flappy bird 北邮双创课作业 含基础内容和所有扩展 实验一至实验六

免责声明 没有积极维护该存储库。 这是一篇硕士论文的结果，如果有人想复制论文的结果，可以将该代码作为参考。 鸟类种类分类 这些是在Chalmers University of Technology进行的硕士学位论文的项目文件。 该项目的目的是通过使用深度残差神经网络，多宽度频率增量数据增强和元数据融合来构建和训练鸟类分类器，从而改进最先进的鸟类分类器。带有相应物种标签的鸟类歌曲数据。 如果该资料库对您的研究有用，请引用硕士论文。 设置 $ git clone https://github.com/johnmartinsson/bird-species-classification $ virtualenv -p /usr/bin/python3.6 venv $ source venv/bin/activate (venv)$ pip install -r requirements.txt

在本文中，提出了一种新的元启发式方法，可以激发称为 Coot 的鸟群的行为。 Coot算法模拟鸟类在水面上的两种不同的运动模式：第一阶段鸟类的运动是不规则的，第二阶段是有规律的运动。 蜂群向一群主要领导者移动以达到食物供应； 蜂群末端的运动是一系列白骨顶的形式，每个白骨顶都在其前白骨顶后面移动。

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数学手册 作者_ (英)伯 德(Bird,J.O.)著,方开文,华玉清译出版社_ 科学出版社

蓬松的鸟 概述 基于Java基础类库编写的Flappy Bird桌面平台版。 完全原始版所有功能，相较原始版加入了移动型水管，优化了微小梯度。 基于本项目集成了亚马逊的Deep Java Library（DJL），可以使用强化学习（DQN）训练Flappy Bird 怎么玩 通过java -jar FlappyBird.jar运行 运行源码中的App:main方法 游戏使用空格键操作。 每局游戏随机刷新所有元素，小鸟受到重力作用会不断下坠，敲击空格键使小鸟振翅向上飞，游戏过程中需要玩家控制小鸟不断飞行，并注意躲避随机生成的水管，每飞过一对水管就会发生，飞行过程中如果撞到水管或掉落在地则游戏结束。 预览 游戏准备就绪 游戏开始 游戏结束 笔记 文本编码格式为UTF-8，如果注释出现乱码请修改编译器的文本编码格式 sun包在不同操作系统和不同版本的JDK中可能发生变化，因此无法确保工作在所有

OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。 它基于的 。 当前，环境为代理提供以下观察参数： 鸟的y位置； 鸟的垂直速度； 到下一个管道的水平距离； 下一个管道的y位置。 将来，我还打算实现一个环境版本，该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ，只需运行以下命令： $ pip install flappy-bird-gym 用法 像在其他gym环境中一样，使用flappy-bird-gym非常容易。 只需导入包并使用make函数创建环境。 看下面的示例代码： import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make("FlappyBird-v0") obs = env.reset() while

本山寨版flappy bird是完全基于flash8加as2.0制作，相关方面并没有很完美。采用面向对象。不过第一次写很不成熟。想入门的参考一下吧

该AI程序实现了多个AI代理来播放Flappy Bird。该计划应用强化学习技术，包括SARSA，Q学习和函数逼近。经过10,000次迭代的训练后，特工经常获得1400+的高分，最高游戏得分2069 该项目需要以下框架： Pygame：https：//www.pygame.org PyGame学习环境：https：//github.com/ntasfi/PyGame-Learning-Environment OpenAI体育馆：https ://gym.openai.com Gy-ple：https : //github.com/lusob/gym-ple PyTorch：https：//pytorch.org OpenCV：https：//opencv.org