多标签多算法的Rust实现橙色点是多边形质心。
蓝绿色点是理想的标签位置。
红色框显示搜索空间。
您可以通过克隆此回购，切换到生成自己这个可视化的分公司，并打开Jupyter笔记本电脑，然后通过细胞步进。
您还可以使用笔记本轻松显示自己的多边形。
如何使用externcratepolylabel;usepolylabel::polylabel;externcrategeo;usegeo::{Point,Polygon};letcoords=vec![(0.0,0.0),(4.0,0.0),(4.0,1.0),(1.0,1.0),(1.0,4.0),(0.0,4.0),(0.0,0.0)];letpoly=Polygon::new(coords.into(),vec![]);letlabel_pos=polylabel(&poly,&0.10);//Point(0.5

基于多算法融合的小波降噪方法，可以实现一维信号的有效去噪，另外附有盲源分离代码！

本文件是算法竞赛入门典型熬炼指南(刘汝佳/陈锋)的高清残缺版。
文字可复制，排版与实体书不合。
《算法竞赛入门典型:熬炼指南》是《算法竞赛入门典型》的弥留增补，旨在增补原书中不波及大概教学患上不够详尽的内容，从而构建一个较残缺的学识体系，并且用大宗有针对于性的题目，让笼统繁杂的算法以及数学详尽化、适用化。
《算法竞赛入门典型:熬炼指南》共6章，分别为算法方案底子、数学底子、适用数据结构、若干下场、图论算法与模子以及更多算法专题，全书经由近200道例题深入浅出地介绍了上述规模的各个学识点、典型脑子方式以及法度圭表标准实现的罕有方式以及本领，并在章末以及附录中给出了丰厚的分类习题，供读者查漏补缺以及强化学习下场。

好久不能上网，心里闷得发慌，于是本人做了个聊天机器人，取名“旺财”。
代码很少，数据库记录不多，算法也很简单，“旺财”的智商肯定不高，那就请大家多多关照它吧。

模仿学习此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现：优势演员评论家（A2C）的同步变体近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法，，，策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法（尚不起作用...）行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma

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。