CV \n(n)\n​\t\n = \nn\n1\n​\t\n \ni=1\n∑\nn\n​\t\n ( \n1−h \ni\n​\t\n \ny \ni\n​\t\n − \ny\n^\n​\t\n \ni\n​\t\n \n​\t\n ) \n2

时间: 2024-04-09 11:25:33 浏览: 128
M

Cv，Cs计算

star5星 · 资源好评率100%
CV是计算机视觉（Computer Vision）的缩写，是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析的技术领域。CV主要涉及图像处理、模式识别、机器学习等相关技术，旨在使计算机能够理解和解释图像或视频中的内容。 在你提供的公式中，我看到了一个求和符号和一些变量。根据公式的形式，我猜测这可能是某种损失函数的定义。但是，由于缺少具体的上下文信息，我无法给出准确的解释。如果你能提供更多关于公式背后的背景信息，我将能够更好地回答你的问题。
阅读全文

相关推荐

rar

CV_CV模型_

图像分割的经典代码，语言：matlab，代码在“Active Contours Without Edges”中实现Chan-Vese模型
zip

2023最新CS231N课程笔记

CS231n是斯坦福大学计算机科学系开设的一门关于计算机视觉的高级课程，由李飞飞教授等人主讲。这门课程是计算机视觉领域的经典之作，旨在帮助学生理解并掌握图像识别、物体检测、图像分类等核心概念。2023年的最新...

hidden_​​layer_size = 10; net = patternnet(hidden_​​layer_size); net = train(net, TrainData2', LabelTrain');调整参数优化模型，示例

cv = cvpartition(length(t), 'Holdout', 0.3); xtrain = x(:, cv.training); ttrain = t(:, cv.training); xtest = x(:, cv.test); ttest = t(:, cv.test); % 设置隐藏层节点数 hidden_layer_size = 10; % 创建...

em=1;%阀门最大开度 tc=0.018;%阀门关闭时间 H0=3.5e+06;% C=0.01817; a=1100; D=0.0375; g=9.81; f=0.035; L=10; n=100; w=0.0034496; Tmax=5; A=pi*(D^2)/4; B=a/(g*A); delta_t=L/(a*n); delta_x=L/n; R=f*delta_x/(2*g*D*A^2); Q=C*sqrt(2*g*H0); t=0; Q0=0.005; V0=4; Hp1=3.5e+03; Qp=Q0+zeros(1,n+1); Hp=Hp1+zeros(1,n+1); Hns=zeros(1,5501); Qns=zeros(1,5501); Hns(1)=Hp(n+1); Qns(1)=Qp(n+1); for k=1:5500 t=k*delta_t; if t<=Tmax Hpp=zeros(1,n+1); Qpp=zeros(1,n+1); for i=1:n+1 if i<2%左侧边界上游为油箱 Cp=Hp(i+1)-(1+w)*B*Qp(i+1); Cm=(1+w)*B+R*abs(Qp(i+1)); Hpp(i)=Hp(i); Qpp(i)=(Hpp(i)-Cp)/Cm; elseif i>1&&i<n+1%计算内部节点 Cp=Hp(i+1)-(1+w)*B*Qp(i+1); Cm=(1+w)*B+R*abs(Qp(i+1)); Dp=Hp(i-1)+B*Qp(i-1); Dm=B+R*abs(Qp(i-1))/(1+w); Qpp(i)=(Dp-Cp)/(Cm+Dm); Hpp(i)=Cp+Cm*Qpp(i); elseif i>n%计算 tau=(1-t/tc)*em; Cv=(tau^2)*(Q0^2)/(2*H0); Cp=Hp(n)+B*(1+w)*Qp(n)-R*Qp(n)*abs(Qp(n))/(1+w); Qpp(i)=-B*Cv+sqrt((B*Cv)^2+2*Cv*Cp); Hpp(i)=Cp-B*Qpp(i); end end Hp = Hpp;Qp= Qpp; Hns(k+1)=Hp(n+1); Qns(k+1)=Qp(n+1); elseif t>Tmax end end %输出图形 hold on grid on tx=0:delta_t/10:0.05; plot(tx,Hns); xlabel('时间'); ylabel('柱高'); title('水锤图像');解释这段代码

