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利用Qiskit和IBM Quantum Experience进行量子计算实践。

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简介：
通过运用Qiskit与IBM Quantum Experience相结合的方式，在实际场景中探索量子计算的应用。本书由Packt Publishing 出版，名为《进行的代码库》。 这本书详细介绍了如何使用Python在门和算法层面对量子计算机进行编码，提供了一系列实用的操作指南。本书旨在为那些对利用IBMQuantum:registered:Experience和Qiskit:registered:编程量子计算机充满兴趣的开发者们，提供一份基于食谱的全面指导。读者将掌握为量子计算机编程所需的全部Qiskit概念和组件，涵盖了从利用Qiskit Terra可视化电路和门，到利用Qiskit Aer模拟真实环境中的噪声特征，以及使用Aqua进行量子算法研究等一系列关键知识。本书深入探讨了以下引人入胜的功能：利用Python可视化量子位并深入理解叠加的概念；安装本地Qiskit仿真器并将其连接到真实的量子硬件设备；借助Qiskit:registered:Terra对不同类型的嘈杂中级量子计算机进行比较与对比；在电路级别编写高效的量子程序；通过模拟器和IBMQuantum:registered:硬件平台执行计算（包括NISQ）以及开展通用容错量子计算。

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  • Practical-Application-of-Quantum-Computing-with-Qiskit-and-IBM-Quantum-E...
    优质
    该书深入浅出地介绍了量子计算的实际应用，使用Qiskit和IBM Quantum平台进行编程与实验，适合对量子技术感兴趣的初学者及进阶读者。 本书是针对对使用IBM Quantum Experience和Qiskit编程量子计算机感兴趣的开发人员的基于食谱的指南。您将学到为量子计算机编程所需的Qiskit的所有概念和组件，从使用Qiskit Terra可视化电路和门，到使用Qiskit Aer模拟现实中的噪声轮廓，并利用Aqua进行量子算法研究。 书中涵盖了以下激动人心的功能： - 使用Python可视化量子位并了解叠加的概念 - 安装本地Qiskit仿真器并与实际的量子硬件连接 - 利用Qiskit Terra在电路级编写程序，比较和对比嘈杂中级量子（NISQ）与通用容错量子计算 - 在模拟器及IBM Quantum硬件上进行计算 通过本书的学习，读者可以全面掌握使用Python在门和算法级别为量子计算机编程的实用技巧。
     
  • 量子光学（Quantum Optics）
    优质
    量子光学是研究光与物质在量子力学框架下的相互作用及其应用的一门学科，探讨原子、分子等微观粒子如何以量子化的方式吸收和发射光子。 量子光学的国际经典教材是由Scully撰写的，非常经典！
     
  • 利用MATLAB进行影子定位计算
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    本项目采用MATLAB软件进行影子位置的精确计算与模拟，通过分析不同光照条件下物体影子的变化规律，实现对特定环境下目标物影子位置的预测和识别。 本段落利用太阳位置与影子的关系建立非线性最小二乘拟合模型，并使用MATLAB软件处理给定的数据和视频。通过运用非线性拟合命令lsqcurvefit进行计算，实现了对影子的精确定位。
     
  • 利用Nginx和Lua进行访问量统计
    优质
    本教程介绍如何使用Nginx服务器与Lua脚本结合实现高效、灵活的网站访问量统计功能。 本段落主要介绍了如何使用nginx结合lua来实现信息访问量统计的功能。该方法不仅简单易懂，而且代码简洁明了。有需要的读者可以参考这一方案，并根据实际需求进行自由扩展。
     
  • 量子近似优化算法(QAOA): Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA) 的实现，用...
    优质
    简介：量子近似优化算法（QAOA）是一种利用量子计算技术解决组合优化问题的方法。本文探讨了QAOA的具体实现机制及其在处理复杂优化任务中的潜力和优势。 量子近似优化算法（QAOA）使用Qiskit解决随机图上的最大割问题的实现，请参阅QAOA_Doc.ipynb以获取详细说明。该内容待进一步编辑。
     
  • 利用Python和OpenCV进行汽车流量计数
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    本项目运用Python编程语言结合OpenCV库开发了一套高效的汽车流量监测系统，能够精准统计视频流中的车辆数量。 基于Python的OpenCV汽车流量计数项目使用了强大的图像处理库OpenCV来统计车辆数量。该项目不仅提供了完成车流量统计任务的源代码，还附带了一些示例视频，以便用户直观地理解算法的实际效果。 该压缩包中的文件包括： 1. 多个监控视频片段（如2.mp4、4.mp4等）：这些视频用于训练和测试算法在不同光照条件、天气状况以及车辆数量下的性能。 2. 主源代码文件“2021-12-02--机器视觉实验之车流量统计案例.py”：该文件包含了使用OpenCV处理视频帧，识别并计数车辆的实现方法。 3. 使用指南或教程：“小程序员说明书.txt”，解释了如何运行项目以及所需的依赖环境。 此项目的几个关键技术点包括： 1. 视频读取与帧处理：通过OpenCV的VideoCapture模块读取和逐帧处理视频文件。 2. 图像预处理：可能涉及灰度化、直方图均衡化及高斯滤波等步骤，以提高图像质量并减少噪声干扰。 3. 车辆检测：采用如霍夫变换或Haar级联分类器、YOLO和SSD等模型进行车辆识别。 4. 运动物体跟踪：利用背景减除法、光流技术或Kalman滤波器来追踪移动中的汽车，确保连续帧间计数的准确性。 5. 计数与结果输出：统计视频中特定时间段内的车流量，并将结果显示在画面上或者保存为文本记录。 通过该项目的学习，参与者可以深入了解计算机视觉技术在交通监控领域的应用价值，并增强自身的Python和OpenCV编程能力。
     
  • 利用Matlab和Python进行因子分析实现
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    本项目探讨了如何使用MATLAB和Python工具包执行因子分析。通过比较两种语言在数据简化与特征提取方面的应用效果，为数据分析提供灵活且高效的解决方案。 使用MATLAB和Python实现因子分析，并包含适合进行因子分析的数据集。这些资源具有很高的实用价值，我花费了大量精力来收集数据并编写代码。
     
  • Qiskit-Machine-Learning：量子机器学习源码
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    Qiskit-Machine-Learning 是一个开源库，致力于将量子计算与经典机器学习技术相结合，提供一系列基于Qiskit的量子机器学习算法和模型。 Qiskit机器学习包目前仅包含样本数据集，并提供了一些分类算法如QSVM（量子支持向量机）和VQC（可变量子分类器），这些可用于实验研究，此外还有用于生成对抗网络的QGAN算法。 安装方法推荐使用pip工具进行。在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning` 即可通过该方式自动处理所有依赖项，并确保您获得最新且经过良好测试的版本。如果希望尝试开发中的新功能或为机器学习项目贡献代码，可以考虑从源代码直接安装。 对于使用PyTorch进行神经网络操作的需求，可以通过在命令行中输入 `pip install qiskit-machine-learning[torch]` 来安装相关软件包。这将自动配置所需的PyTorch环境以支持进一步的开发工作。