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人工智能概论：大作业
基于 UWB 进行动作识别的研究 **摘要：**作为非嵌入式 UWB 技术的发展与快速的普及大大降低了室内精确定位的成本，并在可预见的将来这一趋势将持续蔓延。但与此同时，为了达到近距离动作识别的需求，一般还会在 UWB 的基础上增加其他传感器模块。为了解决单 UWB 模块功能单一性问题，本文记录了基
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人工智能概论：作业 12
月球登陆游戏AI设计 强化学习是一种机器学习方法，它的目的是通过不断尝试和学习来让一个智能体自己改进行为，从而达到获得更高的奖励。在训练游戏中，通常会用强化学习算法来训练游戏人物或者游戏机器人。 基本步骤如下： 定义游戏环境：首先，需要明确游戏的目标和规则，并确定游戏环境中可能出现的状态和动作。 月
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人工智能概论：作业 11
验证码识别方案 验证码识别是一个有挑战性的问题，因为它需要解决两个主要问题：首先，它需要识别图像中的文本；其次，它需要识别文本内容是否与预期相符。 要解决这两个问题，我们可以提供以下方案： 收集大量带标签的验证码数据集，每张图像都与其正确的解决方案配对。 为了提高系统的准确性，我们可以收集大量多样的
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人工智能概论：作业 07
人工智能概论：考核 numpy 编程 创建一个新的 3*2 浮点数数组，用 1 填充。 arr_ones = np.full((3, 2), 1.)
print("shape:{}, dtype:{}".format(arr_ones.shape, arr_ones.dtype))
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人工智能概论：作业 06
人工智能概论：作业六 kmeans聚类 利用sklearn数据集中的wine数据集进行kmeans聚类，利用数据中的前两列属性进行聚类，要求聚成3类，并用散点图绘制出聚类前和聚类后的效果图。 from sklearn import datasets
wine = datasets.load_win
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人工智能概论：作业 05
人工智能概论：作业五 numpy实验 第一题：画出指定柱状图 import matplotlib.pyplot as plt
year = [2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006]
unit = [50,
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人工智能概论：作业 01
《人工智能概论》课程自述 专业背景 本人来自计算机专业，目前的课程学习方向是“大数据与人工智能”，对于人工智能及相关课程存在一定的了解，并有一定的编程能力。 本人熟悉 Java、Python、C 等编程语言，并对 Pytorch、SK-learning、pandas、numpy、Qt 等架构或包有一