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机器人课程第1、2周附件作业.zip

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简介：
该文件包含机器人课程第一和第二周的家庭作业内容，内含各种练习题及项目，旨在帮助学生巩固课堂所学知识并提高实践操作能力。 Robotics: Aerial Robotics第1、2周的作业附件及编程作业说明已发布。详细的课程笔记请参见博客记录。

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  • 机器人课程第1、2周附件作业.zip
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    该文件包含机器人课程第一和第二周的家庭作业内容，内含各种练习题及项目，旨在帮助学生巩固课堂所学知识并提高实践操作能力。 Robotics: Aerial Robotics第1、2周的作业附件及编程作业说明已发布。详细的课程笔记请参见博客记录。
     
  • 机器人课程第3、4周附件作业及论文.zip
    优质
    该文件包含机器人课程第三和第四周的附加作业以及相关学术论文，旨在帮助学生深入理解和实践机器人技术理论。 Robotics: Aerial Robotics第3、4周的作业附件及编程作业说明已发布。详细的课程笔记可参考博客内容。此次新增加了课程中推荐的相关论文： 1. 自主导航在复杂室内外环境中的应用。 2. 多机器人团队的信息理论主动感知技术。 3. 轨迹约束冗余下的最小急动轨迹规划方法。 4. GRASP多微型无人机系统研究。 5. 四旋翼飞行器的轨迹生成与控制。
     
  • 第五周随机过程作业1
    优质
    第五周随机过程作业1是课程学习中关于随机过程理论应用的一次练习任务，旨在帮助学生理解并掌握相关概念和解题技巧。 某通信系统由若干个中继站组成,从上一站向下一站传送数字信号0或1时,接收的正确率为某一值。 设有一个三个状态S = {A,B,C} 的齐次马氏链。
     
  • 机器学习 | 吴恩达第七周Python编程作业-附件资源
    优质
    本资源为吴恩达在Coursera上《机器学习》课程第七周Python编程作业的相关材料。包含数据集、代码模板等，助力学员实践和深化对算法的理解与应用。 吴恩达的机器学习课程第七周编程作业（Python版）提供了一个实践的机会来应用所学的知识。这份作业帮助学生深入理解并实际操作相关的概念和技术。
     
  • 人工智能导论第二周作业1
    优质
    本作业为《人工智能导论》课程第二周的学习任务，涵盖基础概念的理解与实践操作，旨在帮助学生巩固课堂所学知识，并初步尝试简单的人工智能编程。 【人工智能导论第二次作业1】本作业主要涵盖了人工智能领域中的搜索算法，特别是A*搜索算法、启发式路径规划以及在八数码游戏中的应用。 以下是详细的知识点解释： 1. **A*搜索算法**：这是一种最佳优先的搜索方法，它结合了Dijkstra算法的最短路径特性与启发信息来提高效率。在这个问题中，从Lugoj到Bucharest的路径搜索使用直线距离作为启发式函数（h(n)）。因为直线距离满足一致性条件——对于所有可能的路径，一个节点到目标的距离总是小于或等于通过任何其他节点到达目标的距离加上那个节点到目标的距离——所以A*算法能够找到最优路径。作业中列举了算法扩展的各个节点及其f值（综合成本）、g值（实际代价）和h值（启发式估计）。 2. **启发式搜索**：在这个过程中，目标函数是f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是从起点到当前节点的实际代价，而h(n)则是从当前节点到达终点的估算。如果h(n)总是低估实际代价，则算法能够保证找到最优路径。当h(n)=0时，搜索退化为Dijkstra算法；当h(n)始终准确无误时，它成为A*搜索；而若h(n)总高估成本，那么搜索则变为贪婪优先。 3. **八数码游戏与启发函数**：在一个可能过高估计代价的启发式环境中设计了这个游戏。在这种情况下，如果一个状态被设定为极高代价值，则算法可能会避开这个状态，即使它可能是通向最优解的关键步骤。然而，在这种高估不超过实际成本的情况下，最终找到的解决方案最多比最优方案高出相同的额外成本。 4. **一致性和可采纳性**：一致性启发式意味着对于所有节点到目标的状态转移，其增加量不会超过实际代价增长。这样的启发函数总是可接受的，因为它们不会导致搜索路径无限扩展。相反地，非一致但仍然可行的启发函数可能在某些情况下找到正确解，但在其他时候则不然。 通过理解这些概念和应用相关算法与策略来优化决策过程，我们能够有效解决复杂问题如路径规划及游戏状态空间探索等任务。
     
  • 吴恩达深度学习 | 序列模型专项课程第二周实验2编程作业-附件资源
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    本资源为吴恩达深度学习系列课程中序列模型专项课程第二周实验2的编程作业附件，旨在帮助学员通过实践掌握循环神经网络的应用。 吴恩达深度学习序列模型专项课程第二周编程作业实验2的附件资源。
     
  • 2022年吴恩达机器学习专项课程第二章第三周作业
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    本作业为2022年度吴恩达机器学习专项课程中第二章节第三周的学习任务，涵盖正则化技术、神经网络基础等核心概念的实际应用练习。 本资源包含2022年吴恩达机器学习专项课程C2W3的测验作业以及改进后的Python编程Jupyter notebook版本作业。
     
  • 第十三章上机作业1（zip文件）
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    本章节的上机作业包含在ZIP文件中，内含编程任务和相关数据资源，旨在通过实践操作加深对理论知识的理解与应用。 在校生学习JavaScript与jQuery，并记录上机作业实训内容。通过这些练习来加强和巩固所学的知识点，同时提供源代码供大家下载使用。感谢您的支持！
     
  • 第十三章上机作业2.zip
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    第十三章上机作业2包含针对教材第十三章内容设计的实践练习和编程任务，旨在通过实际操作加深学生对理论知识的理解与应用能力。 在校生学习JavaScript与jQuery的课堂上机作业旨在加强和巩固知识点，为实现梦想加油。我们提供免费下载供大家参考。