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使用 Peter Kovesi 的算法并基于他的 Matlab 代码计算图像中的边缘和角落相位一致性。

介绍 该文件概述了教科书《人工智能：现代方法》（也称为 AIMA）中算法的 Python 代码。 该代码在 MIT 许可下免费提供给您使用。 您可能知道，教科书以伪代码格式呈现算法； 作为补充，我们提供此代码。 目的是实现本书中的所有算法，但我们还没有完成。 先决条件 该代码适用于 Python 2.5 到 2.7。 如何浏览代码 只需浏览、从源代码树的根开始或单击项目主页索引中的链接，您就可以充分利用此处的代码。 源代码在 .py 文件中； .txt 文件给出了如何使用代码的示例。 如何安装代码 如果您喜欢所看到的内容，请使用以下任一方法安装代码： 从计算机上的命令 shell，执行项目源选项卡上给出的 svn checkout 命令。 这假设您之前已经安装了版本控制系统 Subversion (svn)。 下载并解压缩在项目主页右侧列为“精选下载”的 zip 文件。 目前（2011

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本教程包含清晰编写的代码，这些代码使用 Matlab 符号工具箱，使用朗朗日方程为各种简单机械系统生成运动方程。 简单系统是单摆和简谐振子。 包括更多具有 2-3 个自由度的系统，如双摆和两个版本的推车杆系统。 最复杂的推导是找到 n-link 摆的方程。

自制完整书签，官方draft版书签有误。 For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science.