经典游戏《塞尔达传说：通向过去》的实现，在Pygame库的帮助下使用Python 2.7来构建游戏，该游戏包含3个级别，其中主角（链接）将面对地牢中的不同敌人。 游戏中使用了细微差别，变换和精灵冲突。 这是计算机图形学主题的最后一个项目。 它由和开发，该游戏的文档和功能描述由制作，您可以下载。 以下是游戏的屏幕截图，其中显示了主菜单及其3个级别。 如果您想尝试游戏，可以下载，我们希望它对可能需要它的人有用。 :grinning_face_with_big_eyes:

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游戏运营分析.zip，使用python、jupyter环境。包含源文件和测试数据源。内容来自大数据分析课程。

Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口，通过对启动器参数的设置，可以进行很多灵活的启动方式，下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的，根据多种多样的数据集，我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回，方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34，代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接，极大的减少了参数数量，降低了内存使用。

目录（单击以展开） 贡献 已知的问题 执照 关于 现实生活中的对象的虚拟化已成为热门话题数年了。 当我开始学习Blender3d中的3d建模时，我想到了在平面图上使用简单成像自动创建相应3d模型的想法。 它比听起来容易得多，并且使用少量资源，因此可以在低硬件上使用。 通过使用Blender3d，所有创建的对象将易于转移到任何其他3d渲染程序中。 例如Unity ，虚幻引擎或CAD 。 如何 这部分包含有关如何设置和执行此程序的信息。 注意：使用除Dockerfiles中指定之外的所需程序和库的其他版本可能需要对实现进行更改。 只有在满足指定的版本和所有要求的情况下，才能保证此实现有效。 注意：为避免任何与版本相关的问题，请使用Docker实现。 在Docker上运行 首先，您需要在设备上安装合适的Docker环境。 该项目包含一个使用Ubuntu 18.04映像的DockerFi

一个简单的智能小车的Python源代码+路径规划： 1、传感器数据采集：使用传感器（如摄像头、超声波传感器等）采集环境信息，例如道路图像、障碍物距离等。这些数据将用于路径规划和决策控制。 2、路径规划：路径规划是为智能小车选择最佳行驶路径的过程。其中最常用的算法是A算法。首先，将环境建模为图，然后根据图的拓扑结构和权重等信息，使用A算法找到从起点到终点的最短路径。 3、决策控制：基于路径规划的结果和传感器数据，智能小车需要做出决策，如前进、停止、转弯等。这一步通常利用机器学习或逻辑控制等方法来实现。

预警车正常是在指定的区域线路上进行巡检，通过超声波进行避障，当需要到另外一个区域巡检或者到指定地点执行任务时，需要一个最优路径算法。如图7，作为医疗场所的剖面图，对占有面积的“小车区域”使用广度优先搜索的方法，从起点开始上下左右四方向搜索，就如同小车在图像中运动一样，搜索步长设置为车身的像素长度；即只移动小车的中心点，然后通过检查小车面积占据的方位内，是否有像素点为 0 来判断小车是否碰到障碍，将没有障碍位置的可行路径进行标记，同时记录到达该点的前一个点的坐标。如果判断小车行驶到终点则退出搜索，然后通过回溯得到从起点至终点的最短路径。将起点的灰度像素值设置为（255 + 127）/ 2 = 191，相对的，终点像素设置为（255 - 127）/ 2 = 64，这里的191、64没有额外的含义，只是用来表示区分，再通过BFS算法得到的路径，就是整个地图的最短路径。

前几天玩游戏的时候，突发奇想，想写一个python程序实现重复操作网页然后一次性帮全族的玩家领取兑换码奖励。所以我就写了一个简短的代码可以实现这个小功能，也算是给族员的一个小小的礼物。代码有问题可以联系我，亲测有效。

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这是基于python爬虫技术编程写的全球外贸数据爬虫系统，实现全球海关、关单、外贸数据的爬取。框架采用python多线程技术+request+代理IP池,实现了每天几十亿家采购商供应商外贸和关单数据实时采集和更新。