HarmonyOS 2俄罗斯方块：深度Q网络加持 该项目展示了如何使用深度Q网络(DQN)训练AI玩俄罗斯方块。训练成果显著，AI能够消除1000多行方块。 工作原理 项目利用强化学习来决定在特定状态下采取何种行动以最大化奖励。 状态选择 最初尝试使用二维数组表示游戏面板状态，但由于神经网络需要更高
HarmonyOS 25 次浏览
在现代云计算环境中，Docker因其轻量级的虚拟化技术，已成为开发者和运维人员的首选工具。对于需要高度定制网络环境的大型企业或应用，简单的端口映射可能无法满足需求。青云Docker网络插件通过集成青云的SDN服务，为每个Docker容器提供独立的网卡，直接与SDN网络对接，极大增强了网络灵活性和安全
Docker 21 次浏览
AFN 深度应用 基础用法解读: 解析 AFN 的核心功能与基本使用方法，涵盖网络请求发送、数据解析、进度监控等关键环节。 封装策略: 探索构建自定义网络请求管理类的方法，实现代码复用和模块化设计，提升开发效率。 进阶技巧: 深入探讨 AFN 高级特性，如网络状态监测、请求队列管理、文件上
IOS 19 次浏览
样本过小影响网络学习，大规模数据集显得十分重要，此脚本帮助深度学习爱好者利用现有资源挖掘网络中的图像数据，扩充样本。[声明，请合法合规使用本脚本，因使用过程中出现任何损失，本人概不负责]
Python 18 次浏览
基于深度神经网络的流量异常检测，结合网络入侵检测系统（IDS），能够有效识别各种网络攻击。通过使用 CICIDS2017 数据集、Pandas 预数据，配合 TensorFlow 和 Keras 构建神经网络模型，能够准确地检测出流量中的异常行为，尤其适用于大规模网络环境。这种方法的优势在于利用神经
Python 0 次浏览
开启便捷消息发送模式 选择目标飞Q对话窗口 设置发送次数和时间间隔 点击发送按钮，开启自动发送
C++ 24 次浏览
使用Delphi2009开发的Q语学习软件存在许多不足之处，请通过QQ2169提供反馈和建议，谢谢。
Delphi 22 次浏览
想了解深度学习？这个《Artificial Intelligence with Python - Deep Neural Networks》视频教程挺适合入门的。课程通过实际案例，带你从人脸、物体跟踪开始，到建立神经网络和 OCR，强化学习。用的是比较流行的TensorFlow，可以帮你理解卷积神经
Python 0 次浏览
《Q-Dir：高效管理电脑文件的利器》在日常的电脑使用中，我们经常会遇到在不同的文件夹间频繁切换，进行复制、移动或管理文件的任务。这时，一款能够提高效率的文件管理工具就显得尤为重要。Q-Dir，这个名字可能对一些用户来说并不陌生，它是一款专为提升文件管理效率设计的软件，尤其适合处理多窗口任务的场景。
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