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一种多边形占用格子的算法 A SIMPLE ALGORITHM FOR FINDING FAST, EXACTLY TILES INTERSECT WITH POLYGONS

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蘑菇神经简单 从头开始编写的神经网络引擎，无需使用机器学习库。 其目的仅是演示神经网络的操作和训练原理，也就是说，它仅是一种教学辅助工具。 实际使用引擎来解决应用问题是没有意义的，因为它的性能严重低于基于张量流的解决方案。 数字识别网络的一个例子 为了演示引擎的性能，实施了一个神经网络，该网络学习以xpm格式和16x16分辨率识别单色图像上的数字。 培训样本位于numbers目录中。 名为0-9子目录包含其对应编号的图像集。 test子目录的每个数字包含10个文件，名称中包含相应的数字。 通过以下命令开始对网络可操作性的培训和后续测试： python3 numbers.py 使用引擎工具的示例 神经网络创建： from structs import NeuralNetwork import activation nn = NeuralNetwork () # создаем н

simple-ATM-system 设计一个ATM机模拟程序。该程序应该具有下列功能：用户登录，只有用户名和密码都正确时才能成功登录进入主界面，用户名或密码有错误时，有相关的提示信息；查询账户信息，显示用户当前余额；取款功能，用户可以进行取款操作，包括自定义输入取款金额、或点选代表默认金额的按钮进行取款操作，取款完成后，显示当前余额；存款功能，用户可以进行存款操作，输入存款金额后显示存款之后的余额；转账功能，用户可以向其他用户进行转账操作，输入对方账户和转账金额，进而完成转账，并显示用户当前余额；修改个人信息及密码功能，用户可以修改个人信息及密码；基于数据库来管理所有用户及账户信息；

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快速R-CNN的简单快速实现 1.简介 [更新：]我将代码进一步简化为pytorch 1.5，torchvision 0.6，并用来自torchvision的ops roipool和nms替换了自定义的ops roipool和nms。 如果您想要旧版本的代码，请检出分支 该项目是基于和其他的简化的快速R-CNN实现。 我希望它可以作为那些想了解Faster R-CNN详细信息的人的入门代码。 目的是： 简化代码（简单胜于复杂） 使代码更直接（扁平比嵌套更好） 匹配报告的性能（速度计数和mAP问题） 它具有以下功能： 它可以作为纯Python代码运行，不再需要构建事务。 这是在大约2000行有效代码中的最少实现，其中包含大量注释和说明。（由于chainercv的出色文档） 与原始实施相比，它实现了更高的mAP（0.712 VS 0.699） 它可实现与其他实现方式相当的速度