这是一本入门的书,其宗旨是向读者引见经典的和现代的图像重建方法.本书涵盖了二维(2D)平行光束和扇形束成像,三维(3D)平行线,平行面,及锥形束成像.包括解析算法和迭代算法.本书还描述了这些算法在X光CT,SPECT,PET,和MRI等医学影像中的应用.本书对最新的研究成果,如使用截断的投影数据精确重建ROI,Katsevich的锥形束滤波反投影(FBP)算法,以及利用l0极小化方法来重建极度欠采样数据.

Q-learningwithepsilon-greedyexploreAlgorithmforDeterministicCleaningRobotV1确定性清洁机器人MDP清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。
状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。
机器人可以向左移动或向左移动正确的。
第一个(1)和最后(6)个状态是终端状态。
目标是找到最大化报答的最优策略从任何初始状态。
这里是Q-learningepsilon-greedy探索使用算法（在强化学习中）。
算法2-3，来自：@book{busoniu2010reinforcement,title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}，作者={Busoniu，Lucian和Babuska，Robert和DeSchutter，Bart和Ernst，Damien

1、求解非线性方程2、两种迭代法的求解精度均为0.000013、要求输出两种迭代算法的迭代初值、各次迭代值、迭代次数2、研讨迭代函数、迭代初值对函数

icp手写svd以及迭代算法求解旋转平移矩阵

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。