EJB与JSF的集成（简单示例），适合刚入门的EJB的学习者是个不错的例子。

[英语] 这是使用 LSTM 和 MATLAB 进行视频分类的简单示例。 请运行名为 VideoClassificationExample 的代码。 此示例是基于位于以下位置的 Mathworks 官方文档创建的https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/examples/classify-videos-using-deep-learning.html 虽然官方的例子需要下载一个2GB左右的数据集，这个例子可以试试使用少量数据，可以帮助您轻松尝试。 请注意，这只是带有图像的 LSTM 示例，请参阅官方示例以进一步研究。 我很欣赏缩略图和实时编辑器（ https://www.irasutoya.com/ ）中使用的免费图片。 [日本人]使用深度学习对视频进行分类。根据连接在人头上的摄像头的视频预测人是否在走路/跑步。以视频的帧作为输入，由经过训练的

一个使用查表Q学习方法进行强化学习的简单示例。 一个特工“o”在一维世界的左边，宝藏在最右边。 运行这个程序，看看代理如何改进其寻找宝藏的策略。

个人无聊时写的一个爬取小说网站小说及章节目录的爬虫示例，比较简单，但会对一些java初学者有一定的启发作用，提高他们对java方面的学习、工作兴趣。

js-geojson-传单 GeoJSON 接口与传单一起使用的简单示例。 地位 实验性 注意：默认分支是default 。

详细地实现了Hook所有+load方法的流程：动态库LoadRuler的添加、获取MachO和所有类的关键代码，以及Category的处理等

介绍lua调用c++动态库的简单步骤，内容包括c++动态库的创建和lua中代码调用DLL

这个被大量注释的 Fortran 程序是一个简单的例子，说明如何从 Fortran 调用 MATLAB .m 文件。 如果这是您第一次尝试，则适合。 基本机制是将 C 编译的 .m 打包成 .dll 并从 Fortran 链接到它。 解释了参数和结果xfer机制，以便程序可以轻松扩展。

在这个模拟中，我只使用了一种名为最小均方 (LMS) 的算法来进行系统识别任务。 它是为适应信号处理新手而设计的。 您可以非常轻松地为 CLMS、NLMS、LMF、qLMS 甚至 FLMS 等修改此示例。

下载时请注意：这是我写的一个简单的测试程序，注释很少，代码比较乱，可读性低，但里面所含的技术，作为初学者了解一下是很有必要的。 程序功能：通过glx将x11和sdl创建的窗口联系起来(不是sdl-opengl的东西)供opengl渲染显示的小程序，其中bmp的是通过分析bmp文件格式读取位图数据和sdl_image两种方式加载，Png和Jpg文件格式比较复杂，所以直接使用libpng和libjpeg库加载。 程序实现了glsl的简单使用，从加载glsl文件、编译、创建对象到使用。 程序还包含了ffmpeg的完整的解码过程。 程序的初衷是打算实现通过这个过程创建opengl的渲染环境，ffmpeg解码播放视频，但在调用函数sws_getContext时出错，无法将解码出来的Yuv格式数据转换为opengl所能使用的rgb格式，不过这个转换过程我想用glsl实现的，现在还有其它更重要的事情，所以这个只能先放一放了。 包含文件：Makefile、mini.frag、mini.vert、test.bin、test.o、test.bmp、test.png、test.jpg、TestPic.cpp