利用深度学习进行图像融合

数据库结构导出Excel数据库结构导出Excel数据库结构导出Excel数据库结构导出Excel数据库结构导出Excel

说明：  算法与数据结构，python版本的，北大内部教材(Algorithms and Data Structures, Python Version, Peking University Internal Textbook)

2017 IEEE论文语义分割segnet keras版代码

说明：  重油燃烧机理chemkin机理文件，反应步数较多，需要较大服务器计算(Heavy oil combustion mechanism chemkin mechanism file, more reaction steps.)

环信 IM 后台代码 , web , python, java, ruby 语言 ，即时通信，文本、表情消息，直接发送、接收。提供Demo，方便大家参考，已实现聊天添加/删除好友/群组功能。登录、登出、操作好友、收发个人消息/群组消息等，好友之间可以通过webrtc进行视频聊天（仅支持 https + Webkit浏览器）

说明：  1. 常用的数值积分方法(特别是梯形法、Simpson方法、 Cotes公式、Romberg算法以及Gauss 求积公式)的原理； 2. 复合梯形公式，复合Simpson公式，Romberg算法的程序(1. Commonly used numerical integration methods (especially trapezoid method, Simpson method Cotes formula, Romberg algorithm and Gauss quadrature formula); 2. Program of compound trapezoid formula, compound Simpson formula and Romberg algorithm)

说明：  一个基于kera的resnet神经网络的baseline(A baseline of RESNET neural network based on Kera)

这是一个来自git的深度学习算法的python、代码，需要自己编译安装，压缩包里面含有安装步骤

一、俄罗斯方块DQN算法实验报告1. 网络结构图1 DQN网络结构2. 超参数 GAMMA = 0.99  # decay rate of past observations 设置增强学习更新公式中的累计折扣因子 OBSERVE = 500.  # timesteps to observe before training 设置观察期的迭代次数 EXPLORE = 500.  # frames over which to anneal epsilon 设置探索期的观察次数 FINAL_EPSILON = 0.002  # final value of epsilon 设置ε的最终最小值 INITIAL_EPSILON = 10.0  # starting value of epsilon 设置ε的初始值 REPLAY_MEMORY = 5900  # number of previous transitions to remember 设置replay memory的容量 BATCH = 32  # size of mini batch 设置每次网络参数更新世用的样本数目 K = 1  # only select an action every Kth frame, repeat prev for others，设置几帧图像进行一次动作， # K越大让控制台输出的速度变慢，游戏画面速度变快，机器人动作的速度变越迟缓。ACTIONS = 6  # number of valid actions 游戏动作数3.实验结果训练前期的self.score分数很低150左右，EPSILON=1.0，Q_MAX= 2.061341e-02：图2 EPSILON=1.0设置超参数EPSILON=0.05在1000步迭代之后：EPSILON固定在0.04999999999999416  Q_MAX = -1.163765e-01Self.score有明显的提升，但是之后无论训练多久都没有明显提升了。图3 EPSILON=0.05设置超参数EPSILON= 0.002在1001步迭代之后：EPSILON固定在0.000004 Q_MAX = 1.728995e 02Self.score可以轻松达到200以上。图4 EPSILON=0.000004设置超参数EPSILON= 0.000001在1001步迭代之后：EPSILON固定在-0.001998997999987482  Q_MAX = 1.899879e 03Self.score可以轻松达到200以上。图5 EPSILON=-0.002 【核心代码】用DQN来玩俄罗斯方块 tetrix_DQN ├── Wrapped Game Code│   └── tetris_fun.py├── deep_q_network.py├── logs_tetris│   ├── hidden.txt│   └── readout.txt└── saved_networks    ├── tetris-dqn-10000.data-00000-of-00001    ├── tetris-dqn-10000.index    ├── tetris-dqn-10000.meta    └── tetris-dqn-316600003 directories, 8 files

说明：  详细编写如何让使用cnn识别自己的图片，自己建立cnn模型，可修改(Write in detail how to use CNN to identify their own pictures)