大学生数据库课后作业，高校学生信息管理系统（简易版） 数据库连接，完成数据的增加、删除、修改、查询等功能，

基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip使用步骤如下： 因为有未知问题，需要把小车在gazebo中的启动，与tesorflow强化学习分开成两个文件夹，合在一起会报错 1.创建虚拟环境 NDDDQN 2.安装tensorflow pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.在两个工作空间进行编译 在catkin_ws和catkin_ws1分别编译： catkin_make 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+使用详细说明.zip基于

海康威视网络摄像头的开发程序包，具体开发语言有： C# MFC Java Python

使用python以及adb连接手机，批量循环登录账号刷分

python+django+投票系统+源码+完整

前言512345810139671211此图标表示警告或需要特别注意的内容。此图标表示提示或技巧。问题与反馈一

Python拼图小游戏，利用pygame库制作，非常的好玩

参与度识别模型 :hugging_face: TensorFlow和TFLearn实现： 敬业度是学习体验质量的关键指标，并且在开发智能教育界面中起着重要作用。 任何此类界面都需要具有识别参与程度的能力，以便做出适当的响应； 但是，现有数据非常少，新数据昂贵且难以获取。 这项工作提出了一种深度学习模型，可通过在进行专门的参与数据训练之前，通过对容易获得的基本面部表情数据进行预训练来改善图像的参与识别，从而克服数据稀疏性挑战。 在两个步骤的第一步中，使用深度学习训练面部表情识别模型以提供丰富的面部表情。 在第二步中，我们使用模型的权重初始化基于深度学习的模型以识别参与度。 我们称其为参与模型。 我们在新的参与度识别数据集上训练了该模型，其中包含4627个参与度和脱离度的样本。 我们发现参与模型优于我们首次应用于参与识别的有效深度学习架构，以及优于使用定向梯度直方图和支持向量机的方法。 参考 :hugging_face: 如果您使用我们的

内容概要： 使用Python实现光学字符识别（OCR）。需要下载pytesseract库，下载对应软件并配置环境变量。 使用人群： Python-OCR实战入门 使用场景及目标： 1. 使用模型识别图像中的文字（中文，英文，中英文）； 2. 可以对代码进一步优化，例如裁剪、增强、旋转……； 3. 可以对导入部分进行优化，例如从摄像头获取照片。

simbert_task