这段代码是一个基于Matlab的水锤模拟程序，用来模拟液体在管道内发生急剧变化时，由于液体惯性作用引起的压力波现象。程序中使用了一系列物理量和参数，如阀门最大开度、阀门关闭时间、液体高度、管道长度、管道截...

class C3(nn.Module): # CSP Bottleneck with 3 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) # self.m = nn.Sequential(*[CrossConv(c_, c_, 3, 1, g, 1.0, shortcut) for _ in range(n)]) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))

在构造函数中，c_表示隐藏通道数，cv1和cv2是1x1卷积层，cv3是1x1卷积层。self.m是一个由Bottleneck模块组成的序列。在前向传播方法中，首先将输入x分别通过cv1和cv2进行卷积操作，然后将它们与经过self.m的结果在...

for k=1:884 t=k*delta_t;%增加时间步数 if t<=Tmax Hpp=zeros(1,n+1); Qpp=zeros(1,n+1); for i=1:n+1 if i<2 Cm=Hp(i+1)-B*(1+w)*Qp(i+1)+R*Qp(i+1)*abs(Qp(i+1))/(1+w); Hpp(i)=Hp(i); Qpp(i)=(Hpp(i)-Cm)/B; elseif i>1&&i<n+1%计算内部节点 Cp=Hp(i-1)+B*(1+w)*Qp(i-1)-R*Qp(i-1)*abs(Qp(i-1))/(1+w); Cm=Hp(i+1)-B*(1+w)*Qp(i+1)+R*Qp(i+1)*abs(Qp(i+1))/(1+w); Hpp(i)=(Cp+Cm)/2; Qpp(i)=(Hpp(i)-Cm)/B; elseif i>n tau=(1-t/tc)*em; Cv=(tau^2)*(Q0^2)/(2*H0); Cp=Hp(n)+B*(1+w)*Qp(n)-R*Qp(n)*abs(Qp(n))/(1+w); Qpp(i)=-B*Cv+sqrt((B*Cv)^2+2*Cv*Cp); Hpp(i)=Cp-B*(1+w)*Qpp(i); end end Hp = Hpp; Qp = Qpp; Hns(k+1)=Hp(n+1); Qns(k+1)=Qp(n+1); elseif t>Tmax end end 解释这段代码含义

具体来说，它采用了一个计算机程序来模拟在一段时间内水流的变化情况。 代码中的变量含义如下： - k：计算循环的次数，表示模拟的时间步数（时间步长为delta_t）。 - delta_t：时间步长，表示每次模拟的时间长度。...

self.cv3 = nn.ModuleList( [Conv(c_ if i ==0 else c2, c2, 3, 1) for i in range(n)] )

这段代码是在定义一个名为 cv3 的 nn.ModuleList 对象，其中该对象中包含了 n 个卷积层，每个卷积层的输入通道数为 c_ 或 c2，输出通道数均为 c2，卷积核大小为 $3 \times 3$，步长为 1。其中，c_ 和 ...

class HorBc(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(HorBc, self).__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(c_, c_, 1, 1) self.cv4 = Conv(2 * c_, c2, 1, 1) self.m = nn.Sequential(*(HorBlock(c_) for _ in range(n))) def forward(self, x): y1 = self.cv3(self.m(self.cv1(x))) y2 = self.cv2(x) return self.cv4(torch.cat((y1, y2), dim=1))

在初始化函数中，通过调用 nn.Module 的构造函数和 Conv 函数来创建模块所需的各个子模块，包括 self.cv1、self.cv2、self.cv3、self.cv4 和 self.m，其中 self.cv1、self.cv2、self.cv3 和 self.cv4 分别为卷积层，...

