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Open3d学习计划——1(简介与安装)

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游戏和三维互动内容开发工具,专业游戏引擎 游戏引擎: 一款游戏最核心的代码 包含: 渲染引擎,物理引擎、碰撞检测,音效、脚本引擎、动画系统 人工智能、网络引擎、场景管理。 游戏公司分工 策划、美工、软件...

《HTML5完美游戏开发》——1.2 为什么要关注Open Web Game

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搜索引擎类网站调查报告

搜索引擎类网站调查报告1 调查目的和背景...小组整体调查背景 本小组经过初步调研和讨论,将目前流行的网络分为了如下七类:l 门户类(含专业门户)l 社区类l 博客和波客类l 电子商务类l 搜索引擎类l 媒体类l 

第12章 开发音频/视频应用程序

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我的Linux PC开发环境 2008-04-01 21:30 976人阅读 评论(1) 收藏 举报 linuxpython工具wxpythonwindowssubversion package: download from: 软件集成开发环境(代码编辑、浏览、编译、调试) Emacs...

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Microsoft .NET Compact Framework 开发常见问题解答 发布日期: 3/30/2005 | 更新日期: 3/30/2005 Microsoft .NET Compact Framework 开发的常见问题解答。 这个 FAQ 有部分是通过编辑公共 .NET Compact Framework...

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ml-agents0.7We are committed to working to help make Unity the go-to platform for Artificial Intelligence (AI) ... In the past few weeks, we’ve seen research groups taking notice, with OpenAI us...

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Linux 开发环境工具 下载网址大全 --转

Linux 开发环境工具 下载网址大全 --转 ARM综合2010-08-04 22:46:17阅读329评论0字号:大中小订阅 软件集成开发环境(代码编辑、浏览、编译、调试)Emacs ...

R语言绘图基础

介绍R语言的绘图基础,如固有颜色、RGB取色、主题调色板介绍,文字字体、颜色、大小等参数详解,点样式、颜色、大小等参数详解,线条样式、颜色、粗细等参数详解;详细介绍R低级绘图函数:标题、图例、坐标轴、网格线、点、线等;后介绍了R绘图函数:散点图、线图、箱线图、散点图矩阵、气泡图等。 通过此课程,了解R语言的绘图基础,熟练运用R低级绘图函数,熟练运用R高级绘图函数绘制图形

Java面试题大全(备战2021)

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。

波士顿房价预测数据及代码

本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。

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ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。

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数模_改进SEIR模型的matlab代码.zip

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码,还包含Si,sir,sis的代码,是做数学建模比赛整理的资料,具全,带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律,是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题,通过对各个国家疫情状况数据的分析,采用……方法,建立……模型,获得……,同时以……为优化目标,获得……最优模型。 针对问题一,为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日~2月5日的疫情数据分析,考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型,基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096~3.613之间。 针对问题二,针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性,结合国内公开的疫情防控数据,考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型,与logistic模型和传统的SEIR模型比较,预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据,采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

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2020五一数学建模A题 论文 煤炭价格预测问题

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标,通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法,建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号,通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t,网络输出值y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

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2020年东三省数学建模A题_论文展示。 采用了topsis和lstm长短期记忆人工神经网络深度学习模型。 研究新冠病毒疫情传播和世界主要国家疫情聚类和疫情管控评价。

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