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水下目标检测与跟踪：GVF Snake和Mean Shift，张学武，凌明强，针对水下光学图像清晰度低和物体颜色失真造成水下目标检测困难的问题，本文提出了一种基于Mean Shift和GVF Snake混合模型的水下目标检��

NL4Py NetLogo的Python控制器接口。 NL4Py使用远程过程调用体系结构，允许Python客户端代码控制NetLogoWorkspaceController服务器上的NetLogo工作区。 NL4Py支持通过单个Python客户端控制多个工作区。 阅读关于arXiv的NL4Py文章： ://arxiv.org/pdf/1808.03292.pdf NL4Py已通过Python 3.6.2的测试 要求 NL4Py可与NetLogo 6.0、6.1和6.2一起使用 NL4Py需要JDK 1.8 NL4Py要求将与Python分发一起安装 安装 您可以使用pip-tools安装NL4Py： pip install nl4py 用法 要在您的python代码中使用nl4py，请使用： import nl4py 并使用以下命令启动NetLogoControllerSer

wxSnake -- 用wxWidgets开发的贪吃蛇游戏。算是个Demo吧。比较粗陋，自己写着玩的。

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蛇艾 当前的项目是游戏Snake的深度强化学习的实现。 范围是显示AI蛇如何学会自己玩游戏。 项目结构 该代码分为以下软件包： game_src ：实际游戏的源代码 snake_nn ：深度学习实现的源代码 saved_models ：训练后保存模型的文件夹。 演示模型包含在此文件夹中 为了清楚起见，存在三个不同的主文件，一个相互独立。 即使这重复了代码，也可以更好地用于项目演示。 每个文件可以单独执行。 main.py-手动播放模式。 它加载游戏并允许用户玩游戏。 main_ai_train.py-为蛇执行训练算法并保存输出模型。 main_ai_replay.py-加载模型并使用模型中的神经网络运行游戏。 项目执行 克隆当前的git仓库。 在执行之前，请确保安装所有来自requirements.txt的依赖项。 pip install -r requirements.txt