UoM COMP90054自主权AI规划-Pacman项目模板 学生可以使用此存储库来派生自己的存储库，以供团队提交。 您必须私下分叉该存储库，并将名称稍微更改为comp90054-pacman-project- <您的学生编号> 阅读 请按照LMS中的说明进行操作。 的可以在此仓库中找到。 希望您喜欢这个项目！

本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.

LLBSDMessaging, 在iOS上使用 Berkeley sockets，进程间通信 LLBSDMessaging通过iOS上的Berkeley插槽进行进程间通信有关更多信息，请参见这里博客的帖子。

berkeley-intro-to-artificial-intelligence:加州大学伯克利分校CS188人工智能入门-使用Pacman进行搜索和强化学习

Berkeley DB数据库C语言入门教程.doc

About CS 189 is the Machine Learning course at UC Berkeley. In this guide we have created a com- prehensive course guide in order to share our knowledge with students and the general public, and hopefully draw the interest of students from other universities to Berkeley’s Machine Learning curriculum. This guide was started by CS 189 TAs Soroush Nasiriany and Garrett Thomas in Fall 2017, with the assistance of William Wang and Alex Yang. We owe gratitude to Professors Anant Sahai, Stella Yu, and Jennifer Listgarten, as this book is heavily inspired from their lectures. In addition, we are indebted to Professor Jonathan Shewchuk for his machine learning notes, from which we drew inspiration. The latest version of this document can be found either at http://www.eecs189.org/ or http: //snasiriany.me/cs189/. Please report any mistakes to the staff, and contact the authors if you wish to redistribute this document.

一个测试berkeleydb并发性能测试的实例，采用多线程并发访问，测试berkeleydb的性能，日志恢复等。

Berkeley DB4.8以上各版本，已经亲测过哪些版本可与redhat6.5兼容，见附件名称备注。

Berkeley DB (DB)是一个高性能的，嵌入数据库编程库，和C语言，C++，Java，Perl，Python，PHP，Tcl以及其他很多语言都有绑定。Berkeley DB可以保存任意类型的键/值对，而且可以为一个键保存多个数据。Berkeley DB可以支持数千的并发线程同时操作数据库，支持最大256TB的数据，广泛用于各种操作系统包括大多数Unix类操作系统和Windows操作系统以及实时操作系统。

Berkeley DB(BDB)是OpenLDAP后台数据库的默认配置，因此在安装OpenLDAP之前应先安装BDB。