操作系统类的项目 该存储库包含许多项目，这些项目可以在针对高年级本科生和（在某些情况下）初级研究生的操作系统课程中使用。 它们基于威斯康星大学麦迪逊分校多年的教学经验。 另外（越来越多）可用的是一些测试，以查看您的代码是否有效； 最终，每个项目都会有一组可用的测试。 在可以找到当前可用的测试框架。 每个项目目录中都有一个特定的测试脚本，可用于针对您的代码运行测试。 例如，在初始实用程序项目中，可以通过运行test-wcat.sh脚本来测试您创建的相对简单的wcat程序。 这可以通过以下命令来完成： prompt > git clone https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-projects prompt > cd ostep-projects/initial-utilities/wcat prompt > emacs -nw wca

Java同时jdk源码剖析任务控制 Mission Control 是一个开源的 Java 生产时间分析和诊断工具。 目前可以在受支持平台上的 Oracle JDK 和 Eclipse 市场中找到 Mission Control 的构建版本。 有关任务控制的更多信息，请参阅。 核心 API 功能 用于解析和处理 Java 飞行记录的核心 API 核心 API 可以从 JDK 7 及更高版本读取录音 核心 API 可以在 JDK 7 及更高版本上运行 核心 API 包含处理测量单位和物理量的框架 核心 API 支持对 Java 飞行记录进行无头分析 应用特点 用于托管各种有用 Java 工具的应用程序支持框架 一种用于可视化 Java 飞行记录内容以及内容自动分析结果的工具 JMX 控制台 用于堆废物分析的工具 核心 API 示例 从命令行生成 HTML 报告的示例： java -cp < the built core jars > org.openjdk.jmc.flightrecorder.rules.report.html.JfrHtmlRulesReport < file > [

代码文件

AI-Pacman-Projects：包含UC Berkeley AI Pacman项目的实现。 这些项目依赖于各种人工智能算法和概念，包括Q学习，马尔可夫模型，图搜索，对抗搜索和启发式

机器学习项目 我所有有关机器学习的实践项目的集合 乳腺癌数据集：支持向量机 脊柱后凸数据集：决策树和随机森林 贷款数据集：决策树和随机森林 泰坦尼克号数据集：逻辑回归 葡萄酒质量数据集：决策树和随机森林 波士顿数据集：线性回归 虹膜数据集：支持向量机

吃豆子项目 介绍 早在 2011 年，我就参加了由 Peter Norving 和 Sebastian Thrun 教授的原始人工智能在线课程。 我非常喜欢我们学到的所有人工智能理论，但我迫切需要应用这些理论来解决问题。 那时我发现了。 项目 1：在 Pacman 中搜索 从：在这个项目中，您的吃豆子代理将在他的迷宫世界中找到路径，既可以到达特定位置，也可以有效地收集食物。 您将构建通用搜索算法并将其应用于 Pacman 场景。 一些可以尝试的示例场景是： $ cd pacman-projects/p1_search $ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=dfs -z .5 $ python pacman.py -l bigMaze -p SearchAgent -a fn=bfs -z .5 $ python pacm

Gain a strong foundation of Arduino-based device development, from which you can go in any direction according to your specific development needs and desires. You'll build Arduino-powered devices for everyday use, and then connect those devices to the Internet. You'll be introduced to the building blocks of IoT, and then deploy those principles to by building a variety of useful projects. Projects in the books gradually introduce the reader to key topics such as internet connectivity with Arduino, common IoT protocols, custom web visualization, and Android apps that receive sensor data on-demand and in realtime. IoT device enthusiasts of all ages will want this book by their side when developing Android-based devices. If you're one of the many who have decided to build your own Arduino-powered devices for IoT applications, then Building Arduino Projects for the Internet of Things is exactly what you need. This book is your single resource--a guidebook for the eager-to-learn Arduino enthusiast--that teaches logically, methodically, and practically how the Arduino works and what you can build with it.

OPC .NET 4.0 Client Projects,OPC Foundation资料。

FOCUS projects 5 pro 是一款相当优秀的顶级照片景深处理软件，也就是大家常说的锐化图片的软件，工作原理跟Helicon Focus Pro一样也是通过补偿图像的轮廓、强化图像的边缘以及灰度跳变的部分，再用几个单张图像记录用户的宏对象，并一点一点地向后移动焦点，从而使图像变得更加清晰，能将所有记录从3到1500清晰度级别合并到具有无与伦比的景深的单个图像中，利用对焦堆栈技术来突破光学极限，整个图像细节的清晰度得到前所未有的提升，FOCUS projects 5完全重新设计的用户界面，内置81种专业预设、1500多个锐度级别的堆栈、可以批量处理十多张微距照片，此外还可以作为Adobe Lightroom Classic的插件使用，无论是经验丰富的专家还是业余爱好者都能更快、更直观的上手使用，全新的屏蔽平滑区域、校正噪声、颜色和透视以及对比度和聚光灯两个新的预设类别，即便是非常专业的微距摄影师也是爱不释手 作为更专业的照片景深处理软件FOCUS projects 5 Pro 还为焦点融合开发了一种新的锐化过程，现在可以更详细地完成模糊处理，这使得结果显着更加准确，同时还使用了PSF颜色和PSF亮度/亮度（PSF =点扩散函数）两种全新的堆叠算法，它们是为同一焦点的多次记录而明确开发的，因此通过新的堆叠实现集成降噪，是相当出色的景深合成软件。

Reinforcement_learning_projects_on_premade_gym_environments Q_table_mountain_car ：尝试使用Q-table解决MountainCar-v0环境。 continous_action_trial ：这是用于健身房环境的连续动作空间的q表（continousMountainCar-v0）。 我包括了用于山地车和卡特波勒的q表，因此您可以看到我为实现此目的而加班所做的更改。 game_cartpole_random_weights ：这是尝试使用生成的随机权重来解决CartPole-v0环境。 cartpole_qtable ：使用Q表解决CartPole-v0环境 Highway_env_2 ：解决Highway-v0环境。 我们的工作是通过改变车道和调节车速来导航我们的汽车。 我已经使用了DQN（深层Q网络