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上传文件是Python实现的各种相似度算法，对学习推荐系统的同学非常有用。

使用tensorflow构建简单的神经网络，实现Mnist任务(We used tensorflow framework to build a simply neural network,and finished the task of Mnist classification.)

实现了在Mnist上的分类，使用了卷积神经网络(use convoluntional neural network to implement classificaiton on Minist.)

可以简单地走一个小迷宫，程序尚不完善,希望收到指导意见(can simply walk through a small maze, and the procedure is not perfect yet.)

说明：  lstm多输入时间序列预测，具有长效记忆性的神经网络算法。(LSTM multi-input time series prediction,Neural network algorithm with long-term memory.)

说明：  实现强化学习，完成人工智能，实现机器学习，完成深度学习(Realize reinforcement learning, artificial intelligence, machine learning and deep learning)

说明：  3DS kit extractor, used to extract .dbk and .dbf files

这是 DES 加密源代码与 python 代码。 只执行与 python 源代码和 * 不使用任何模块 * ！

Python的爬虫实例,该实例采用beautifulsoup,以及requests模块访问目标服务器,将目标服务器中的有效信息,获取到本地文件中

说明：  python编写，使用sklearn机器学习库里的svm分类器，以MNIST为数据集，手动输入数字分类，MNIST.py为训练代码，训练10000次准确率为93.93%，手动3.py为手动输入并分类的代码。(Written in Python, using the svm classifier in the sklearn machine learning library, using MNIST as the data set, manually input the numeric classification, MNIST.py is the training code, the accuracy of training 10000 times is 93.93%, manual 3.py is manually entered and classified Code.)