按空格键上升；不可以让小鸟撞墙，挺好玩的

FLYING BIRD.sb3.sb3

标记的数据集，用于训练Haar级联 目的-快速搜索图像中的鸟类。 在RPi3上，在640x480分辨率下高达20 fps。 例子： 视频 多重识别 使用 下载经过培训的级联的。 用它初始化CascadeClassifier。 cascade = cv2 . CascadeClassifier ( 'cascade_226.xml' ) 级联创建 1.抽样 opencv_createsamples -vec traning.vec -info positive\desc.txt -bg neg_desc.txt -w 24 -h 24 2.培训 opencv_traincascade -data cascade -vec traning.vec -bg negative/desc.txt -numPos 180 -numNeg 60 -numStages 30 -fea

用java写的一个比较简单的Flappy Bird小游戏，参考参考！

微信小程序游戏，经典flappy bird像素鸟小游戏小程序版flappy-mokou-master.zip

愤怒的小鸟里面的图片资源，各种都有。可以自己练习用哦

王者归来-单兴华校长CTO-之scratch小游戏库源码-Flappy Bird!

深度强化学习算法 该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。 当前实施 深度Q学习网络（DQN） 基本DQN 双Q网络 决斗网络架构 深度确定性策略梯度（DDPG） 优势演员评判（A2C） 信任区域策略梯度（TRPO） 近端政策优化（PPO） 使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家 软演员评论（SAC） 更新信息 :triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201

这是一个新型Flappy Bird的游戏的源码（bird变成了1-8个字符）详见：https://userblink.csdnimg.cn/20210827/stjp20080714/pic/429524b2c18f8ea9585999783fcdd8b6-0.jpg?x-oss-process=image/interlace,1/format,jpg/resize,w_375

可以实现游戏模式的切换等操作