天气状况识别对交通运输安全、环境、气象等领域有重要意义。在各种产业向智能化转型的技术背景下，基于人工智能技术研究一种高效的天气自动识别方法，不仅能解决传统天气判别准确率低的问题，还能实现天气判别的实时性，有效地提高应对各种天气状况的处理能力。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，它通过引入卷积层，池化层以及较深的网络层数，实现对图像高层语义特征的感知，提升图像分类效果。本文基于卷积神经网络架构，针对传统天气识别方法较难判断的可见光图像天气状况（多云、雨天、晴天、日出）。

基于准则匹配的图像对准，包括代码和数据

基于广度优先搜索（BFS）的贪吃蛇小游戏，适合闲暇时看看，能复习一遍广度优先的知识。BFS 遍历整个board 计算蛇与食物的路径长度，需要选择最短路径，检查蛇头与蛇尾的位置，避免发生没有路径可走。

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JAFFE人脸表情数据集由10位日本女性在实验室条件下摆拍指定表情（开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气、中立）获得。共213张图片，每个人每种表情大概3-4张图片，每张图片分辨率为256*256像素。

Python实现的完整线性回归代码，其中包含的公式经过手工推导，使用的数据集为sklearn中的糖尿病预测数据集，代码附有较为清晰完整的注释。 包含的知识点： 1、线性回归方程 2、最小二乘法在训练中的使用 3、权重与偏置的更新方式

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策略估值的目标是为了寻找更优的策略（策略提升）  策略估值根据策略，计算其估值函数  策略提升  根据当前策略的估值函数，寻找更优的策略（如果存在），逐步寻 找到最优策略  根据策略，的估值函数，寻找更优策略  提升方法

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本代码都是基于百度文档整理总结出来的。方便直接使用API的开发人员。没必要再去走弯路找各种工具类 包含了百度AI 腾讯AI接口Java-API调用示例代码 本项目不属于完整的Web项目。只是整理了示例代码。main函数执行而已