围棋 一种基于Java的计算机游戏，旨在供初学者熟悉和玩Go的游戏； 用基本的人工智能实现了Go的所有规则； 采用蒙特卡洛法和最小-最大法 / GoGame Go游戏的完整代码。 对于个人计算机，AI需要十多分钟才能计算出下一组。 /没有MiniMax 用于测试的代码。 AI没有MiniMax算法。 它只需要3秒就能计算出下一组。 但是集合几乎是随机的。 抽象的 围棋是世界上最著名的棋盘游戏之一。 Go已有4000多年的历史，它是起源于中国古代的一款体面的棋盘游戏。 尽管围棋游戏历史悠久，但计算机围棋的开发尚未超过100年。 近年来，计算机围棋游戏的人工智能发展Swift，但还远远不够。 最好的Go程序今天仅排名2 – 5 dan。 最好的围棋选手击败计算机围棋的人工智能还有很长的路要走。 该项目的目标是开发一款9x9电脑围棋游戏，该游戏具有可满足大多数围棋初学者的AI的需求。 该项目

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输入背景图像和当前图像，采用背景差分法得到目标区域，在用边缘检测函数提取目标边缘时，会将目标内部和外部边缘都检测出来，该函数实现的是只提取目标最外围边缘

dnn训练matlab代码世贸组织 无线移动边缘计算中用于计算速率最大化的深度神经网络 Python代码可重现我们在无线移动边缘计算[1]上的工作，该技术使用无线通道增益作为输入，将二进制计算模式选择结果用作深度神经网络（DNN）的输出。 这包括： ：WPMEC的DNN结构，包括培训结构和测试结构 ：所有数据都存储在此子目录中，包括： data _＃。mat ：培训和测试数据集，其中＃是用户号 Prediction _＃。mat ：DNN_test生成的预测模式选择 weights_biases.mat ：受训DNN的参数，可用于在MATLAB中重现此受训DNN。 ：运行此文件，包括设置系统参数 关于我们的作品 请参阅发布于的关于此主题的最新优势。 具体而言，提出了一种基于强化学习的在线算法，以最大化无线移动边缘计算网络中的加权计算速率。 数值结果表明，与现有的优化方法相比，所提出的算法可以达到近乎最佳的性能，同时将计算时间显着减少了一个数量级以上。 例如，在30个用户的网络中，DROO的CPU执行等待时间小于0.1秒，即使在快速衰落的环境中，实时和最佳的泛滥也切实可行。 Huang

提出了基于直接螺旋半扫描数据的有序子集期望最大化(OSEM)迭代重建．该方案省略了螺旋CT中对投影数据的插值步骤，利用螺旋CT中相邻重建层间的相似性，将当前层的重建结果作为下一层重建时OSEM算法的初始输入．实验结果表明，在螺距较小的情况下，该重建方案使得螺旋CT在重建质量优于滤波反投影的前提下，所需的重建时间显著减少．

java语言实现的欧几里得算法，求最大公约数，以及满足(a,b)=x*a+y*b的x和y

% ************************************************ % 一个数组信号参数最大似然估计问题% % 课程 EEL6537 的练习题和研究课题 12-02-22 孙磊 bitsunlei@126.com % 最后修改时间：2012 年 2 月 24 日% % 这是EEL6537问题集Ex1.1的模拟解% 这个问题是将估计器误差与其 CRB 进行比较。 % ％原始问题是： % 考虑数据集% x_l = \beta a_vec s_l + e_l, l = 1,...,L, % 其中 x_l 表示第 l 个 M \times 1 个数据向量， % a_vec = [1 1 ... 1]^T（M\times 1 向量） % \beta 是一个要估计的复数值未知标量% {s_l} 是已知信号波形% e_l 表示第 l 个误差向量，iid,\sim

适用于初学风力发电系统，这是自己搭建模型的详细过程，包括每一个模块，理论与仿真模型搭建相结合，可充分了解最大风能跟踪和并网原理以及仿真搭建，包含SVPWM的等

最大内切圆或者换句话说，“最大内圆”、“最大空圆”等。 这是计算几何中非常常见的问题，要高效解决并不简单。 解决 2D 图像/轮廓处理，我在网上找不到好的实现。 一般来说，解决这个问题的合理方法是利用Voronoi Diagrams，一般为O(nlogn)。 在稍微分析了这个问题之后，我注意到使用众所周知的距离变换可以很容易地近似解决这个问题。 方法如下： 计算目标可以写成： (x, y) 最大化 r = min_{i} r_{i} 其中 r_i = ||(x_i, y_i) − (x, y)|| d_i = r_i − r (x_i, y_i)：配对数据点(x, y), r : 对，标量圆心和半径在非数学方面： 1.最大内切圆的中心将位于多边形内2. 这种圆的中心离多边形边上的任何一点最远。 因此，我们寻找位于多边形内部并且与最近的边缘具有最大距离的点。 这正是位于轮廓内的像