解释如下代码：for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break

接着对每个角点进行处理，首先计算角点的中心坐标row_cent1和col_cent1，然后从data_mat1中提取一个大小为(N_pad2+1)×(N_pad2+1)的小图像img_corner，其中N_pad是一个参数，表示小图像的大小。 如果提取的小图像中...

clc; clear; close all; warning off; data=load('PDWdata.txt'); t=data(:,4); ysort = sort(t); N = length(ysort); K = 15000; Tao1 = 0; Tao2 = 1200; b =(Tao2-Tao1)/K; Cv = zeros(1,K); Dv = zeros(1,K); for i=1:K Tao_s(i)=(i-1/2)*(Tao2-Tao1)/K+Tao1; end n = 2; while n<=N m=n-1; while m>=1 Tao = ysort(n)-ysort(m); if Tao>Tao1 & Tao<=Tao2 for k=1:K if Tao>(Tao_s(k)-b/2) & Tao<=(Tao_s(k)+b/2) Dv(k) = Dv(k)+exp(2*pi*ysort(n)*j/Tao); Cv(k) = Cv(k)+1; end end end if Tao>Tao2 m = m - 1; break; end if Tao<=Tao1 n = n + 1; break; end m = m - 1; end n = n + 1; end [dd,index]=sort(Dv,'descend');%降序排列 PRI=Tao_s(index(1:3));%确定前3个为有效的PRI值 PRI=round(PRI)%取整 figure; plot(Tao_s,abs(Dv),'b-*') ; hold on plot(Tao_s,0.3*11765./Tao_s,'r-') xlabel('PRI/us'); ylabel('PRI累积统计值') title('PRI变换法'); ylim([0,160]);

n = n + 1; break; end m = m - 1; end n = n + 1; end [dd, index] = sort(Dv, 'descend'); PRI = Tao_s(index(1:3)); PRI = round(PRI); figure; plot(Tao_s, abs(Dv), 'b-*'); hold on; plot(Tao_s, 0.3 * ...

翻译解释一下这段代码clc; clear; close all; warning off; data=load('PDWdata.txt'); t=data(:,4); ysort = sort(t); N = length(ysort); K = 15000; Taomin = 0; Taomax = 1200; b =(Taomax-Taomin)/K; Cv = zeros(1,K); Dv = zeros(1,K); for i=1:K Tao_s(i)=(i-1/2)*(Taomax-Taomin)/K+Taomin; end n = 2; while n<=N m=n-1; while m>=1 Tao = ysort(n)-ysort(m); if Tao>Taomin & Tao<=Taomax for k=1:K if Tao>(Tao_s(k)-b/2) & Tao<=(Tao_s(k)+b/2) Dv(k) = Dv(k)+exp(2*pi*ysort(n)*j/Tao); Cv(k) = Cv(k)+1; end end end if Tao>Taomax m = m - 1; break; end if Tao<=Taomin n = n + 1; break; end m = m - 1; end n = n + 1; end [dd,index]=sort(Dv,'descend');%降序排列 PRI=Tao_s(index(1:3));%确定前3个为有效的PRI值 PRI=round(PRI)%取整 figure; plot(Tao_s,abs(Dv),'b-*') ; hold on plot(Tao_s,0.3*11765./Tao_s,'r-') xlabel('PRI/us'); ylabel('PRI累积统计值') title('PRI变换法'); ylim([0,160]);

4. 定义一些变量，如样本量 "N"、划分区间数 "K"、区间起始值 "Taomin"、区间结束值 "Taomax"、区间步长 "b"、累积统计值 "Cv" 和 "Dv" 等。 5. 通过循环计算不同的 "Tao" 值，并将其累积到 "Dv" 和 "Cv" 中。 6. ...

class C3HB(nn.Module): # CSP HorBlock with 3 convolutions by iscyy/yoloair def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential(*(HorBlock(c_) for _ in range(n))) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))

