流行学习的matlab代码，包括各种流形学习方法:MDS/ISOMAP/LLE/HLLE/LE/LTSA……图形界面，操作简单。

本文来自于简书，本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络，通过本文，你可以了解到这些问题的答案，同时还能知道神经网络的历史，以及如何较好地学习它神经网络是一门重要的机器学习技术。
它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。
学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地协助你理解深度学习技术。
神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。
人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。
成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
图1人脑神经网络那么机器学习中的神经网络是如何实现这种模拟的，并且达到一个惊人的良好效果的？由于本文较长，为方便读者，以下是本文的目录

《openssl编程》当前版本，在以前的基础上增加了椭圆曲线补充。
第一章 基础知识 81.1 对称算法 81.2 摘要算法 91.3 公钥算法 91.4 回调函数 11第二章 openssl简介 132.1 openssl简介 132.2 openssl安装 132.2.1 linux下的安装 132.2.2 windows编译与安装 142.3 openssl源代码 142.4 openssl学习方法 16第三章 堆栈 173.1 openssl堆栈 173.2 数据结构 173.3 源码 183.4 定义用户自己的堆栈函数 183.5 编程示例 19第四章 哈希表 214.1 哈希表 214.2 哈希表数据结构 214.3 函数说明 234.4 编程示例 25第五章 内存分配 275.1 openssl内存分配 275.2 内存数据结构 275.3 主要函数 285.4 编程示例 29第六章 动态模块加载 306.1 动态库加载 306.2 DSO概述 306.3 数据结构 316.4 编程示例 32第七章 抽象IO 347.1 openssl抽象IO 347.2 数据结构 347.3 BIO函数 367.4 编程示例 367.4.1 membio 367.4.2 filebio 377.4.3 socketbio 387.4.4 mdBIO 397.4.5 cipherBIO 407.4.6 sslBIO 417.4.7 其他示例 42第八章 配置文件 438.1 概述 438.2 openssl配置文件读取 438.3 主要函数 448.4 编程示例 44第九章 随机数 469.1 随机数 469.2 openssl随机数数据结构与源码 469.3 主要函数 489.4 编程示例 48第十章 文本数据库 5010.1 概述 5010.2 数据结构 5110.3 函数说明 5110.4 编程示例 52第十一章 大数 5411.1 引见 5411.2 openssl大数表示 5411.3 大数函数 5511.4 使用示例 58第十二章 BASE64编解码 6412.1 BASE64编码引见 6412.2 BASE64编解码原理 6412.3 主要函数 6512.4 编程示例 66第十三章 ASN1库 6813.1 ASN1简介 6813.2 DER编码 7013.3 ASN1基本类型示例 7013.4 openssl的ASN.1库 7313.5 用openssl的ASN.1库DER编解码 7413.6 Openssl的ASN.1宏 7413.7 ASN1常用函数 7513.8 属性证书编码 89第十四章 错误处理 9314.1 概述 9314.2 数据结构 9314.3 主要函数 9514.4 编程示例 97第十五章 摘要与HMAC 10015.1 概述 10015.2 openssl摘要实现 10015.3 函数说明 10115.4 编程示例 10115.5 HMAC 103第十六章 数据压缩 10416.1 简介 10416.2 数据结构 10416.3 函数说明 10516.4 openssl中压缩算法协商 10616.5 编程示例 106第十七章 RSA 10717.1RSA引见 10717.2 openssl的RSA实现 10717.3 RSA签名与验证过程 10817.4 数据结构 10917.4.1RSA_METHOD 10917.4.2 RSA 11017.5 主要函数 11017.6编程示例 11217.6.1密钥生成 11217.6.2 RSA加解密运算 11317.6.3签名与验证 116第十八章 DSA 11918.1DSA简介 11918.2 openssl的DSA实现 12018.3 DSA数据结构 12018.4 主要函数 12118.5 编程示例 12218.5.1密钥生成 12218.5.2签名与验证 124第十九章DH 12619.1 DH算法引见 12619.2 openssl的DH实现 12719.3数据结构 12719.4 主要函数 12819.5 编程示例 129第二十章

Q-learning是一种模型有关的强化学习方法，本文档使用Q-learning做了一个简单的搜索任务，有助于初学者理解强化学习，理解Q-learning.

本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析，并对LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。
此外，提出了一种PCA(PrinciPalComponentAnalysiS)和LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。
为了进一步说明此算法的无效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理过程中，得到了预期的效果。
为了说明此算法的无效性，本文又进一步从理论上进行了分析。

基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码，具有超详细的正文，已经在诸多项目中得到了实际应用。
主要包含2个文件：（1）dqn.py，实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等；
（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习，并最终学会仿真月球车着陆游戏。

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点．它以一种通用的方式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制．自提出以来，在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中，深度强化学习方法已经取得了实质性的突破．该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；
其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势．

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。