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加州房价数据集，可以用于数据分析、机器学习和深度学习的学习使用

主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

在线学习系统主要包括学生管理和教师管理两个模块。其中学生模块主要实现了在线练习、模拟考试和视频学习等功能，教师模块主要实现了管理题目、管理视频、设置权限等功能。学生们通过网络就可以进行练习、学习还有考试。智慧树学习系统的开发语言是Java，B/S模式作为体系架构，使用IDEA开发工具，使用Springboot、Mybatis、Thymeleaf等开源框架，数据库采用Mysql。

# 16e数据库 这个数据库是一个用于存储和管理16e数据的系统。它包含了广泛的信息，包括16e的名称、描述、编号、版本、创建日期和修改日期等。 此外，该数据库还包括每个16e的详细信息和相关文档。其中，详细信息包含了16e的用途、特点、优点和缺点等方面的信息，可以帮助用户更好地了解16e。相关文档包括了16e的说明书、测试报告、使用指南等，方便用户查阅。 用户可以使用该数据库来查找、筛选和排序16e数据。比如，用户可以通过输入16e的名称或编号来查找特定的16e；也可以通过筛选器筛选出符合特定要求的16e，例如，筛选出适用于某个行业的16e等；还可以通过排序器将16e数据按照特定的顺序进行排列，例如，按照16e的创建日期或编号进行排序等。 此外，用户还可以通过该数据库将16e数据导出到其他应用程序中。导出的方式包括了复制、导出为CSV文件等多种方式，方便用户在其他应用程序中使用16e数据。 综上所述，该数据库的使用非常方便，可以帮助用户更好地管理16e数据，并且提高了16e的使用效率和准确性。 以下内容为示例 ::: 16e数据库是一个专为管理和存储16e数据设计的系统，它涵盖了16e的各种关键属性，如名称、描述、编号、版本信息、创建日期和修改日期等基础信息。除此之外，数据库还提供了每个16e的详细描述，包括其用途、特性、优势和不足，这些信息有助于用户全面理解16e的功能和适用场景。相关的文档资料，如说明书、测试报告和使用指南等，进一步增强了用户对16e的了解和使用。 为了提高用户体验，16e数据库提供了多种检索和操作功能。用户可以通过输入16e的名称或编号精确查找所需的数据，或者利用筛选功能选择满足特定条件的16e，比如针对特定行业。此外，排序功能允许用户按不同字段（如创建日期或编号）对16e数据进行排序，便于管理和分析。数据库还支持数据导出，用户可以选择复制或者将数据导出为CSV文件，方便在其他应用程序中继续使用。 从技术实现的角度来看，这个16e数据库使用C语言编写。在提供的代码示例中，可以看到主要定义了两个结构体：E16和E16Database。E16结构体用于封装单个16e实例的所有信息，包括字符串类型的名称、描述、版本、创建和修改日期，以及文档的简短描述。E16Database结构体则用于存储多个E16实例，同时记录数据库的大小。add_e16函数用于向数据库添加新的16e实例，而init_e16_db函数则用于初始化一个空的16e数据库。 在main函数中，创建了两个E16实例（e16_1和e16_2），分别代表服务于不同行业的16e版本，然后通过调用add_e16函数将它们添加到数据库中。输出数据库的大小，展示了基本的数据库操作流程。 通过这种方式，16e数据库不仅实现了数据的存储，还提供了丰富的查询和操作功能，为用户管理和使用16e数据提供了便利，提升了工作效率和数据处理的准确性。使用C语言开发数据库代码，能够充分利用C语言的高效性和灵活性，适应各种复杂的存储需求。同时，这种实现方式也体现了软件工程中的模块化设计思想，使得代码易于维护和扩展。

使用逆强化学习进行扫描路径预测 PyTorch的官方实施， （CVPR2020，口头） 我们提出了第一个逆向强化学习（IRL）模型，以学习人类在视觉搜索过程中使用的内部奖励功能和策略。 观察者的内部信念状态被建模为对象位置的动态上下文信念图。 这些地图是由IRL获悉的，然后用于预测多个目标类别的行为扫描路径。 为了训练和评估我们的IRL模型，我们创建了COCO-Search18，COCO-Search18是目前最大的高质量搜索注视数据集。 COCO-Search18有10位参与者在6202张图像中搜索18个目标对象类别中的每一个，进行了约300,000个目标定向注视。 当在COCO-Search18上进行训练和评估时，无论是在与人类搜索行为的相似性还是搜索效率方面，IRL模型在预测搜索注视扫描路径方面均优于基线模型。 如果您正在使用此作品，请引用： @InProceedings {

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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