神奇的战士

机器人强化学习之使用 OpenAI Gym 教程与笔记 除了试图直接去建立一个可以模拟成人大脑的程序之外， 为什么不试图建立一个可以模拟小孩大脑的程序呢?如果它接 受适当的教育，就会获得成人的大脑。 — 阿兰·图灵介绍强化学习 (Reinforcement learning) 是机器学习的一个子领域用于制定决策和运动自由度控制。强化学习主要研究在复杂未知的环境中，智体(age...

最近沉迷于抖音无法自拔，常常花好几个小时在抖音漂亮小姐姐身上。为了高效、直接地找到漂亮小姐姐，我用 Python + ADB 做了一个 Python 抖音机器人 Douyin-Bot。特性[x] 自动翻页[x] 颜值检测[x] 人脸识别[x] 自动点赞[x] 自动关注[x] 随机防 Ban[ ] 自动回复原理打开《抖音短视频》APP，进入主界面获取手...

python数字图像处理-图像的基本结构和基础知识一、python实现BMP图像的读取和显示BMP文件格式，又称为Bitmap（位图）或是DIB(Device-Independent Device，设备无关位图)，是Windows系统中广泛使用的图像文件格式。由于它可以不作任何变换地保存图像像素域的数据，因此成为我们取得RAW数据的重要来源。Windows的图形用户界面（graphical user

python数字图像处理-图像噪声与去噪算法图像噪声椒盐噪声概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。给一副数字图像加上椒盐噪声的步骤如下：指定信噪比 SNR （其取值范围在[0, 1]之间）计算总像素数目 SP

python 发送邮件配置服务器和邮箱 mail_info.pymail_host = 'smtp.yeah.net'mail_user = 'mail_name'mail_pass = 'mail_password'sender = 'mail_name@yeah.net'receivers = ['target@mail.com']发送邮件 mail_trans.pyfrom

说明最近在写markdown文档的过程中,经常需要插入一些图片.因为托管博客的服务器空间有限,所以上传图片到图床再插入到markdown中.有时候又插入网上的图片,这些图片随时可能失效.导致我的博客网站显示图片错误.所以花了一点时间,用python 正则匹配 markdown中图片链接,然后下载图片保存到本地文件夹img中.这样就不用担心图片失效啦,当我找到稳定的图床,可以随时把这些图片再上传更新

二叉搜索树定义一颗二叉搜索树是以二叉树来组织的,每个节点除了 Key 还包括 左孩子, 右孩子, 父节点 等信息. BST满足限制条件: 对于任意节点的X,他的 左子树中关键字最大值<=X.key , 右子树关键字最小值>=X.key 这个关系表示如下根据上图定义,一个二叉搜索树的例子是二叉树操作查询插入删除查询(搜索)二叉树搜索采用递归的方式来进行查询,根据二叉搜索树的定义: 左子树存储

# 说明需要在PC主机(Linux)上编写代码,每次都要将代码拷贝到从机(Linux)上编译运行程序.这里用到scp命令 scp -r /主机/文件 从机名@192.168.x.x:从机目录/.利用sshfs可以直接在从机进行编译,省略拷贝步骤.系统结构框图Linux 主机 <=====> Linux 从机操作步骤主机sudo apt-get install openssh-serverifco

文章源码在 https://github.com/wangshub/python-vad引言语音端点检测最早应用于电话传输和检测系统当中,用于通信信道的时间分配,提高传输线路的利用效率.端点检测属于语音处理系统的前端操作,在语音检测领域意义重大. 但是目前的语音端点检测,尤其是检测 人声 开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于 能判断,但是不敢保证 判别准确性 的阶段....

教你用Python来玩微信跳一跳 2017年12月28日下午，微信发布了 6.6.1 版本，加入了「小游戏」功能，并提供了官方 demo「跳一跳」。https://wangshub.github.io项目地址游戏模式这是一个 2.5D 插画风格的益智游戏，玩家可以通过按压屏幕时间的长短来控制这个「小人」跳跃的距离。可能刚开始上手的时候，因为时间距离之间的关系把握不恰当，只能跳出几个就掉到了台子

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github 用户 followers 分析如何分析一个github用户的followers？周末手痒，用python分析了一下自己 github 的 followers 用户，统计结果如下问题分析在github上，一个用户的主页显示如下，主要对如下用户信息进行提取 - 用户名称 - 所在的位置 - 用户仓库、stars、Followers、Following数量 -

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