使用PyTorch进行深度学习 该存储库包含由Manning Publications出版的Eli Stevens，Luca Antiga和Thomas Viehmann撰写的《用PyTorch进行深度学习》一书的代码。 该书的曼宁网站是： : 这本书也可以在亚马逊上购买： ： （会员链接；根据规则：“作为亚马逊合作伙伴，我从有资格的购买中获得收入。”） 该书的勘误表可在配员网站上找到，或在 关于使用PyTorch进行深度学习 本书旨在为PyTorch提供深度学习的基础，并在实际项目中展示它们的实际作用。 我们努力提供深度学习的关键概念，并展示PyTorch如何将其交到从业者手中

Coursera-ML-AndrewNg-Notes-master，内含有代码，文档，PPT ，Markdown，srt ,机器学习个人笔记完整版

DS28E15加密芯片测试代码

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Matlab lbm代码自述文件 这是用MATLAB编写的用于LBM的2D / 3D单网格测试代码，旨在为学生介绍该方法。 捐款额 该代码的目标是保持尽可能简单，以作为简介。 请派生此存储库，并根据派生所需的代码构建代码以保留母版。

使用VScode 开发php扩展时，提示”检测到#include错误,请更新includepath” 执行 gcc -v -E -x c++ - #include ... search starts here: #include search starts here: /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin/../include/c++/v1 /usr/local/include /Applications/Xcode.app/Con

Repository 包含用于 Kaggle Avazu 竞赛获得第 18 名的代码。 使用的主要算法： 具有自适应梯度的逻辑回归 随机梯度提升机（MatrixNet）

天下大师分行 TinyG是6轴运动控制系统，旨在在中小型机器上实现高性能。 一些功能： 6轴运动（XYZABC轴） 加速控制的加加速度控制运动（三阶运动计划） 状态显示（“？”字符） 通过USB串行的XON / XOFF和RTS / CTS协议 使用JSON的RESTful接口 有关更多详细信息，请参见这些链接。 查看新的TinyG G2 和 当前的主版本当前的主版本为0.97，版本有关文档和用户手册，请参阅 。 重要说明：如果您运行的是TinyG版本6或更早版本，请确保在加载版本0.95之后将$ hv值设置为6。 运行$ hv = 6并验证它是否花了。 这解决了版本之间的硬件更改。 Tinyg版本7和8在电气上相同，可以设置为HW版本8。 以前的主版本是0.96，BUILD 380.08 如果您有功能要求或发现任何错误，请在github的Issues选项卡中记录它们

使用matlab代码实现了Raibert早期的单腿蹦跳机器人的平面与三维平衡控制，可实现速度与位置的精确控制，值得学习

讲解用户在微信客户端中访问第三方网页，公众号可以通过微信网页授权机制，来获取用户基本信息，进而实现业务逻辑。获取code、access_token、openid、用户昵称、地区、性别、头像等官方文档https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/OA_Web_Apps/Web_Developer_Tools.html#1开发步骤1、引导用户进入授权页面同意授权，获取code2、通过code换取网页授权access_token（与基础支持中的access_token不同）3、如果需要，开发者可以刷新网页授权access_token，避免过期4、通过网页授权access_token和openid获取用户基本信息（支持UnionID机制）PHP获取微信公众号网页授权和用户信息（code、access_token、openid等）01-PHP获取微信公众号网页授权和用户信息演示02-官方文档概要和需要提前准备的03-PHP获取网页返回内容04-PHP获取微信用户网页授权同意05-PHP拿到微信用户授权后的code信息06-PHP获取access