内容概要 本资源提供了一个完整的 Flappy Bird 游戏开发项目，并结合强化学习算法（Q-Learning）实现了一个自动玩 Flappy Bird 的 AI。项目包括以下内容： 游戏开发：基于 Pygame 的 Flappy Bird 游戏实现，包含小鸟、管道、背景、音效等元素。 强化学习算法：使用 Q-Learning 算法训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird。 代码与资源：完整的 Python 代码、游戏图片、音效资源。 适用人群 游戏开发爱好者：对 Pygame 游戏开发感兴趣的开发者。 强化学习初学者：希望学习并实践 Q-Learning 算法的学生或开发者。 AI 爱好者：对游戏 AI 实现感兴趣的开发者。 使用场景及目标 学习 Pygame 游戏开发：通过本项目，可以学习如何使用 Pygame 开发一个简单的 2D 游戏。 实践强化学习算法：通过实现 Q-Learning 算法，理解强化学习的基本原理和应用。 训练游戏 AI：通过训练 AI，使其能够自动玩 Flappy Bird，并不断提升其表现。

python毕业设计_ 基于深度学习的视觉问答系统源码+文档说明+答辩PPT.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设使用。项目都经过严格调试，确保可以运行！ python毕业设计_ 基于深度学习的视觉问答系统源码+文档说明+答辩PPT.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设使用。项目都经过严格调试，确保可以运行！python毕业设计_ 基于深度学习的视觉问答系统源码+文档说明+答辩PPT.zip个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设使用。项目都经过严格调试，确保可以运行！python毕业设计_ 基于深度学习的视觉问答系统源码+文档说明+答辩PPT

1.本项目以科大讯飞提供的数据集为基础，通过特征筛选和提取的过程，选用WaveNet模型进行训练。旨在通过语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，建立方言和相应类别之间的映射关系，解决方言分类问题。 2.项目运行环境包括：Python环境、TensorFlow环境、JupyterNotebook环境、PyCharm环境。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存、模型生成。数据集网址为：challenge.xfyun.cn,向用户免费提供了3种方言(长沙话、南昌话、上海话),每种方言包括30人,每人200条数据,共计18000条训练数据,以及10人、每人50条,共计1500条验证数据;WaveNet模型是一种序列生成器，用于语音建模，在语音合成的声学建模中，可以直接学习采样值序列的映射，通过先前的信号序列预测下一个时刻点值的深度神经网络模型，具有自回归的特点；通过Adam()方法进行梯度下降，动态调整每个参数的学习率，进行模型参数优化 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134832627

"快递包裹YOLO训练数据集"指的是一个专门针对快递包裹识别的深度学习模型训练数据集。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它在计算机视觉领域广泛应用，尤其在物体识别方面表现出色。这个数据集是在COCO（Common Objects in Context）数据集的基础上进行了扩展和定制，以适应快递包裹的特定识别需求。 COCO数据集是一个广泛使用的多类别物体检测、分割和关键点定位的数据集，包含大量的图像和详细的注解，涉及80个不同的物体类别。而"快递包裹YOLO训练数据集"则更专注于快递包裹这一单一对象，这意味着它可能包含了大量不同形状、大小、颜色和背景的包裹图像，以确保模型能够处理各种实际场景中的包裹检测任务。 中提到的"已经打好YOLO格式的标签"意味着每个图像都配有一份YOLO的标注文件。YOLO的标签格式是每行包含四个部分：边界框的中心坐标(x, y)，边界框的宽度和高度(w, h)，以及该边界框内物体的类别概率。这种格式使得数据可以直接用于训练YOLO模型，无需进行额外的预处理。 "数据集 包裹YOLO数据集集 深度学习"进一步强调了这个资源的关键特征。数据集是深度学习模型训练的基础，特别是对于目标检测任务，高质量、丰富多样且标注准确的数据至关重要。包裹YOLO数据集集意味着这是一个专门针对包裹检测定制的集合，可以为开发者提供训练和优化YOLO模型的材料。深度学习是实现这一目标的核心技术，通过神经网络模型学习包裹的特征，从而实现高精度的检测。 在【压缩包子文件的文件名称列表】"train80"中，我们可以推测这可能是训练集的一部分，包含80个子文件或者80类包裹的样本。通常，训练集用于模型的学习，它将教会模型如何识别包裹，并通过不断的调整权重来优化性能。在实际应用中，还会有一个验证集和测试集用于评估模型的泛化能力和避免过拟合。 "快递包裹YOLO训练数据集"是一个专门为快递包裹目标检测设计的深度学习训练资源。它基于COCO数据集并进行了针对性的增强，提供了符合YOLO模型训练要求的标注，是开发高效包裹检测系统的理想起点。使用这个数据集，开发者可以训练出能够在物流自动化、无人配送等领域发挥重要作用的模型。

山东大学计算机学院2023-2024第一学期神经网络与深度学习期末考试回忆版

语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究发现，是模型识别的一个分支，涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域。甚至还涉及到人的体态语言，最终目标是实现人与机器进行自然语言通信。 该资源使用TensorFlow2.x框架，详细的讲解了如何实现自动语音识别。 由于数据集THCHS-30过大，可自行去以下地址下载：http://www.openslr.org/18/，也可通过在博主的网盘分享下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1tItruoTSgku8F_m2f-Gusg?pwd=duzh 提取码：duzh

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

深度学习-torch: cublas64_12.dll

基于深度学习的复杂行车环境视觉感知算法研究_屈治华.caj

视频课程下载——深度学习-3D点云实战系列课程，附源码