unity2D横版冒险跳跃游戏源码,适合做横版冒险类游戏的基层源码，有点像超级玛丽，也可顶砖块，人物可在坡上倾斜，支持攀爬、双跳、游泳、蹲滑、绳索、梯子、敌人AI，支持触摸屏等等，c#脚本。

基于百度AI开放平台的图像分割示例Demo,具体使用可以参考博主博客

完整版411页，绝非110多页的阉割版。
你值得拥有！目录回到顶部↑前言从系统集成到系统整合消息驱动和消息触发记号约定第1章概念与原理1.1简介1.2概念与对象1.3工作原理第2章安装2.1安装环境2.2安装介质2.3安装过程2.4缺省配置2.5安装补丁2.6其他平台2.7安装目录2.8安装文档第3章控制与管理3.1MQ控制命令3.2MQ对象管理.3.3基本队列操作3.4MQ配置信息3.5MQ管理方式3.6日志（Log）第4章通信与配置4.1消息路由4.2通道配置4.3通道的属性4.4通道的状态4.5互连配置举例第5章应用设计第6章消息处理第7章广播通信第8章客户端第9章群集第10章监控与性能第11章安全协议第12章用户出口第13章MQI编程第14章Java编程第15章JMS编程第16章ActiveX编程第17章AMI编程第18章FCF&AI编程附录1WebSphereMQ进程一览表附录2WebSphereMQ命令一览表附录3MQSC命令一览表参考书目

基于AI格式的山东省县级行政区划地图，截止到2012年12月

Today,machinelearningunderliesarangeofapplicationsweuseeveryday,fromproductrecommendationstovoicerecognition--aswellassomewedon'tyetuseeveryday,includingdriverlesscars.Itisthebasisofthenewapproachincomputingwherewedonotwriteprogramsbutcollectdata;theideaistolearnthealgorithmsforthetasksautomaticallyfromdata.Ascomputingdevicesgrowmoreubiquitous,alargerpartofourlivesandworkisrecordeddigitally,andas"BigData"hasgottenbigger,thetheoryofmachinelearning--thefoundationofeffortstoprocessthatdataintoknowledge--hasalsoadvanced.Inthisbook,machinelearningexpertEthemAlpaydinoffersaconciseoverviewofthesubjectforthegeneralreader,describingitsevolution,explainingimportantlearningalgorithms,andpresentingexampleapplications.Alpaydinoffersanaccountofhowdigitaltechnologyadvancedfromnumber-crunchingmainframestomobiledevices,puttingtoday'smachinelearningboomincontext.Hedescribesthebasicsofmachinelearningandsomeapplications;theuseofmachinelearningalgorithmsforpatternrecognition;artificialneuralnetworksinspiredbythehumanbrain;algorithmsthatlearnassociationsbetweeninstances,withsuchapplicationsascustomersegmentationandlearningrecommendations;andreinforcementlearning,whenanautonomousagentlearnsactsoastomaximizerewardandminimizepenalty.Alpaydinthenconsiderssomefuturedirectionsformachinelearningandthenewfieldof"datascience,"anddiscussestheethicalandlegalimplicationsfordataprivacyandsecurity.TableofContentsChapter1WhyWeAreInterestedInMachineLearningChapter2MachineLearning,Statistics,AndDataAnalyticsChapter3PatternRecognitionChapter4NeuralNetworksAndDeepLearningChapter5LearningClustersAndRecommendationsChapter6LearningToTakeActionsChapter7WhereDoWeGoFromHere?

深蓝AI超级智能名片v1.5.7小程序修复版深蓝AI超级智能名片v1.5.7小程序修复版

Python源程序，可以预测数据的未来走势，任何的数据只要保存到文件中即可。

Description给定n个矩阵｛A1,A2,…,An｝，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。
如何确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。
Input输入包含多组测试数据。
第一行为一个整数C，表示有C组测试数据，接下来有2*C行数据，每组测试数据占2行，每组测试数据第一行是1个整数n，表示有n个矩阵连乘,接下来一行有n+1个数,表示是n个矩阵的行及第n个矩阵的列,它们之间用空格隔开.Output你的输出应该有C行，即每组测试数据的输出占一行，它是计算出的矩阵最少连乘积次数.SampleInput1310100550SampleOutput7500

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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。