Assignment3 Exercise3.py

卡内基梅隆大学本科生课程CS 15112 的大作业之一，500行编写的俄罗斯方块代码。能够实现所有的俄罗斯方块功能。

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TinyPy口译员 关于 TinyPy是我作为课程编写的Python小子集的解释器。 安装 该项目使用ANTLR4作为解析器生成器。 要运行解释器，您将需要安装ANTLR4 Python3运行时和ANTLR本身。 请注意，4.5.2运行时存在。 在撰写本文时，pypi具有较旧的版本，因此建议手动安装ANTLR4运行时。 分步说明： 安装 安装ANTLR4 Python3运行时： git clone https://github.com/antlr/antlr4 cd antlr4/runtime/Python3 python3 setup.py install 也可以使用pip，包名称为antlr4-python3-runtime 。 请注意上述错误。 产生解析器 cd tiny-py-interpreter/tinypy antlr4 -visitor parser/TinyPy.g4 安装tinypy： pip3 install . 尝试启动一些测试： python3 setup.py test

add_sensor_mode_widget.py

图片分类网络入门练手。在CIFAR10数据集上训练一个分类器的过程包含了神经网络的主要步骤： 1. 加载训练和测试数据集 2. 定义卷积神经网络 3. 定义损失函数 4. 训练神经网络 5. 在测试数据上测试训练好的网络

皮特·菲特 Python面部表情分析工具箱（FEAT） Py-FEAT是一套用Python编写的面部表情（FEX）研究套件。 该软件包包括用于从面部视频和图像中检测面部，提取情感面部表情（例如幸福，悲伤，愤怒），面部肌肉运动（例如动作单位）和面部标志的工具以及预处理方法，分析和可视化FEX数据。 有关详细的示例，教程和API，请。 安装 选项1：易于安装，可快速使用克隆存储库pip install py-feat 选项2：以开发模式安装 git clone https://github.com/cosanlab/feat.git cd feat && python setup.py install -e . 用法示例 1.从图像或视频中检测FEX数据 FEAT旨在在Jupyter Notebook或Jupyter Lab环境中使用。 在笔记本单元中，您可以运行以下命令从图像或视频中

克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件： :pencil: 功能性 SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容： 读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。 循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。 循环遍历每个ML系统

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