用户网络欺诈检测的实战项目资源包，挺适合想深入搞搞二分类模型的你。里面不仅有常用的机器学习算法对比实验，还有一份还不错的用户行为数据，适合练手做模型优化。 用户网络欺诈行为检测的项目挺全，数据是重点，有个用户信息.csv，里面交易记录、登录行为啥的都有，特征丰富，起来比较带感。 mian.py和me
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ATRank 框架利用注意力机制捕捉用户行为序列中的复杂依赖关系，为推荐系统提供更精准的用户偏好理解。该框架通过对用户历史行为进行加权编码，突出显示与目标项目相关的关键行为，从而提高推荐的相关性和个性化程度。
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驾驶行为预测的机器学习项目，挺适合想练手数据建模的你。它的思路就是拿一堆驾驶数据，比如速度、急转弯次数，用模型去预测驾驶风险。用到的东西还挺全，像特征工程、随机森林、神经网络都会用到。数据量大，所以你得跟 Spark、Hadoop 打交道。做完模型还能部署实时预测，响应快，效果直观。如果你想顺便提升
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行为树是一种先进的游戏AI技术，可简化AI逻辑的开发。它在众多大作中得到应用，现已整合到Unreal4和Unity等引擎中。行为树可轻松扩展，原理清晰，是未来AI技术的趋势。
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家猫表现出 playful 的行为，例如玩耍毛线球。
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建模untiy3d建模分享新手建模必看【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C
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代码异常行为是指程序代码在执行过程中出现了预期之外的结果或状态。 这些异常行为可能由多种因素导致，例如逻辑错误、数据错误、环境问题等。 分析代码异常行为对于保障软件质量至关重要，可以帮助开发人员识别潜在问题、修复缺陷并提高代码可靠性。
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PandaBehaviourTree 是个挺方便的行为树制作插件，基本上通过 txt 文件就能编辑，挺适合那些刚接触行为树的同学。它的操作简单，能你快速理解行为树的本质，像是设计 AI 逻辑、控制 NPC 行为的时候就有用。你不需要太复杂的操作，打开文件编辑即可，直接上手就能看到效果。适合游戏开发，
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