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代码如下:using System.Drawing;using System.Drawing.Drawing2D;using System.Drawing.Imaging; namespace Publics{    public class ImgHelper    {        public static void AdjustPhoto(int toWidth, int toHeight, string filePath, string fromFileName, string toFileName, int maxWidth, int maxHeight)        {    

REINFORCE理论+实现代码

AI-奥林匹克·相扑比赛基于规则的智能体和基于强化学习的智能体解决方案，该方案训练出的智能体能进入对战排行榜前十。基于代码实现的规则，能进入排行榜前三。 1 手动提取特征(manual feature extraction) 2 重新封装环境 3 训练表现

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前言 废话 滑块验证码破解是一直都想搞的项目，毕竟多数网站都会采用滑块验证码，于是最近在修改论文的闲暇之余把这事儿给解决了。要搞现在的滑块验证码绕不开图像处理，图像处理当然是首推OpenCV-Python啦！当然我的OpenCV非常菜(P.S.两天速成不敢保证代码质量)，发现问题就直接指出嘛，不用走流程啦！ 环境 首先需要一个python，然后安装opencv的python库，如下： pip install opencv-python 然后测试一下是否可用，如下： import cv2 as cv import numpy as np if __name__ == '__main__'

此时希望用户不能通过键盘alt+F4来结束程序及通过Win的组合键对窗口进行操作。我在网上搜索了一下，采用全局键盘钩子的方法可以做到屏蔽用户对键盘的操作。。以下为相关代码，用到了Form1_load事件和Form1_FormClosing事件： 代码如下:using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using System.Windows.Forms; using