运用粒子群算法实现对几种测试函数最优解的搜寻，可对算法进行改进，提升算法的寻优性能。 粒子群算法几种改进方法： 1.权重改进：非线性权重、自适应权重等。 2.学习因子：学子因子动态调整 3.速度更新改进 4.加入新算子等等。

本人在此项目拥有的功能：根据图片识别图片中的车牌号、GUI界面设计、导出识别数据到Excel文件中的功能基础上，添加了运用opencv摄像头实时识别车牌的功能；与传统识别方法不同的是，将opencv摄像头识别与此项目结合，可以极大的提高识别的效率和准确率。同时，本人优化了原项目的识别模块的函数，也极大的优化了识别的速度和效率，希望大家多多交流，多多学习！！！！！

新版本Python3.5基础教程，从零入门必备，新书

yolo配置 pytoch

(word完整版)人工智能课后习题.doc

资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。

。。。

。。。

微信小游戏搜“一笔画完”，会有一个小游戏。该软件是该游戏的自动求解程序。 该代码免费公开，不保留任何版权。任意人可任意修改、发布、用做任何用途。 在对比别人的程序后，发现我的这个算法有个大缺点：地图数组反复的复制。 应改成只一个二维数组来记录地图。

ChatGPT是基于GPT3.5优化的一个模型，可以理解为是一个通用聊天机器人。根据 OpenAI 的说法，GPT-3.5通过吸收大量来自网络的内容，包括成千上万的维基百科条目、社交媒体帖子和新闻文章，来学习句子、单词和部分单词之间的关系。 GPT是”Generative Pre-trained Transformer“生成型预训练变换模型的缩写，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。目前我们讨论的GPT一般指的是GPT-3，显而易见，在之前还有GPT-2和GPT。 GPT-3是由人工智能公司OpenAI训练与开发，该模型设计基于谷歌开发的变换语言模型。GPT-3的神经网络包含1750亿个参数，为有史以来参数最多的神经网络模型。OpenAI于2020年5月发表GPT-3的论文，微软在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的独家授权。