在前向传播函数forward中，首先对输入x分别进行cv1和cv2的卷积操作，然后将cv1(x)和m(cv1(x))进行拼接，再与cv2(x)进行拼接，最后将两个拼接结果进行拼接后，输入到cv3中进行卷积操作，得到最终的输出结果。

解释如下代码：如果（（len（np.unique（img_corner）））>2）&（np.sum（img_corner==1）<0.8*（N_pad*2+1）**2）： 对于search_list中的pic_id2： data_mat2=读取数据（input_file，pic_id2，T_id，H_id） match_result=基于cv2_based（data_mat2，img_corner） 如果len（match_result[0]）==1： row_cent2=match_result[0][0]+N_pad col_cent2=match_result[1][0]+N_pad N_LEF=最小值（第1行，第2行） N_TOP=最小值（col_cent1，col_cent2） N_RIG=最小值（L_img-1-行_cent1，L_img-1-row_cent2） N_BOT=最小（L_img-1-col_cent1，L_img-1-col_cent2） IMG_CHECK1=data_mat1[（row_centr1-N_LEF）：（row_cent1+N_RIG+1），（col_cent1-N_TOP）：（col_centr1+N_BOT+1）] IMG_CHECK2=data_mat2[（row_centr2-N_LEF）：（row_cent2+N_RIG+1），（col_cent2-N_TOP）：（col_centr2+N_BOT+1）] 如果np.array_equal（IMG_CHECK1，IMG_CHECK2）： check_row_N=IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N=IMG_CHECK1.shape[1] 如果（check_col_N*check_row_N>=25）： match_all.append（（pic_id1，row_cent1，col_cent1、pic_id2、row_cent2、col_cent2）） search_list.remove（pic_id2） 其他： FAIL_CORNER=FAIL_CORNER+1

- IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_centr1-N_LEF):(row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP):(col_centr1+N_BOT+1)]和IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_centr2-N_LEF):(row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP):(col_...

解释如下代码： for pic_id1 in range(1,N_pic+1): print('matching ' + set_name +': ' +str(pic_id1).zfill(5)) N_CHANGE = 0 for T_id in range(1,16,3): for H_id in range(2,5): FAIL_CORNER = 0 data_mat1 = read_data(input_file,pic_id1,T_id,H_id) search_list = range( max((pic_id1-10),1),pic_id1)+ range(pic_id1+1, min((pic_id1 + 16),N_pic + 1 ) ) for cor_ind in range(0,N_cor): row_cent1 = cor_row_center[cor_ind] col_cent1 = cor_col_center[cor_ind] img_corner = data_mat1[(row_cent1-N_pad): (row_cent1+N_pad+1), (col_cent1-N_pad): (col_cent1+N_pad+1) ] if ((len(np.unique(img_corner))) >2)&(np.sum(img_corner ==1)< 0.8*(N_pad2+1)**2) : for pic_id2 in search_list: data_mat2 = read_data(input_file,pic_id2,T_id,H_id) match_result = cv2_based(data_mat2,img_corner) if len(match_result[0]) ==1: row_cent2 = match_result[0][0]+ N_pad col_cent2 = match_result[1][0]+ N_pad N_LEF = min( row_cent1 , row_cent2) N_TOP = min( col_cent1, col_cent2 ) N_RIG = min( L_img-1-row_cent1 , L_img-1-row_cent2) N_BOT = min( L_img-1-col_cent1 , L_img-1-col_cent2) IMG_CHECK1 = data_mat1[(row_cent1-N_LEF): (row_cent1+N_RIG+1), (col_cent1-N_TOP): (col_cent1+N_BOT+1) ] IMG_CHECK2 = data_mat2[(row_cent2-N_LEF): (row_cent2+N_RIG+1), (col_cent2-N_TOP): (col_cent2+N_BOT+1) ] if np.array_equal(IMG_CHECK1,IMG_CHECK2) : check_row_N = IMG_CHECK1.shape[0] check_col_N = IMG_CHECK1.shape[1] if (check_col_Ncheck_row_N>=25): match_all.append( (pic_id1, row_cent1, col_cent1, pic_id2 , row_cent2, col_cent2) ) search_list.remove(pic_id2) else: FAIL_CORNER = FAIL_CORNER +1 N_CHANGE = N_CHANGE + 1 #%% break if less than 1 useless corners, or have detected more than 10 images from 60 if(FAIL_CORNER <= 1): break match_all_pd = pd.DataFrame(match_all,columns = ['pic_id1','row_id1','col_id1','pic_id2','row_id2','col_id2']) pd_add = pd.DataFrame(np.arange(1,N_pic+1), columns = ['pic_id1']) pd_add['pic_id2'] = pd_add['pic_id1'] pd_add['row_id1'] = 0 pd_add['row_id2'] = 0 pd_add['col_id1'] = 0 pd_add['col_id2'] = 0 match_all_pd = pd.concat([match_all_pd,pd_add]) match_all_pd.index = np.arange(len(match_all_pd))

