matlab代码注释标准直升机RL 该代码是我的硕士项目“自主直升机控制强化学习”的一部分。 有关项目的完整说明，请访问网站 该项目是由伦敦帝国学院统计机器学习小组在马克·迪森罗特（Marc Deisenroth）的监督下完成的。 依存关系 皮尔科： 纸： 代码： RL-Glue Core和Matlab编解码器： 纸： 代码： 标准Matlab安装，Java和Java编译器 安装说明 按照RL-Glue和RL-Library网站上的说明下载PILCO，下载并安装RL-Glue Core和RL-Glue Matlab编解码器。 a）最好从2014 RL竞赛网站（）下载直升机环境， b）如果其他链接不可用，请从RL图书馆网站（）下载。 将helicopter文件夹复制到pilco_root/scenarios/文件夹中。 将GPAgentMatlab和randomAgentMatlab文件夹复制到helicopter/agents/文件夹中（在步骤2a中创建）。 将testTrainerJavaHelicopter和consoleTrainerJavaHelicopter复制到/helic

1.分水岭 2.kemeans 3.gmm 4.grabcut

最近准备申请个软件证书，提交的代码里面不能有注释。自己写的注释又太多，大概40页，手动删除太繁琐，于是写了个两个labview小工具，来实现自动删除//注释和/*...*/注释和回车。主要使用了状态机的设计模式

CART，生长树算法，内有代码，输入数据，在个人学习后，有大量注释，是自己学习这个方法时所写下的，方便学习，如有不对的，请指出。 另外，在主程序中，引用了自己编写的一些替代子程序，但原程序中的子程序引用仍然保留，只是被当作注释

代码使用VScode写的纯python文件，里面的代码全是注释好的，小白也能看懂，若安装好相应的库后拿来可以直接运行，不会出问题，可以放心下载。 是基于jetson nano平台进行的，采用的是CSI摄像头，是物体识别后提取出自己感兴趣的对象，可以为后期用于检测物体大小，实现避障提供了很好的思路，可以参考这个程序写下去。 适合想用 jetson nano 来实现目标检测，目标识别后把自己感兴趣的对象提取出来，进行进一步应用的人群。 在这实现了目标检测和语义分割这一块，我们得到这个图像之后，可以方便我们去做很多事情，主要是在`jetson-inference`库中使用`DetectNet`完成目标对象的定位的，是通过提取其边界框来查找各种对象在帧中的位置，在这里与图像分类不同，对象检测网络能够每帧检测出许多不同的对象。

安卓期末大作业-日记本（免积分下载） 压缩包内包含源代码，运行各个界面截图，一条日记可以记录2000字符以下的文本、最多8张配图和最多8个视频。每条日记都可以以评论的形式或转发引用的形式追更，评论的最大长度也是2000字符。日记还可以同时记录所处位置和当时的天气情况(当然，现在并不支持自动读取)，可以为日记归类标签。其中只有日记文本是必填项，其他都是选填。主界面以时间倒序展示日记，可以无限下滑加载更多日记。你也可以搜索指定日记、按时间范围展示特定日记-按标签展示日记。最后，未写完的日记可以存储到草稿箱暂存，需要注意的是，只会为你暂存日记文本。 此外，软件设有启动密码，日记支持加密，备份恢复。 详细情况情况我的文章介绍 https://blog.csdn.net/weixin_43474701/article/details/124222016

halcon图像拼接(2行5列)，例程代码注释

基于java的教师基本信息设计代码注释及验证视频，所使用的资源以及详细配置。

Deep KSVD Denoising——融合KSVD传统算法和深度学习的去噪算法实现，使用pytorch（拥有详细的代码注释）

FPGA实例入门学习-带笔记及注释，内含多个实例，是综合前辈的基础上，加入了一些自己的学习见解和注释，比较适合入门的小白学习