卷积自编码器

计算机视觉，局部图像描述子python实现harris角点检测，特征匹配，sift特征检测和匹配，可以直接运行，内附VLFeat工具包sift，立体图像的特征提取和匹配是机器人视觉定位的核心技术，立体图像的特征点的匹配精度直接影响视觉导航定位的精度。

基于RNN，实现语句情感分类，代码附带注释可直接运行

一个小小的表白程序（python）

2019电赛    电磁炮,河北省一等奖

目录1.达到的目的2.思路   2.1.强化学习（RL Reinforcement Learing）   2.2.深度学习（卷积神经网络CNN）3.踩过的坑4.代码实现（python3.5）5.运行结果与分析

实现了增删改查等基本操作 运行环境：python 2.7  django==1.8  mysql 5.7.26 开发环境：Pycharm 【调试说明】 1. 修改 settings.py 中的数据库信息 为你本机数据库信息，同时要在mysql中创建上数据库 student_crud 2. 运行命令 初始化数据库相关表（或者直接使用附件中的sql脚本创建）  D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py migrate 3. 运行命令 打开网址 D:idePython27Scripts>python D:StudyProjectsPythonProjectDjango_CRUD_Student-mastermanage.py runserver

16个python基础小例子

通过岭回归实现 数据标签的预测

参考资料为清华大学出版社的数值分析，作者为李庆杨、王能超、易大义。 运行后可以输入任意点，程序会根据这些点实现插值函数的构造以及绘图。同时提供了一些预设点和龙格函数的点集构造方法。实现的插值方法有：牛顿插值、拉格朗日插值、三次样条插值。 在运行前必须安装numpy库和matplotlib库。

基础路径规划A*算法python实现