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说明：  基于强化学习算法A3C实现的一个小案例。(A small case based on the A3C implementation of the reinforcement learning algorithm.)

说明：  ACL 2020图神经网络（GNN）相关论文——自动摘要。本文提出了一种基于图的异构神经网络抽取摘要算法(HeterSUMGraph)，该算法除句子外，还包含不同粒度的语义节点。这些额外的结点起到句子之间的中介作用，丰富了句子之间的关系。(ACL 2020 graph neural network (GNN) related papers-automatic summary. This paper proposes a graph-based heterogeneous neural network extraction summary algorithm (HeterSUMGraph), which contains semantic nodes with different granularities in addition to sentences. These extra nodes act as an intermediary between sentences, enriching the relationship between sentences.)

说明：  K-mean算法实现客户分类。 K-Means算法思想：（1）事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，（2）首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，（3）将样本点归到最相似的类中，（4）接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。(Implementing Customer Classification by K-means Algorithms)

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取网络文件尺寸并进度下载易语言源码,例程结合易语言超文本浏览框支持库，使用客户组件连接文件地址，发送URL地址消息取文件的数据大小并下载，并有进度演示。

复合材料冲击损伤ew2e23e232e22ge(Impact Damage of Composite Materials)

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模糊C均值聚类算法，其思想：使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。每一个数据都有p个特征，将样本X分为c个模糊组，并求每组的聚类中心。FCM的输入是一个待聚类的数据集，它的输出是一个cxn的模糊划分矩阵U.一个数据集的隶属度的和总等于1. 聚类中心表示的是每个类的平均特征，认为是这个类的代表点。

python深度学习股票分析框架，就这么多了(python learning stock)

【实例简介】 Python操作Sqlite表的实例，包括建表、插入数据、获取字段信息。