数据收发就不容易了。

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自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。