这是一份非常不错的资源，里面的一些介绍非常详细，希望对大家有帮助

PDF版本的OpenCV Computer Vision Projects with Python，有需要的可以看一下！

NLP项目 自然语言处理项目，其中包括有关以下方面的概念和脚本： gensim ， fastText和tensorflow实现。 参见， doc2vec ， word2vec averaging和Smooth Inverse Frequency实现 对话系统的类别和组成 tensorflow LSTM （请参阅 ，和 ， ） fastText实现 ELMo，ULMFit，GPT，BERT，XLNet的原理 HMM Viterbi实现。 参见，中文解读 Named_Entity_Recognition 通过双向LSTM + CRF，张量tensorflow实现对NER品牌。 参见中文注释，中文解读 7_Information_retrieval 8_Information_extraction 9_Knowledge_graph 10_Text_generation 11

Evil Genius是一个系列丛书的名字，有恶魔精灵的味道，我当它描述的是天才。 Arduino是一个开源的电子开发软硬件平台，主页http://arduino.cc。 本书从点亮LED开始到，由浅入深，向读者详细讲解30个制作。其中有摩斯码的LED闪灯、交通灯、USB温度记录仪、声音示波器、红外线遥控器和倒数计时器等应用。通过学习本书，读者不仅能够熟悉Arduino平台，还可以在实际应用中了解一些问题的具体解决方法。

请注意： 下载完，评论的同时，请点击评论框上方的五角星（共5个五角星），这样你的被扣的积分就可以返还了。 如果只评论，不点击小五角星，积分不会返还。 一定要先下载完，再评论。如果先评论后下载，或者在下载的过程中评论，积分同样不会返还。 *************************************************************** 更多linux、ARM和C语言资源请参考： http://blog.csdn.net/arkofnoach/archive/2010/10/23/5960560.aspx

伯克利AI课程项目 WashU的课程项目CSE 511。 [项目0] Python基础 [项目1] 吃豆人搜寻：DFS，BFS，A *，UCS，次优搜寻等。 [项目2] Pacman剂：反射剂，Minimax剂，Alpha-Beta剂和Expectimax剂。 [项目3] Pacman代理：值迭代代理，Q学习强化学习代理和近似Q代理。 [项目4] 捉鬼敢死队：任务难度从追踪单个静止的幽灵到以无情的效率寻找多个移动幽灵的猎物包。 警告： 不要为自己的任务复制我的代码！

一个包含一些python项目的存储库。

使用 CCPM 的 X 项目 使用 Redmine 和 Excel 的 CCPM（关键链项目管理）工具 特点 特点 将在 Excel 中创建的票证信息集中注册/更新到 Redmine 考虑到节假日，从售票负责人和工时计算开始日期和截止日期 按任务可能完成的小时数输入进度登记 通过每个负责人的进度状态和整体进度过渡图查看进度 CCPM燃尽图、缓冲区管理图显示 用法 在工单批量创建表中输入编号、标题、费用和计划工时 按日期重新计算按钮计算开始日期和截止日期 单击 CSV 创建按钮将创建的 CSV 导入 Redmine 开发人员根据还剩多少小时来修复计划的工时 检查进度时的CSV导出票并将其粘贴到Excel中 按日期重新计算按负责人更新进度和进度图 有关详细信息，请参阅和 X-Projects.xls 是一个输入进度率的版本，它不是 v0.3.1 CCPM 要求 红米 Redmine 导入器插件

线性跟驰模型的matlab代码专案 汽车的速度模型预测控制[Matlab / Simulink]： 该项目涉及自动驾驶汽车的速度调节，其思想是相对于道路的不同角度保持速度恒定。 使用的模型如下： 其中v是汽车的速度， θ是道路的角度， F是施加在汽车上的力。 传感器测量角度θ和速度v ，系统输入的是力F。 使用的架构是卡尔曼滤波器，用于将传感器的测量结果与此数学模型集成在一起，从而估算系统状态。 为了控制系统，设计了模型预测控制算法，并采用了增量公式，以实现对高速度参考的完美跟踪。 癫痫发作的预测[Matlab / Simulink]： 这是我的MsC论文项目，我开发了一种新的机器学习和识别算法，能够通过EEG记录提前（至少15分钟）预测癫痫发作。 该算法识别EEG信号的AR模型并训练支持向量机，以便从癫痫发作之外的信号中识别出癫痫发作前的信号。 此外，执行主成分分析以减少大量特征。 罗马的“ Policlinico Gemelli”提供的录音数据库对结果进行了测试，结果确实令人鼓舞。 卡尔曼滤波器[C ++]： 我设计了一个c ++代码，该代码实现了在“速度模型预测控制”项目期间设计

Unity has become the leading platform for building virtual reality games, applications, and experiences for this new generation of consumer VR devices. Unity Virtual Reality Projects walks you through a series of hands-on tutorials and in-depth discussions on using the Unity game engine. With its practical and project-based approach, this book will get you up to speed with the specifics of Virtual Reality development in Unity. You will learn how to use Unity to develop VR applications that can be experienced with devices such as Oculus, Daydream, and Vive. Among the many topics and projects, you will explore gaze-based versus hand controller input, world space UI canvases, locomotion and teleportation, software design patterns, 360-degree media, timeline animation, and multiplayer networking. You will learn the Unity 3D game engine via the interactive Unity Editor as well as C# programming. By the end of the book, you will be fully equipped to develop rich, interactive virtual reality experiences using Unity.