基于python+django电影个性化推荐系统答辩PPT.ppt
2024-06-06 21:25:37 3.77MB python django
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。
2024-06-06 17:21:47 21.93MB python jupyter
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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。
2024-06-06 13:32:59 21KB pytorch pytorch python 深度学习
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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
2024-06-06 12:09:59 28.08MB python windows linux docker
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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。
2024-06-05 19:54:03 2.25MB python 路径规划
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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。
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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。
2024-06-05 15:18:56 4.09MB python
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PyGame官方手册(官方API)包含中文和英文(全) 浏览器自动翻译就成中文的 我出3美金 下载的4000.zip 不是官方不要积分 我出3美金下载的 官方文件4000.zip
2024-06-05 12:40:48 46.02MB python pygame
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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。
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Python俄罗斯方块源码 PyQt5俄罗斯方块源码,亲测可用 游戏概述 本游戏是一个基于 Pygame 库的俄罗斯方块游戏,玩家需要控制下落的方块,使其拼接成完整的一行或多行并消除,以获得得分 游戏规则 玩家需要控制下落的方块,使其拼接成完整的一行或多行并消除,以获得得分。 方块可以左右移动,旋转或加速下落。 当方块下落到底部或与其他方块重叠时,就固定在当前位置,不能再移动或旋转。 当所有方块堆叠到屏幕顶部时,游戏结束。 游戏界面 游戏界面包括如下元素: 俄罗斯方块区域:用于显示下落的方块和已固定的方块。 得分区域:用于显示当前得分。 游戏结束提示:当游戏结束时,屏幕上方会显示 GAME OVER。 游戏实现 游戏的实现采用了 Pygame 库,主要包括如下几个部分: 方块类:用于表示每个方块。 形状类:用于表示每个下落的形状,包括方块的颜色和位置。 碰撞检测:用于检测形状是否与其他方块重叠。 游戏逻辑:包括控制形状的移动,旋转和加速下落,以及消除完整的行等。 游戏界面:用于显示游戏界面和更新得分等。 运行环境 本游戏需要 Python 3 和 Pygame 库。可以在 Win
2024-06-04 14:01:20 7KB 俄罗斯方块 python俄罗斯方块
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