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与Python交易初学者-Market Veda
本课程是为希望使用技术提高交易技巧的任何人设计的，无论交易或编程方面的经验如何。它迎合了广泛的受众，包括：业余交易者进入股市。投资者旨在与Python进行回测策略。专家酌处交易者过渡到系统交易。初学者寻求改进结果的中级交易者。程序员探索交易世界。任何想在股票市场领先于技术进步的人。
用于硅PCR和底漆验证中的Python包装
Silico PCR中的摘要是一种计算技术，用于预测PCR结果，提高引物特异性并在进行实验室工作之前优化实验条件。已经开发了许多带有预加载基因组模板的基于Web的工具，用于在计算机PCR模拟中进行操作。但是，对灵活，用户友好的软件包的需求不断增加，该软件包允许用户上传或定义自己的自定义模板序列并脱机操作，从而确保在Silico PCR模拟和启动验证中确保数据隐私和安全性。本文介绍了Pypcrtool，这是一种python软件包，旨在在计算机PCR模拟中执行并验证底漆特异性。该工具旨在提供一种灵活，用户友好的解决方案，该解决方案在本地处理数据，从而促进DNA片段扩增的预测以及通过凝胶电泳模拟对PCR产品谱带的可视化。PYPCRTool允许用户输入和指定模板DNA序列文件，向前和反向引物序列并自定义不匹配公差。一个示例场景演示了Pypcrtool的功能，展示了其能力
使用Python机器学习基于面部识别的在线投票系统。
在线投票系统中使用面部识别和一次性密码可确保正确的个人投票。最初，该系统采用面部识别来验证选民的面孔是否与之相匹配，从而减少了欺诈活动的可能性。随后，将唯一的一次性密码发送到选民的移动设备，他们必须输入它以确认其身份。将面部识别和OTP相结合的双重验证过程增强了投票系统的安全性和可靠性。Python的机器学习工具的利用促进了该系统的有效开发。Python和机器学习技术可用于基于面部识别和一次性密码认证的安全有效的在线投票系统。该系统利用面部识别算法来验证选民的身份，从而最大程度地减少了冒险和欺诈的风险。通过OTP验证进一步支持它，增加了一层安全层，以确保只有授权的选民参加。Python的机器学习库，包括OpenCV和TensorFlow，用于实现面部识别，而OTP功能可以增强系统的安全性。这种全面的方法促进了适合大规模选举的强大，安全和用户友好的投票过程。
无人机套件 - 适用于自动脉动四肢导航
摘要 - 在Mavlink协议上使用Python脚本，开发人员可以使用开源Dronekit Python软件框架来启用自动无人机操作。此框架提供了出色的灵活性和功能，可促进自动无人机控制。构建的四轮驱动器具有X配置，并使用带有一些修改的DJI F450帧。有趣的是，无人机在两侧都有铝制的腿，以帮助进行平稳起飞和着陆。框架为45厘米，对角线长度和30厘米的垂直高度。在15 x 18 x 12.5厘米的盒子中给出了额外的重量。本研究中使用的螺旋桨是一个基于9x6的碳模型。使用的X2216 1400KV无刷电动机来自Sunnysky，它带有30A等级的电子速度控制器（ESC）。4细胞14.8V锂聚合物（LI-PO）电池具有7200mAh容量为无人机供电。除此之外，无人机总共重1573克。结果是通过自我测量和飞行测量数据（FMU）获得的。进行了六次尝试，结果表明第二次飞行时间最长，高度最高。特别是，飞行测量单元（FMU）报告说，飞行持续了81秒，达到0.93米的高度。相反，自我测量数据报告说，飞行持续了85秒，高度达到1.5米。
CircuitPython 文档
1 CircuitPython 3 1.1 获取 CircuitPython . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................................................................................................6 1.6 项目结构.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................6 1.6.1 核心.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................6 1.6.1 核心....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... . ...
ucest105- python -ktu 2024.pdf
1解决问题的世界10 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 1.2解决问题的策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.2.1理解多种问题解决策略的重要性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.2.2试验和错误问题解决策略。。。。。。。。。15 1.2.3算法解决问题策略。。。。。。。。。。。15 1.2.4启发式问题解决策略。。。。。。。。。。。。。16 1.2.5平均值分析问题解决策略。。。。。。16 1.2.6问题分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.2.7其他解决问题的策略。。。。。。。。。。。。。。18 1.3用计算机解决算法问题。。。。。。。。。。。20 1.3.1问题解决过程。。。。。。。。。。。。。。。。20 1.3.2案例研究 - 判别计算器。。。。。。。。22 1.4结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 1.5练习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 div>
机器人学学期的管理经济学V
2对于一个给定的培训数据示例存储在.csv文件中，并实现并演示候选算法算法输出与培训示例一致的所有假设集的描述。3编写一个程序，以演示基于决策树的ID3算法的工作。使用适当的数据集来构建决策树并应用此知识来对新样本进行分类。4编写一个程序，以实现幼稚的贝叶斯分类器，以将存储为.csv文件存储的示例培训数据集。考虑了很少的测试数据集，计算分类器的准确性。5编写一个程序来实现k-nearest邻居算法以对虹膜数据集进行分类。打印正确与错误的预测。6通过实现反向传播算法并使用适当的数据集测试相同的人工神经网络。7编写一个程序，以在给定数据集上使用残差图演示回归分析。
课程概述：人工智能（AI）和python的机器学习
机器学习与如何使计算机从经验中学习的问题有关。学习能力不仅是智能行为的大多数方面的核心，而且机器学习技术已成为许多软件系统的关键组成部分。例如，机器学习技术用于创建垃圾邮件过滤器，分析客户购买数据或检测信用卡交易中的欺诈。机器学习领域应对生产可以学习的机器的挑战，已成为一个非常活跃且令人兴奋的领域，并具有不断扩大的实用（和有利可图）结果的清单，许多基础理论的最新进展使许多实用（和有利可图）的结果库存。本课程将介绍构成机器学习的基本技术和算法集。
使用Python
输出1。Code from Python Qualitative Statement ID Sex Age Height Weight Team NOC Sport Medal 0 576 1 23 198 93 Spain ESP Basketball Bronze 1 1466 1 30 192 102 Italy ITA Water Polo Bronze 2 1478 2 27 172 74 Italy ITA Water Polo Silver 3 1551 1 20 172 79 Nigeria NGR Football Bronze 4 1716 1 30 187 80 Nigeria NGR Football Bronze .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 250 130489 2 34 166 66加拿大可以足球青铜251 130541 1 21 176 65巴西胸罩足球252 131981 2 25 180 71西班牙ESP篮球银牌253 133648 2 23 172 172 23 172 67加拿大CANA