1. 对于每张图像，用read_data()函数读取图像数据，并依次对每个角点进行匹配。 2. 对于每个角点，提取其周围的图像块，并检查图像块的像素值是否合适。 3. 在当前图像的前10张和后15张图像中搜索匹配图像，并用cv2_...

#include<stdio.h> int main() { int i,j,n; char c; char board[1000][1000]; char T[1000][1000]; scanf("%d",&n); for(i=0;i<=n;i++) gets(board[i]); for(i=0;i<n;i++) { for(j=0;j<n;j++) { T[j][n-i]=board[i+1][j]; } } for(i=0;i<n;i++) //(1,0)->(0,2) { for(j=0;j<=n;j++) { printf("%c",T[i][j]); } printf("\n"); } return 0; }

应该使用T[j][n-i-1]而不是T[j][n-i]来将元素存储到正确的位置。最后，在输出结果时，应该使用printf("%c", T[i][j])而不是printf("%c", T[i][j])来输出字符。 修正后的代码如下所示： c #include int...

将代码翻译为python代码：%% 同态滤波 function HomomorphicFilter() I=imread('2.jpg'); if(size(I,3)~=1) I=double(rgb2gray(I)); end [M,N]=size(I); rL=0.5; rH=4.7;%可根据需要效果调整参数 c=2; d0=10; I1=log(I+1);%取对数 FI=fft2(I1);%傅里叶变换 n1=floor(M/2); n2=floor(N/2); D=zeros(M,N); H=zeros(M,N); for i=1:M for j=1:N D(i,j)=((i-n1).^2+(j-n2).^2); H(i,j)=(rH-rL).*(exp(c*(-D(i,j)./(d0^2))))+rL;%高斯同态滤波 end end % imshow(H/max(H(:))); I2=ifft2(H.*FI);%傅里叶逆变换 I3=real(exp(I2)); figure,imshow(I/max(I(:))),title('同态滤波增强前'); figure,imshow(I3/max(I3(:))),title('同态滤波增强后'); end

import cv2 import numpy as np def HomomorphicFilter(): I = cv2.imread('2.jpg') if I.shape[2] != 1: I = cv2.cvtColor(I, cv2.COLOR_BGR2GRAY).astype(np.float64) else: I = I.astype(np.float64) M, N...

f i>ntau=(1-t/tc)em; Cv=(tau^2)(Q0^2)/(2H0); Cp=Hp(n)+B(1+w)Qp(n)-RQp(n)abs(Qp(n))/(1+w); Qpp(i)=-BCv+sqrt((BCv)^2+2CvCp); Hpp(i)=Cp-B(1+w)*Qpp(i);

