简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作，呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》，已经介绍过，不在此赘述了。
在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。在这篇文章中，我介绍了可以在MDP上下文中使用的三种动态编程算法。为了使这些概念更容易理解，我在网格世界的上下文中实现了算法，这是演示强化学习的流行示例。在开始使用该应用程序之前，我想快速提供网格世界上后续工作所需的理论背景。
2. ROS2进行人脸识别face_recognition_zhangrelay的博客-CSDN博客
最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题
在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程 （MDP）的理想模型 ，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题。
好在，文章质量都还不错，虽然硬核了点，但从各方面的反馈来看，还是有不少朋友喜欢看的。
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美团在前几天也开启了春招实习招聘模式，这一轮的笔试难度比较大，总共有五题，前三题属于“送分题”，最后一题属于名副其实的难题，毕竟涉及到一个相对复杂的数据结构--并查集，我看了关于这次笔试的一些讨论，很多人都对这题有些懵逼，所以今天我们来讲一道并查集相关的算法题。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
在本文中，我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉，强烈建议您先玩一下游戏，以便了解游戏的基本功能。
智慧工地抽烟识别检测系统根据python+yolo深度学习分析技术，对监控画面中工地人员的吸烟行为进行识别，及时发现画面中人员的违规行为，立即抓拍存档并同步违规信息到后台，有效帮助后台人员及时处理违规行为。
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
空间索引方法有助于加速空间查询。大多数 GIS 软件和数据库都提供了一种机制来计算和使用数据图层的空间索引。QGIS 和 PostGIS 使用基于 R-Tree 数据结构的空间索引方案 - 它使用几何边界框创建分层树。这是非常有效的，并在某些类型的空间查询中产生了很大的加速。查看我的高级 QGIS 课程的空间索引部分，我将展示如何在 QGIS 中使用基于 R 树的空间索引。
excel已经成为必不可少的数据处理软件，几乎天天在用。python有很多支持操作excel的第三方库，xlwings是其中一个。
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
描述：前面我们已经在机器学习工作站（Ubuntu 24.04 Desktop + Geforce RTX 4070Ti SUPER）中安装 Anaconda 工具包，其中也包含了 Jupyter Notebook （/ˈdʒuːpɪtə(r)/ /nəʊtbʊk/）工具及其相关依赖项，接下来我们简单介绍一下 Jupyter Notebook 一个Web在线交互计算的工具集，及其安装、配置、使用方法，给各位初次学习机器的朋友做一个指引！
相信很多人都会在 Github 中看到这么一个热图，该热图记录的是 Github 平台使用的日常贡献。在每个日历年的热图中以天为单位采样的时间序列数据。GitHub 的贡献图表示用户在过去几年中所做的贡献数量。色块表示贡献的数量，如色标下方所示。从这张热图中，我们可以检测到每天的贡献模式。
在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里，我将介
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。 在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方
目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。
作者：叶 虎 编辑：祝鑫泉 前言 1 当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。目标检测的一个实际应用场景就是无人驾驶，如果能够在
早在 2020 年，我们就拥有了在 SwiftUI（LazyVGrid 和 LazyHGrid）中绘制网格的新视图控件。两年后，我们又获得了另一种在网格（Grid）中显示视图的视图控件。但是，这些新增功能非常不同，不仅在您使用它的方式上，而且在它内部的行为方式上。2020 年的观点很懒惰。这些新人很热心。
https://www.groundai.com/project/generalisation-of-structural-knowledge-in-the-hippocampal-entorhina
进行土地覆盖分类时的一个常见问题是采样数据中的空间自相关风险会扭曲预测结果或准确性评估。可以帮助解决此问题的一种方法是使用某种形式的缓冲确保训练和验证样本之间有足够的间隔。这个例子将演示一种方法来做到这一点。
