Oracle Database 19c 是最新的长期版本，支持期限最长； 19.3 - 企业版（也包括标准版 2） 适用于WINDOWS X64位系统。

Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人 MDP 清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。 状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。 机器人可以向左移动或向左移动正确的。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终端状态。 目标是找到最大化回报的最优策略从任何初始状态。 这里是 Q-learning epsilon-greedy 探索使用算法（在强化学习中）。 算法 2-3，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien

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变步长仿射自适应滤波器（VSS-APA）和集员仿射自适应滤波器（SM-APA-U）的MATLAB代码 里面包含两个自适应滤波器的性能分析和评价指标

对输入的视频进行二值化处理，选用二值化算法是自适应阀值的OTSU法

在WPF开发中窗体大小适应问题经常遇到，内容适应窗体的那是常见的操作。但是窗体的大小由内容的大小定义呢？该案例中确定窗体高度，让宽度随实际内容的宽度进行重新定义使之刚好适应。

火箭着陆器OpenAI环境 这是一款以SpaceX的Falcon 9第一阶段火箭为模型的垂直火箭着陆模拟器。 该仿真是在Python 3.5中开发的，并且是使用编写。 Box2D是首选的物理引擎，其环境类似于 。 是正在运行的模拟器的视频。 代码用于： 比例积分控制（PID） 深度确定性策略梯度（DDPG） 现代预测控制（MPC） 也可用，但不能一概而论。 其他可用的示例代码： 进化策略（ES） 函数近似Q学习（FA Q学习） 线性二次调节器（LQR） 该项目的主要贡献是环境，其中包括用于控制器的其他脚本，以供上下文和一般参考。 在environments存在用于仿真的代码。 入门 下载仓库。 火箭着陆器可能是分叉的，并作为单独的包装提供，最终可以使用pip安装。 先决条件 运行项目所需的库列表：（某些库，例如cvxpy需要其他先决条件）。 Windows用户访问[Wi

iscuz程序，原创自适应网址导航模板，兼容国内外各品牌主流手机，界面简洁大气。 基础介绍： 1、自动识别适应电脑、手机、平板； 2、根据导航名称、内容自动生成TKD关键词和介绍； 3、非Discuz应用中心模板，不限制域名，不用担心盗版侵权，模板原作者公开对外分享； 4、此为精简版，详情内容无权重、无商家电话地址等信息、无投稿功能、无百科问答、其他页面与演示站一致（演示站为全功能板）； 5、附带说明，更多内容请自行发掘； 6、该模板为Discuz!X3.4 UTF8模板，如需GBK的请自行转码。

SIGGRAPH 2018论文随附的介绍代码：“ DeepMimic：基于实例的角色导向的深度强化学习（基于物理的角色技能）”。 该框架使用强化学习来训练模拟人形动物，以模仿SIGGRAPH 2018论文随附的变量介绍代码：“ DeepMimic：基于实例的角色技能指导深度强化学习”。 该框架使用强化学习来训练模拟人形生物，以模仿来自运动捕捉数据的各种运动技能。 项目页面：https://xbpeng.github.io/projects/DeepMimic/index.html依赖项sudo apt安装libgl1-mesa-dev libx11-dev libxrandr-dev libxi-dev sudo apt安装mesa-utils sudo apt安装clang sudo apt安装cmake C ++：

为解决局部立体匹配算法存在深度图边界区域不连续问题，本文提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法。将梯度值和颜色信息结合进行匹配代价计算；然后，基于图像边缘局部特征，对图像的像素点基于颜色阈值和边界条件构建自适应十字交叉区域，并对自适应窗口进行引导滤波代价聚合；最后，采用胜者为王策略(winner takes all，WTA)进行视差计算，对视差图进行视差精细化处理。实验结果表明：本文算法生成的深度图能够更好地保留细节特征，边界纹理区域的误匹配现象明显改善，可有效降低误匹配率，本文算法在Middlebury数据集误匹配率仅为5.22%。