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微信小游戏搜“一笔画完”，会有一个小游戏。该软件是该游戏的自动求解程序。 该代码免费公开，不保留任何版权。任意人可任意修改、发布、用做任何用途。 在对比别人的程序后，发现我的这个算法有个大缺点：地图数组反复的复制。 应改成只一个二维数组来记录地图。

ChatGPT是基于GPT3.5优化的一个模型，可以理解为是一个通用聊天机器人。根据 OpenAI 的说法，GPT-3.5通过吸收大量来自网络的内容，包括成千上万的维基百科条目、社交媒体帖子和新闻文章，来学习句子、单词和部分单词之间的关系。 GPT是”Generative Pre-trained Transformer“生成型预训练变换模型的缩写，目的是为了使用深度学习生成人类可以理解的自然语言。目前我们讨论的GPT一般指的是GPT-3，显而易见，在之前还有GPT-2和GPT。 GPT-3是由人工智能公司OpenAI训练与开发，该模型设计基于谷歌开发的变换语言模型。GPT-3的神经网络包含1750亿个参数，为有史以来参数最多的神经网络模型。OpenAI于2020年5月发表GPT-3的论文，微软在2020年9月22日宣布取得了GPT-3的独家授权。

今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照

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适用于计算机，人工智能，图像处理等专业的任务答辩，项目完整可直接提交。

PaddleOCR 是一个开源项目，基于深度学习技术实现的，本资源对PaddleOCR进行了封装，使用Flask对外提供接口，可使用docker-compose一键部署。 使用场景：验证码识别、提取图片中的文本 使用人群：爬虫工程师 其他说明：部署到服务器上，需要注意服务器性能，建议配置不低于4核8G

压缩包包含 1：CIFAR10原始数据集 2：CIFAR10转化为图片后的格式（PNG），分为train和test的两个文件夹，每个文件夹下有10个类别 CIFAR10数据集介绍：CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ a叩lane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。图片的尺寸为 32×32 ，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图片

项目是VS2010开发的，并没有在低版本VS中测试过。 可以自定义构建地图，寻路方式使用了A*算法 项目目录下有一个map.txt。是地图文件，第一次运行程序时，可以点击菜单栏上的“载入地图”。

用Pytorch实现我们的CIFAR10的图像分类 模型有LeNet，AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet 在资源中有全部代码的学习资料，并且包括所有的权重，代码所有都可运行，可执行，可复现代码的结果 可以利用所有的模型权重进行迁移学习 除此之外，还有所有迁移学习的代码，可以利用迁移学习的代码对猫狗数据集进行训练学习