《强化学习精要核心算法与TensorFlow实现》冯超著共386页；
内容简介《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。
从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。
本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。
书中介绍的代码可以帮助读者’快速将算法应用到实践中。
《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员人门学习，也适合相关科研人员研究参考。
内容简介《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。
从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。
本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。
书中介绍的代码可以帮助读者’快速将算法应用到实践中。
《强化学习精要:核心算法与TensorFlow实现》内容翔实，语言简洁易懂，既适合零基础的人员人门学习，也适合相关科研人员研究参考。
2024/4/26 21:52:43
76.54MB
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Lindo和Lingo是美国Lindo系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包。
Lindo用于求解线性规划和二次规划问题,Lingo除了具有Lindo的全部功能外,还可以用于求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解,等等。
Lindo和Lingo软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数（即整数规划）,而且执行速度很快。
Lingo实际上还是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时调用,并提供与其他数据文件（如文本文件、Excel电子表格文件、数据库文件等）的接口,易于方便地输入、求解和分析大规模最优化问题。
由于这些特点,Lindo系统公司的线性、非线性和整数规划求解程序已经被全世界数千万的公司用来做最大化利润和最小化成本的分析。
应用的范围包含生产线规划、运输、财务金融、投资分配、资本预算、混合排程、库存管理、资源配置等等...Lindo/Lingo软件作为著名的专业优化软件，其功能比较强、计算效果比较好，与那些包含部分优化功能的非专业软件相比，通常具有明显的优势。
此外，Lindo/Lingo软件使用起来非常简便，很容易学会，在优化软件（尤其是运行于个人电脑上的优化软件）市场占有很大份额，在国外运筹学类的教科书中也被广泛用做教学软件。
Lindo用于求解线性规划和二次规划问题,Lingo除了具有Lindo的全部功能外,还可以用于求解非线性规划问题,也可以用于一些线性和非线性方程(组)的求解,等等。
Lindo和Lingo软件的最大特色在于可以允许优化模型中的决策变量是整数（即整数规划）,而且执行速度很快。
Lingo实际上还是最优化问题的一种建模语言,包括许多常用的函数可供使用者建立优化模型时调用,并提供与其他数据文件（如文本文件、Excel电子表格文件、数据库文件等）的接口,易于方便地输入、求解和分析大规模最优化问题。
由于这些特点,Lindo系统公司的线性、非线性和整数规划求解程序已经被全世界数千万的公司用来做最大化利润和最小化成本的分析。
应用的范围包含生产线规划、运输、财务金融、投资分配、资本预算、混合排程、库存管理、资源配置等等...Lindo/Lingo软件作为著名的专业优化软件，其功能比较强、计算效果比较好，与那些包含部分优化功能的非专业软件相比，通常具有明显的优势。
此外，Lindo/Lingo软件使用起来非常简便，很容易学会，在优化软件（尤其是运行于个人电脑上的优化软件）市场占有很大份额，在国外运筹学类的教科书中也被广泛用做教学软件。
2024/4/22 2:50:33
24.06MB
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这是全部源码！GLC_Info是一款基于C#+ArcEngine平台设计实现的遥感影像分类软件，其核心为GLC分类器，该分类器采用了当下最为流行的C5.0决策树分类算法为模型，并进行了算法改进，使分类器更加适用于遥感影像分类。
依托该分类器，软件可以独立实现基于像元的遥感影像分类，在获得易康（eCognition）或者ENVIEX分割结果的基础上，软件可以实现对分割结果的全自动分类。
同时该软件提供了全形态VORONO图的生成。
依托该分类器，软件可以独立实现基于像元的遥感影像分类，在获得易康（eCognition）或者ENVIEX分割结果的基础上，软件可以实现对分割结果的全自动分类。
同时该软件提供了全形态VORONO图的生成。
2024/4/20 16:15:30
19.14MB
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基于决策的单模目标跟踪方法的关键是及时而稳健的目标机动检测,充分利用目标多普勒观测量能够有效提高机动检测性能。
提出一种集成多普勒观测的目标机动检测算法,利用基于马氏距离的预测寻优方法,克服了多普勒观测噪声水平较高时估计式无解的情况,提高了加速度估计精度;基于奈曼皮尔逊准则设计机动检测器,避免了因目标机动检测的滞后性带来的门限漂移。
仿真实验表明,算法提高了加速度估计的精度和稳健性,显著降低了平均检测延迟,有效提高了机动检测性能。
提出一种集成多普勒观测的目标机动检测算法,利用基于马氏距离的预测寻优方法,克服了多普勒观测噪声水平较高时估计式无解的情况,提高了加速度估计精度;基于奈曼皮尔逊准则设计机动检测器,避免了因目标机动检测的滞后性带来的门限漂移。
仿真实验表明,算法提高了加速度估计的精度和稳健性,显著降低了平均检测延迟,有效提高了机动检测性能。
2024/4/16 16:39:38
1.58MB
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2.1问题描述设计、实现一个全国大城市间的交通咨询程序，为旅客提供三种最优决策方案：（1）时间最短（2）费用最小（3）中转次数最少。
2.2需求分析该程序所做的工作的是模拟全国交通咨询，为旅客提供三种最优决策的交通咨询。
此程序规定：（1） 在程序中输入城市名称时，需输入10个字母以内的字母串；
输入列车或飞机编号时需输入一个整型数据；
输入列车或飞机的费用时需输入一个实型数据；
输入列车或飞机开始时间和到达时间时均需输入两个整型数据（以hh：mm的形式）；
在选择功能时，应输入与所选功能对应的一个整型数据。
（2） 程序的输出信息主要是：最快需要多少时间才能到达，或最少需要多少旅费才能到达，或最少需要多少次中转到达，并详细说明依次于何时乘坐哪一趟列车或哪一次班机到何地。
（3） 程序的功能包括：提供对城市信息的编辑，提供列车时刻表和飞机航班表的编辑，提供三种最优决策：最快到达、最省钱到达、最少中转次数到达。
2.2需求分析该程序所做的工作的是模拟全国交通咨询，为旅客提供三种最优决策的交通咨询。
此程序规定：（1） 在程序中输入城市名称时，需输入10个字母以内的字母串；
输入列车或飞机编号时需输入一个整型数据；
输入列车或飞机的费用时需输入一个实型数据；
输入列车或飞机开始时间和到达时间时均需输入两个整型数据（以hh：mm的形式）；
在选择功能时，应输入与所选功能对应的一个整型数据。
（2） 程序的输出信息主要是：最快需要多少时间才能到达，或最少需要多少旅费才能到达，或最少需要多少次中转到达，并详细说明依次于何时乘坐哪一趟列车或哪一次班机到何地。
（3） 程序的功能包括：提供对城市信息的编辑，提供列车时刻表和飞机航班表的编辑，提供三种最优决策：最快到达、最省钱到达、最少中转次数到达。
2024/3/30 16:32:43
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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