强盗地牢演示一个简单的Unity项目，展示了多臂强盗算法。
总览在最简单的情况下，有一个包含两个箱子的房间。
打开箱子会产生钻石（好东西）或重影（坏东西）。
多次打开相同的箱子会根据产生钻石的一些潜在概率产生不同的钻石和幻影序列。
例如，概率为0.5的箱子表示将产生50-50的钻石和鬼影的混合，而概率为0.9的箱子表示将产生十分之九的钻石（约十分之一）。
注意，每个箱子都有其自己的真实概率，该主体（在这种情况下，是决定打开哪个箱子的实体）不知道的。
代理人每次选择箱子时，在发现钻石的情况下要么获得正面奖励，要么在发现鬼影的情况下获得负面奖励。
代理商的目标是在许多试验中最大化其总奖励-在每
总览在最简单的情况下，有一个包含两个箱子的房间。
打开箱子会产生钻石（好东西）或重影（坏东西）。
多次打开相同的箱子会根据产生钻石的一些潜在概率产生不同的钻石和幻影序列。
例如，概率为0.5的箱子表示将产生50-50的钻石和鬼影的混合，而概率为0.9的箱子表示将产生十分之九的钻石（约十分之一）。
注意，每个箱子都有其自己的真实概率，该主体（在这种情况下，是决定打开哪个箱子的实体）不知道的。
代理人每次选择箱子时，在发现钻石的情况下要么获得正面奖励，要么在发现鬼影的情况下获得负面奖励。
代理商的目标是在许多试验中最大化其总奖励-在每
2024/8/30 12:42:12
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分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。
2024/8/30 8:06:55
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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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