A3C强化学习PYTHON代码

手势识别，从获取样本到训练测试都有代码 需要keras，opencv，tensorflow等库

卷积网络架构-LeNet-5

需要安装snap7，命令： pip install python-snap7

使用Python3.x与Django2.0.1开发的在线教育平台网站 运行步骤如下： $ cd 到当前程序目录$ pip install -r requirements.txt$ python manage.py runserver

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。

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从零开始学Python网络爬虫_源代码.rar

井字棋

基于`opencv-python`的车牌识别，代码主要参考CSDN上几个版主的代码，对代码进行了一定的优化，一定程度上提高了识别的准确率。并重写了一个GUI界面，添加数据导出功能。

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