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俄罗斯方块项目，基本功能包括：游戏主界面显示模块、方块及数据显示模块、方块移动控制模块、游戏界面颜色控制模块、游戏进度、等级控制模块等。本项目结构如下： （1）游戏主界面显示模块： 显示游戏和帮助两个菜单； 游戏使用功能键盘，得分 等级； （2）画布、方块显示模块： 可以根据自己的需求来自己动手更改背景图片，在方块下落过程中，根据颜色的变化识别下落的方块。 （3）背景画布模块设计： 游戏用继承自JPanel的GameCanvas类控制背景画布的显示，用rows代表画布的行数，cols代表画布的列数，行数和列数决定着画布拥有方格的数目； （4）方块移动、旋转模块 通过更改横坐标或纵坐标，然后重新绘制方块实现方块移动、旋转

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本项目是一个完整的深度学习实践，课题是人脸表情识别，使用到的模型是卷积神经网络，难度在简单——中等级别，方便初学者入门。在这里，面部表情识别相当于一个分类问题，共有7个类别。其中label包括7种类型表情。源代码方便大家开箱即用，学习参考！ 动手完成这个项目之后，可以学习到： 1. 深度学习中CNN（卷积神经网络）的使用，为之后学习相关神经网络模型做了很好的铺垫。 2. 学会使用深度学习框架之一Pytorch的使用。 3. 多分类问题在实际中的应用，是二分类的扩展。 4. 从数据处理，可视化，到模型搭建的过程，是一种经验和技巧的积累，达到“举一反三”的效果。

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