项目简介 本项目借助Scrapy框架和MongoDB数据库，构建了一个知乎用户信息爬虫，能够对指定知乎用户的详细信息、关注列表以及粉丝列表进行爬取。 项目的主要特性和功能 数据爬取：采用Scrapy框架，高效完成知乎用户信息的爬取工作。 数据存储：运用MongoDB存储爬取到的用户数据，保障数据能高
项目简介 本项目是基于Python的房产数据爬虫与报告生成系统，能从贝壳找房、链家等各大房产网站爬取房源信息，将数据保存至数据库或云端存储，还可依据这些数据生成包含价格走势、房源数量统计等内容的详细报告。主要功能涵盖数据爬取、存储、分析以及报告生成。 项目的主要特性和功能 数据爬取：可从贝壳找房、链
项目简介 本项目是基于Python的图形用户界面（GUI）应用程序，借助Tkinter GUI库、串行通信、多线程和队列操作以及日志记录等功能，通过图形界面与“SpaceDog”机器人或类似装置交互，实现对设备的控制和监视。 项目的主要特性和功能 图形用户界面：采用Tkinter库创建GUI，用户可
项目简介 本项目是基于PyTorch框架的深度学习应用，涵盖图像分类、图像生成、文本分类和机器翻译等多个任务。项目包含多个模型的定义、预处理脚本、训练脚本和评估脚本，展示了PyTorch框架在深度学习领域的应用。 项目的主要特性和功能 图像分类：基于ResNet模型完成CIFAR - 10图像分类任
项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能机器人，把ChatGPT强大的对话与信息整合能力融入微信，实现智能回复、语音识别、图片生成等功能。支持多端部署，涵盖个人微信、微信公众号和企业微信应用，适用于个人聊天、群聊、语音交互等多种场景。 项目的主要特性和功能 多端部署：支持个人微信、微信公众号
项目简介 本项目是基于Python和OCR（光学字符识别）技术的自动化工具，借助深度学习模型开展图像识别，可识别并分类游戏《崩坏：星穹铁道》里的遗器道具信息，让用户能自动获取遗器数据，便于后续分析与处理。 项目的主要特性和功能 OCR技术识别：运用深度学习模型识别游戏界面中的遗器，自动提取文本信息。
项目简介 本项目是一个强化学习系统，用于训练机器人的抓取任务。它基于PyTorch框架和RaiSim物理仿真库，通过提供物理仿真环境，运用PPO算法对机器人的抓取策略进行优化。项目涵盖点云数据处理、环境模拟、策略优化以及数据可视化等关键功能。 项目的主要特性和功能 环境模拟：借助RaiSim物理仿真
项目简介 本项目基于Python实现了一个德州扑克AI系统，借助深度强化学习算法（尤其是Double DQN算法）在德州扑克游戏环境中开展决策与学习。系统运用蒙特卡洛模拟和精确计算来估算手牌胜率，同时通过训练强化学习模型优化机器人的决策策略。 项目的主要特性和功能 采用Double DQN强化学习算
项目简介 本项目是基于Python的微信智能聊天机器人，借助集成ChatGPT强大对话模型，把微信转变为智能机器人。该机器人可在与好友对话时提供智能回复，支持多轮会话上下文记忆，还有语音识别、图片生成、丰富插件扩展等功能。 项目的主要特性和功能 多端部署：支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种
项目简介 这是一个基于PyTorch框架的深度学习模型库，包含计算机视觉中经典深度学习模型的轻量级复现程序，主要为用户提供学习总结用的代码，方便了解和学习各种深度学习模型的结构和实现方式。 项目的主要特性和功能 经典模型复现：实现了VGG、ResNet、DenseNet等经典图像分类模型。 详细注释
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