python-opencv 部分练习代码

利用Pytorch实现的一个简单的神经网络，实现了异或门。(Using a simple neural network implemented by Pytorch, XOR gates are realized.)

根据训练的数据来对新图片进行识别的过程

说明：  这是一个按键精灵脚本的插件程序,实现后台鼠标键盘操作(This a anjian jinglinng de program,This is a test program.)

说明：  attention机制的LSTM网络，十分好用(The LSTM network of attention mechanism is very easy to use)

说明：  部分可观察马尔科夫决策过程，强化学习，用于决策(Partially observable Markov Decision process)

【实例简介】利用深度强化学习算法对机械臂进行有效的控制，其中机械臂的优化目标为根据动态目标自由转动

SVM向量机使用python的实现：     本代码的是基于sklearn的实现了人脸识别的简单的功能     本代码实现了手写字体的识别的功能     基于的数据是sklearn自带的

说明：  聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。(The workflow of focusing on crawlers is more complicated, and it is necessary to filter the links irrelevant to the topic according to certain webpage analysis algorithms, retain useful links and put them into the queue of URLs waiting to be crawled.)

bro联动防火墙的Python实现，分客服端和服务端，服务端把bro的报警信息定时发送到iptables，防火墙处理动作(Python implementation bro with Firewall, sub-customer side and service side, the server time to bro send alarm information to iptables, the firewall processing actions)

用Python语言实现的大规模数据聚类，附实验报告(Large-scale data clustering with Python language, with experimental reports)