python 将txt文件转换成csv文件
今天今天又来了一个冷门脚本！读取txt文件中的数据转换成csv文件。比如下面文件开始有规律分布着需要提取的数据，从第三行开始提取，并且对数据进行处理，最后进行输出。
122.买卖股票的最佳时机II（不限次数）
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头歌人工智能学习记录
神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。激活函数是计算神经网络中非常重要
智能优化算法之萤火虫算法（FA）的实现（Python附源码）
使用Python编程语言实现萤火虫算法用于优化问题的求解，分别从实现思路、算法步骤以及实例这三个部分展开介绍，附源码，操作简单，适合新手学习。
数据挖掘实战1：泰坦尼克号数据
对泰坦尼克号数据进行挖掘建模分析
NJUPT Python编程及人工智能应用实验报告（一）
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sklearn笔记：AgglomerativeClustering
n_clusters需要分成几个cluster？如果distance_threshold不是None，那么n_clusters需要是None'metric计算距离的方式可以是‘euclidean’，‘l1','l2','manhattan','cosine','precomputed'如果设置为No
深度学习——制作自己的VOC图像分割数据集
labelme主要是制作语义分割数据集(ImageSets,JPEGImages,SegmentationClass,SegmentationObject几个文件夹)，labelImg主要是制作目标检测数据集(主要是Annoations中的xml文件)，最后把两个合在一起就可以使用maskR-CNN
三种常用的风险价值(VaR)计算方法总结
风险价值(VaR)是金融领域广泛使用的风险度量，它量化了在特定时间范围内和给定置信度水平下投资或投资组合的潜在损失。
RealBasicVSR（CVPR2022）复现过程
RealBasicVSR（CVPR2022）复现过程，引流：BasicVSR，BasicVSR++，RealBasicVSR，EDVR，MMagic
ComicAI 利用人工智能创作精彩漫画
ComicAI 是一款网络应用程序，您可以在人工智能的帮助下将您的故事变成漫画。你输入你的 故 事（或者让人工智能为你生成它），平台就会勾画出角色和面板。这是一个让您的想象力成为现实的空间，一旦您的漫画准备好，您就可以轻松地与世界分享。
【机器学习】李宏毅-判断年收入
加入正则化的目的就是让模型的参数变小，使模型对数据敏感度下降，所以正则项的加入就是降低模型变化率的过程，变化率降低直观表现为模型更加平滑，使模型更加集中且增大了与真实模型之间的距离，也就是增大了偏移量bias，从而增强了高阶过拟合模型的泛化能力。用逻辑回归的方法生成的模型叫做判别模型，用高斯公式描述
使用skforecast进行时间序列预测
在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。
Tensorflow在pycharm中安装不上怎么办
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【2022】人工智能——Wumpus世界（py3.7: pygame实现）
Wumpus世界是由多个房间组成并相连接起来的山洞；某处隐藏着一只Wumpus怪兽，会吃掉进入它房间的任何人；Agent可以射杀Wumpus，但只有一支箭；某些房间是无底洞，任何人进入这些房间会被无底洞吞噬；生活在该环境的唯一希望是发现一堆金子。
6个常用的聚类评价指标
评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。
DouZero: 定制化AI在斗地主游戏中的实战应用与Python实现教程“
斗地主，作为中国的经典卡牌游戏，无论在线上还是线下都拥有大量的玩家。近些年，随着AI技术的发展，如何使用AI技术来打败人类玩家已经成为了研究的热点。DouZero是其中的杰出代表，它是一个基于深度强化学习的斗地主AI框架，性能出色，与人类玩家的对弈表现非常接近。DouZero是一个开源的斗地主AI框
『OPEN3D』1.6 Voxelization体素化
介绍open3d中voxelGrid的使用，从点云、mesh中创建voxelGrid以及voxelgird的包含测试和Voxel carving
Pytorch3D安装全流程-亲自安装
Pytorch3D是一个用于加速深度学习在处理3D相关信息时候的运算速率的库。深度学习有时会需要处理大量的3D数据，比如在人脸建模的时候。这时候使用这些库会大大帮助我们节省运算成本。
使用 IQR、Z-score、LOF 和 DBSCAN 进行异常值检测
Outliers（异常值）是看起来与给定数据集中的大多数其他值有很大差异的值**。**异常值通常可能是由于新发明（真正的异常值）、新模式/现象的发展、实验错误、很少发生的事件、异常、由于排版错误导致的错误输入数据、数据记录系统/组件故障等而出现的。Inliers（正常值）是除异常值之外的分布中的所有
