项目实现了完整的AlphaZero训练与推理流程，包括自我博弈数据生成、基于MCTS的策略改进、策略-价值联合网络训练以及模型评估对弈。支持多种棋类环境扩展（如井字棋、Connect4），结构清晰，模块解耦，便于替换网络结构或搜索策略，用于强化学习与博弈算法的研究与实验。

1.src目录-源代码和模型文件main.py:主程序入口，读取测试图像并输出预测结果train_model.py:模型训练脚本requirements.txt:项目依赖包列表rf_model.pkl:训练好的随机森林模型文件scaler.pkl:特征标准化器pca.pkl:PCA降维器2.doc目

实现一个高质量、无监督的图像风格迁移系统。也就是不需要“内容图A”和“风格图B”一一对应的成对数据来训练模型，而是让模型能够从任意一组内容图像和风格图像中，学习到如何将内容图的结构与风格图的纹理、色彩进行分离和重组。

本项目包含数据采集与清洗模块、统计分析与建模模块、可视化展示模块三大核心功能模块。数据采集与清洗模块可通过Python爬虫技术或对接数据库获取多源异构数据，并利用Pandas等库完成数据去重、缺失值处理、格式转换等清洗操作；统计分析与建模模块支持各类统计指标计算（如均值、方差、相关性分析），还能基于

1.考虑车辆成本最小化的MIP模型建立2.设计Benders和列生成算法相结合的算法求解，并对比GUROBI的求解效率3.基于C#开发算法操作界面，便于用户操作4.结果可视化展示5.算法优化结果有相关论文发表支撑

1.自动生成预测结果，包括漏洞置信概率、预测结果（漏洞或非漏洞）以及漏洞类型（CWE编号）。2.对模型进行微调，以适配漏洞检测任务，提升模型性能。3.保证检测性能的泛化能力，使其在不同场景下具有良好的表现。

项目包含多个核心功能模块：基础LSTM模型、BayesianLSTM模型和ResNet-LSTM混合模型，每种模型针对不同复杂度的文档格式识别任务提供最佳解决方案。主要功能包括：1)支持对docx文档中商务标部分的文本序列进行建模分析，将文档内容转换为适合深度学习模型的输入格式；2)提供多种损失函数