bp神经网络python实现

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做物联网涉及到实际使用环境语音识别准确率的测试，大量的语料如果是人来朗读的话太费功夫，编一个自动测试程序即可无人通宵测试，大大提高了效率；朗读上可以通过调用powershell来朗文档中的语料，通然后过串口抓取设备设备对语料响应的数据进行分析把识别结果写入到文档当中; 需要安装serial（串口支持模块）和openxl（Exel文档支持模块）;编译调试完成打包为.exe文件，可在没有配置python环境的电脑上运行； 使用到python多线程（通过Queue线程间通信），还有文档读写操作；很有参考价值，

中文版附数据及代码文件 量化投资以Python为工具完整版 以python为工具进行量化投资分析 书中包含python基础、统计学基础、金融理论与投资组合、时间序列与配对交易、技术指标与量化投资

年会抽奖 示例源码(带音效，python已打包成exe)

需安装 pip install python_docx 生成的word文档如下

此实例为Python写的一个简单的贪吃蛇游戏，提供Python入门者学习

【实例简介】深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点

【实例简介】

最新的Python爬虫，使用Python 3编写； 可以爬取美团美食里任意城市的所有店铺，内含使用说明，一个城市的真实爬取好的数据作为样例以及token解析工具。爬取的数据会存入excel，程序会自动建立excel表。 2020年6月4日更新。 如果现在运行不成功，可能是美团的反爬虫策略更新了，可以通过给我评论来告知我更新 内含说明书；两份爬好的样例数据

1. 实验目的 1） 掌握搜索算法的基本设计思想与方法，  2） 掌握A*算法的设计思想与方法，  3） 熟练使用高级编程语言实现搜索算法，  4） 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。   1. 实验问题  寻路问题。以图1为例，输入一个方格表示的地图，要求用A*算法找到并输出从起点（在方格中标示字母S）到终点（在方格中标示字母T）的代价最小的路径。有如下条件及要求：   1） 每一步都落在方格中，而不是横竖线的交叉点。 2） 灰色格子表示障碍，无法通行。 3） 在每个格子处，若无障碍，下一步可以达到八个相邻的格子，并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中，向上、下、左、右四个方向移动的代价为1，向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4） 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如，黄色格子代表沙 漠，经过它的代价为4；蓝色格子代表溪流，经过它的代价为2；白色格子为普通地形，经过它的代价为0。 5） 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和；地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。