题目要求： 听说有一个名词叫“飞地”，解释一下：无法达到边界的陆地。呵呵呵，那么我们来通过程序实现一下计算飞地的数量吧。 给出一个二维数组 A，每个单元格为 0（代表海）或 1（代表陆地）。 移动是指在陆地上从一个地方走到另一个地方（朝四个方向之一）或离开网格的边界。 返回网格中无法在任意次数的移动中离开网格边界的陆地单元格的数量。 输入 第一行输入二维数组的行n和列m，其中n,m 均小于100 接下来n行输入二维数组 输出 输出无法在任意次数的移动中离开网格边界的陆地单元格的数量。 样例输入 4 4 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 样例输出 3
Generalisation of structural knowledge in the Hippocampal-Entorhinal system https://www.groundai.com
问题描述： 0-1背包问题：给定n种物品和一背包。物品 i 的重量似乎 wi，其价值为 vi，背包的容量为 c。问应该如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ 说实在的，书上讲的东
引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Jupyter Notebooks的部分。工欲善其技，必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具，在学习和使用Python时就会更加专注于其自身，并且也有助于Python开发。
seaborn.heatmapHeat maps显示数字表格数据，其中单元格根据包含的值着色。 热图非常适合使这种数据的趋势更加明显，特别是在订购数据并且存在聚类时。
面包屑包含当前页面的父页面的链接列表，该列表是层级顺序的。它可以帮助用户在网站或网络应用程序中找到自己的位置。面包屑通常水平放置在页面的主要内容之前。
在我们变成中，在Tkinter中，可以使用Canvas和Grid布局管理器来创建美妙的布局，将Canvas与其他组件结合使用。Canvas是一个用于绘制图形和显示图像的区域，而Grid布局管理器允许我们以网格形式组织和排列组件。以下是一个简单的例子，演示如何将Canvas与其他组件结合使用并使用Grid布局：
作为一种有趣的棋盘游戏，数独诞生100周年之后，它是如何成为计算研究的焦点之一的呢?探索如何使用人工智能或量子计算机从头开始创建一个智能数独求解器。 在深入探究之前，先来了解一下历史 马克•布洛赫说
Hi，大家好，新的一周开始啦，让我们继续遨游在Android的知识海洋中吧！上一次我们讲到了RelativeLayout，相信不少小伙伴已经着手实战，那么今天我们为大家带来六大布局中剩下的三个布局。本篇文章可以和前面的FrameLayout一同归类到Android非常用布局之中，虽然不常用，但是小伙伴们也要知道它的一些基础属性哦~
Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。在本文中，我们将介绍 Jupyter notebook 的主要特性，以及为什么对于希望编写漂亮的交互式文档的人来说是一个强大工具。 在开始使用 notebook 之前，我们先在cmd中使用pip安装该库 pip install jupyter 安装好之后运行命令 jupyter notebook 你会看到： [I 08:34:12.265 NotebookApp] Writi
最近在做数据可视化的时候，希望在图上同时显示数据表。关于这个需求，用excel可以比较方便，直接快速布局中选择布局5即可。那么，如果我们想用python也来完成这项任务，可以怎么做呢？
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
检验主要是测试样本分类数据的分布是否符合预期分布。相信大家如果学过高中生物，都知道孟德尔——遗传学之父，当时他根据颜色和形状把豌豆分为四类：黄圆、绿圆、黄皱和绿皱.孟德尔根据遗传学原理判断这四类的比例应为9:3:3:1.为做验证,孟德尔分别统计了这四类豌豆的个数，正是利用
你要开发一座金矿，地质勘测学家已经探明了这座金矿中的资源分布，并用大小为 m * n 的网格 grid 进行了标注。每个单元格中的整数就表示这一单元格中的黄金数量；如果该单元格是空的，那么就是 0。为了使收益最大化，矿工需要按以下规则来开采黄金：
它将网页划分成一个个网格，可以任意组合不同的网格，做出各种各样的布局。以前，只能通过复杂的 CSS 框架达到的效果，现在浏览器内置了。
在数字化时代，很多人工作中经常和excel打交道。本文介绍Python操作excel的脚本，让你工作效率更高。
实际上，作为最流行和最基础的数据可视化库，Matplotlib在某些方面有些令人困惑，这些部分经常有人问起。
问题描述： 求两个字符序列的公共最长子序列。 ---- 最长公共子串 在回到子序列问题之前，先来了解一下子串的问题。 例如，HISH和FISH两个字符序列的公共最长子串就是：ISH。很容易理解。 ---- 绘制网格 通过上一次背包问题的学习，给了我一些很重要的启示： 每种动态规划解决方案都设计网格。 动态规划可以帮助你在给定约束条件下找到最优解。 问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可以使用动态规划法来解决。 那么，要解决这个问题的网格长什么样呢？要确定这一点，你首先得回答： 1.单元格中的值是什么？
本文由「图普科技」（微信公众号 tuputech）编译，原作者 Vladimir Tsyshnatiy，链接：https://medium.com/@vtsyshnatiy
本文介绍了数据挖掘中的聚类算法，包括K-means、WaveCluster、DBSCAN等算法，以及这些算法的应用案例。同时，也对各种聚类算法的优缺点进行了比较分析。
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