使用python的pygame模块实现的拥有boss战和补给品的飞机大战, 依赖模块: pygame

主要为大家详细介绍了python+pygame实现坦克大战，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

应用于函数寻优问题

FIR滤波器设计文献集-基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现.pdf 本帖最后由 zyzhang 于 2012-4-24 18:52 编辑 载自各大数据库希望能帮到大家 基于Matlab的FIR带通滤波器的设计与仿真.pdf 基于Matlab的FIR带通滤波器的设计与仿真 基于MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真.pdf 基于MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真 基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现.pdf 基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现 基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计.pdf 基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计 基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计.pdf 基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计 基于MATLAB的频率采样法设计FIR滤波器.pdf 基于MATLAB的频率采样法设计FIR滤波器 基于频率采样法FIR数字滤波器的设计.pdf 基于频率采样法FIR数字滤波器的设计 关于信号处理课程设计的源代码详见：数字信号处理课程设计（滤波器 卷积码）

社会发展日新月异，用计算机应用实现数据管理功能已经算是很完善的了，但是随着移动互联网的到来，处理信息不再受制于地理位置的限制，处理信息及时高效，备受人们的喜爱。所以各大互联网厂商都瞄准移动互联网这个潮流进行各大布局，经过多年的大浪淘沙，各种移动操作系统的不断面世，而目前市场占有率最高的就是微信小程序，本次开发一套在线厨艺平台的设计与实现微信小程序，有管理员和用户。管理员功能有个人中心，用户管理，菜谱分类管理，食材分类管理，菜谱信息管理，食材展示管理，系统管理等。用户可以注册登录，搜索和查看食谱信息，并且可以进行收藏操作。在线厨艺平台的设计与实现微信小程序服务端用Java开发的网站后台，接收并且处理微信小程序端传入的json数据，数据库用到了MySQL数据库作为数据的存储。这样就让用户用着方便快捷，都通过同一个后台进行业务处理，而后台又可以根据并发量做好部署，用硬件和软件进行协作，满足于数据的交互式处理，让用户的数据存储更安全，得到数据更方便。 关键字：在线厨艺平台的设计与实现微信小程序；微信小程序；Java；MySQL

BP算法项目代码与实验报告-MFC实现 人工智能其他基础算法，见我博客

这里是计算机专业JSP-毕业设计100套之一的JSP在线考试系统的设计与实现(源代码+论文)，希望能对大家有所帮助哦！

近期一直在尝试微信HOOK，终于把 好友操作 群操作 发送名片、链接 删加好友 获取收款信息 等等，只要PC微信上有的功能均封装完成 但只是封装还不够，要如何实现自动化的操作，甚至云端自动处理？ 我的思路是将软件分为客户端和管理端 客户端登录微信，可以实现本地软件操作微信 管理端指定微信，直接远程命令，即可实现跨电脑管理，目前流行的说法就是云控 有了云控，微信的操作将更加智能，放在企业中应用的话，可以将所有员工的消息统一汇总到管理端 更可以远程群发，加好友，等等这么想的话，基本每个公司都可以用到，新员工可以防止话术不到位，导致客户流失，管理端一旦发现，直接可以同步接手客户，挽回交易老员工的话

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述： ### 系统架构： 1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。 4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据