【Udacity C++纳米学位课程】是一个在线学习平台Udacity提供的专业课程，旨在帮助学员深入理解C++编程语言，提升其在软件开发领域的技能。这个课程涵盖了C++的基础到高级概念，包括数据结构、算法、面向对象编程以及最佳实践。通过这个课程，学员不仅可以学习到编程技术，还能获得实际项目经验，为未来的职业生涯打下坚实基础。 在课程中，你将首先接触C++的基础知识，如变量、控制流（条件语句和循环）、函数、数组和字符串等基本元素。了解这些基础知识后，你将深入到更复杂的主题，如指针和内存管理，这是C++的核心特性之一。理解如何有效地使用指针和动态内存分配对于编写高效、安全的代码至关重要。 接下来，课程会引导你探索C++的面向对象编程（OOP）特性，包括类、对象、继承、多态和封装。这些概念是现代软件开发中的关键工具，让你能够设计出可维护、可扩展的代码结构。此外，课程还会涵盖模板和STL（标准模板库），这是C++强大而高效的工具，包含容器（如vector和list）、迭代器、算法和函数对象。 在数据结构和算法部分，你会学习如何使用C++实现常见的数据结构，如栈、队列、链表、树和图，并理解如何选择合适的结构来优化问题的解决方案。同时，你还将学习排序和搜索算法，例如冒泡排序、快速排序、二分查找等，以及更高级的算法策略。 为了确保良好的编程实践，课程会讲解异常处理、单元测试和调试技巧，这些都是任何开发者不可或缺的技能。此外，你还将接触到C++11及更高版本的新特性，比如lambda表达式、右值引用和自动类型推断，这些新特性极大地增强了C++的可读性和效率。 在课程的最后阶段，你将有机会参与实际项目，将所学知识应用到实践中。这些项目可能涉及游戏开发、图形编程或者系统级编程等领域，让你在解决真实世界问题的过程中巩固技能。 【Udacity C++ Nanodegree Program】提供了一个全面的C++学习路径，无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益。通过深入学习和实践，你将能够熟练掌握C++，并在软件工程领域建立起强大的竞争力。

探索美国自行车共享：探索美国自行车共享-数据科学纳米度编程-Udacity-Python（Numpy和Pandas）

DRLND-project-2 该存储库包含项目2的实现。 项目详情 到达者 该项目实现了PPO，用于解决Unity环境中的连续控制问题-使机械臂跟随旋转的航点-在具有20个代理的变体版本上。 最终执行记录： 当手臂末端位于目标球体内/目标航路点的固定范围内时，每个代理随时间累积的奖励。 代理的目标是遵循路标。 对于每个代理，状态空间具有33个维度，而动作空间具有4个连续维度。 该任务是情节性的，当特工在100个连续情节中获得+30的平均分数时，该任务被认为已解决。 履带式 该项目的可选/额外/挑战部分是控制爬虫。 在面对正确方向和该方向的速度时，每个四脚实体尝试遵循目标目标时，每个代理随时间累积的奖励。 该环境具有12个代理，每个代理以129维观察状态，并以20维控制动作。 该环境基于。 入门 依存关系 可以根据依赖关系来设置此项目的依赖关系。 以下说明将引导您逐步设置该

Udacity Capstone项目狗品种分类器 Udacity Capstone项目狗品种分类器 项目概况 提议的问题是对狗和人的图像进行分类，以估计更接近犬的品种。 给定狗的图像，该算法将识别犬的品种的估计值。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 从初始数据集中，将存储图像的子集以进行测试，以测量估计的质量。 项目说明 该代码是使用AWS Sagemaker的笔记本实例开发的。 一切都旨在与jupyter实验室环境pytorch_p36一起使用，并利用SageMaker培训和端点功能。 数据集 。 它包含133个品种的狗图像。 。 它包含用于训练面部检测器的名人图像。 目录和文件 haarcascades /：文件夹，其中包含opencv进行面部检测所需的xml文件。 images /：测试笔记本的图像。 lambda /：包含带有lambda功能代码的文件的文件夹。

自主驾驶车辆的深度模仿学习 自动驾驶汽车已经引起了学术界（例如牛津，麻省理工学院）和工业界（例如Google，特斯拉）的极大兴趣。 但是，由于普遍的知识，我们发现直接实现全自动驾驶（SAE 5级）非常困难。 为了解决这个问题，深度模仿学习是一种有前途的解决方案，可以从人类的演示中学习知识。 在这个项目中，我们研究了如何使用深度模仿学习来实现车辆动态控制（例如转向角，速度）。 我们使用了Udacity（ ）提供的数据集和模拟器以及现实世界中的comma.ai数据集。

线性跟驰模型的matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目入门代码 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 背景 卡尔曼滤波器可用于估计系统状态。 在无人驾驶汽车的情况下，用例例如是无人驾驶汽车跟踪另一辆行驶中的汽车的状态。 该移动车辆的“状态”可以用px，py，vx，vy（X和Y方向上的位置和速度）表示。 这些状态变量可能无法直接观察到，因此需要通过从自动驾驶汽车上的传感器获取的LIDAR和RADAR测量值进行估算。 卡尔曼滤波器的直觉（来自Udacity的演讲） 卡尔曼方程式包含许多变量，因此这里是一个高级概述，以使您对卡尔曼滤波器的工作有一些直观认识。 预测假设我们知道对象的当前位置和速度，并将其保存在x变量中。 现在一秒钟过去了。 我们可以预测一秒钟后物体的位置，因为我们在一秒钟之前就知道了物体的位置和速度。 我们只是假设物体保持相同的速度运动。 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 但是也许物体没有保持完全相同的速度。 也许物体改变了方向，加速或减速。 因此，当我们在一秒钟后预测位置时，不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 过程噪声是指预测步骤中的不确

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网络爬虫 用于获取 Coursera、EdX 和 Udacity 数据的爬虫程序 要求 Python 2.7 具有以下库： 刮痧 要求 JSON 运行爬虫 Coursera 要从 Coursera 收集数据，请运行： python coursera/scrape_coursera.py edX 要从 edX 收集数据，请导航到edx/目录并运行： scrapy crawl edx 优达学城 要从 Udacity 收集数据，请导航到udacity/目录并运行： scrapy crawl udacity

NumPy-Pandas-MatPlotLib 来自Udacity的纳米AI编程项目的Jupyter笔记本形式。 第使用NumPy进行均值归一化。 使用Pandas提取有关Apple，Amazon和Google股票的有用信息。 其余笔记本演示了MatPlotLib库的基本功能。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 nptebooks内部的代码是用Python 3.6.5编写的。 如果您没有安装Python，则可以在找到它。 如果您使用的是较低版本的Python，则可以使用pip软件包进行升级，以确保您具有最新版本的pip。 要安装pip，请在命令行中运行 python -m ensurepip -- default-pip 升级它 python -m pip install -- upgrade pip setuptools wh

Udacity的无人驾驶汽车项目：此存储库包含我关于Udacity的第1学期的无人驾驶汽车纳米学位项目的总结报告，该项目专注于决策的计算机视觉和深度学习