使用JS制作了一款拼图游戏供大家参考。
原理分析：
1.鼠标的点击和松开事件
2.显示原图作为参考
3.方块的移动替换
4.是否完成拼图的判断
5.完成之后会弹窗提示
效果演示
代码展示
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>拼图游戏</title>
</head>
<style>
body,
html {
padding: 0px;
margin: 0px;
background: #eee;
}
#fangkuai {
width: 460px;
height: 460px;
2024-05-13 22:40:02
68KB
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MATLAB典型代码作业前-记忆游戏
记忆游戏是一种光与声音记忆游戏，适用于CodePath的SITE程序。
提交人：
Sreeram
Mandava
花费时间：总共花费4个小时
链接到项目：（）
所需功能
完成以下必需的功能：
[是]游戏界面具有标题（h1标签），一行正文（p标签）和与演示应用程序匹配的四个按钮
[是]单击时，“开始”按钮可在“开始”和“停止”之间切换。
[是]每个游戏按钮都会点亮，并在单击时播放声音。
[是]电脑播放线索顺序，包括每个按钮的声音和视觉线索
[是]正确猜测后，播放进行到下一个回合（用户进入图案的下一个步骤）。
[是]用户在猜完一个完整的模式后便赢得了游戏
[是]用户在猜错后输了游戏
实现了以下可选功能：
[是]任何HTML页面元素（包括游戏按钮）的样式均与本教程中的样式不同
[是]按钮使用的音调（频率）不同于本教程中的音调（频率）
[是]超过4个功能性游戏按钮
[是]每回合播放速度加快
[是]每次玩游戏时计算机都会选择不同的模式
[是]玩家仅在3个失误后失手（而不是第一个失误）
游戏按钮外观变化超出颜色范围（例如添加图像）
游戏按钮的声音比单个声音（例
2024-05-13 22:30:01
8KB
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Fiid Match和Win Memory游戏
交互式前端开发中的Code Institute MS2项目
简介是要开发一个交互式的前端站点，以响应用户的操作，使他们能够主动与数据互动，改变站点显示信息的方式，以实现他们的首选目标。 该网站是出于教育目的而创建的。
内容
项目概况
爱尔兰B2C公司Fiid创建了渴望获得，方便的植物性食品。 他们希望进一步提高品牌知名度，增加客户获取量并保持品牌忠诚度。 他们希望通过创建一个定时的记忆游戏来推动销售，以使用户赢得下一次在线购买的折扣代码。 在时间用完之前，用户必须匹配每种产品类型中的两种。 如果他们成功了，他们可以订阅赚取折扣代码，该折扣代码对他们的下一次购买有效。 用户可以在社交媒体上与他们的关注者分享游戏。 目标受众是健康意识强的个人，尤其是喜欢游戏和折扣的18-35岁千禧一代。
Fiid主网站的主要目标是通知和指导用户下订单。 我想
2024-05-13 22:29:41
19.67MB
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Crimson Editor是一款面向Windows的专业源代码编辑器。该软件不但速度快，而且体积小，它不仅可以作为记事本的替代品，同时为编程语言（如HTML，C / C ，Perl和Java）提供了许多强大的功能。可用于HTML，C / C ，Perl，Java，Matlab和LaTeX的语法高亮显示。 此外，它还可以扩展为基于自定义语法文件的其他编程语言。其他功能还包括撤销/重做，用户
2024-05-13 21:57:33
1.58MB
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光电科学与工程学院研究生课程《液晶光电子学》结题报告作业：指向矢仿真。
电压阈值调v(dim)即可。
2024-05-13 20:55:35
2KB
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该项目包含Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低照度图像增强代码，均已经过测试，可直接运行。
2024-05-13 18:40:16
10KB
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配电网重构是指在满足配电网运行基本约束的前提下，通过改变配电网中一个或多个开关的状态对配电网中一个或多个指标进行优化。通过配电网重构，可以在不增加设备投资的情况下，充分发挥配电系统的潜力，提高系统的性能指标，具有较好的经济效益。配电网重构的算法有许多，包括数学规划方法，如分支定界法、0-1 整数规划、单纯形法等；启发式算法，如最优流算法、开关交换法等；智能优化算法，如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、禁忌搜索算法等。这个文件的内容是采用混合整数二阶锥(Mixed-integer second-order cone programming, MISOCP)实现配电网重构问题的求解。
提供了完整的使用MISOCP模型求解配电网重构问题的matlab代码。
2024-05-13 17:24:10
1.31MB
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Matlab混凝土二维模型代码如何讨论生成的分类方法
2020年12月23日
我感谢您的评论。
给我发电子邮件！
雇用我！
:smiling_face_with_smiling_eyes:
因此，今天我们将介绍一种简单而强大的方法来构建分类器。
这称为生成方法，它基于概率分布。
因此，生成方法的主要思想是使每个类分别具有概率分布。
好的？
因此，例如，在这里我们有大约15-20点的训练集，而我们要做的是首先只看一个标签，所以这里有两个标签，正负。
因此，我们从仅看优点开始，然后为它们拟合模型。
然后，我们仅查看缺点，并针对这些缺点拟合模型。
所以也许我们得到这样的东西。
因此，在左侧，我们有一个椭圆形分布，适合于正弦，然后有另一个椭圆形分布，适合于负号。
这是一个完整的学习过程。
现在，当出现一个新的点（例如，类似这样的点）并且我们要对其进行分类时，我们只是问自己：这个新点是更可能来自红色分布还是蓝色分布？
在这两个分布中的哪个分布下，它具有较高的概率？
就是这样。
好的，这是生成方法的高级概述。
因此，让我们更具体一点，并详细说明一些细节。
好的，这是一张包含三个类别或三个标签的图片。
我们称它们为一，二和三。
因此，标签空间y只是集合1、2和
2024-05-13 17:05:24
96KB
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