- t 表示当前时刻与上一时刻之间的时间间隔； - tc 表示系统的时间常数； - em 表示发电机的电动势； - Cv 表示系统的振荡容量； - Cp 表示发电机的实际输出功率； - Hp(n) 表示发电机的无功功率； - B 表示系统的...
rar

aiohttp-3.7.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
zip

基于Java中的swing类的图形化飞机游戏的开发练习.zip

基于Java中的Swing类开发的图形化飞机游戏练习包，为初学者和进阶学习者提供了实践Java GUI编程的绝佳机会。通过本资源，开发者可以利用Java语言和Swing库构建一个用户交互式的2D游戏，深入理解图形用户界面（GUI）编程和事件处理机制。该游戏的核心包括玩家飞机的控制、敌机的生成与移动、子弹发射与碰撞检测以及游戏胜负判定等逻辑。玩家通过鼠标移动控制己方飞机，实现平滑的移动和连续的子弹发射；而敌方飞机则按照一定算法无规律出现，随着游戏进程难度逐渐增加。游戏中还引入了特殊NPC，增加了额外的挑战和乐趣。为了提高游戏体验，游戏还包含了开始背景、结束背景以及背景音乐等元素。当玩家击毁敌机时，会有相应的得分计算和展示；若被敌机击中，则游戏结束并显示最终得分。此外，游戏还提供了查看历史前十记录、帮助和退出等选项，方便玩家进行游戏设置和了解游戏玩法。本资源适用于计算机科学与技术、软件工程、信息管理及相关专业的课程设计、毕业设计等环节，为学生提供实践操作的机会，帮助他们巩固Java编程知识，提高动手能力和发散思维。同时，也为希望学习不同技术领域的学习者提供了一个优秀的入门项目。

最新推荐

recommend-type

cs231n+深度学习学习笔记

CS231n是斯坦福大学的一门计算机视觉课程，主要关注深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。这门课程对于初学者来说是一个很好的资源，因为它涵盖了图像分类、损失函数、优化方法和神经网络的核心概念。 1. ...
recommend-type

FPGA JFM7K325T官方中文技术手册.pdf

- **嵌入式系统**：在嵌入式计算机、嵌入式视觉系统中提供高性能计算能力。 ### 6. 结论 复旦微电子的JFM7K325T FPGA是国产化进程中的重要里程碑，它以其高性能、高灵活性和与国际标准的兼容性，为国内用户提供了...
recommend-type

aiohttp-3.7.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl.rar

python whl离线安装包 pip安装失败可以尝试使用whl离线安装包安装 第一步 下载whl文件，注意需要与python版本配套 python版本号、32位64位、arm或amd64均有区别 第二步 使用pip install XXXXX.whl 命令安装，如果whl路径不在cmd窗口当前目录下，需要带上路径 WHL文件是以Wheel格式保存的Python安装包， Wheel是Python发行版的标准内置包格式。 在本质上是一个压缩包，WHL文件中包含了Python安装的py文件和元数据，以及经过编译的pyd文件， 这样就使得它可以在不具备编译环境的条件下，安装适合自己python版本的库文件。 如果要查看WHL文件的内容，可以把.whl后缀名改成.zip，使用解压软件（如WinRAR、WinZIP）解压打开即可查看。 为什么会用到whl文件来安装python库文件呢？ 在python的使用过程中，我们免不了要经常通过pip来安装自己所需要的包， 大部分的包基本都能正常安装，但是总会遇到有那么一些包因为各种各样的问题导致安装不了的。 这时我们就可以通过尝试去Python安装包大全中（whl包下载）下载whl包来安装解决问题。
recommend-type

探索AVL树算法：以Faculdade Senac Porto Alegre实践为例

资源摘要信息:"ALG3-TrabalhoArvore:研究 Faculdade Senac Porto Alegre 的算法 3" 在计算机科学中，树形数据结构是经常被使用的一种复杂结构，其中AVL树是一种特殊的自平衡二叉搜索树，它是由苏联数学家和工程师Georgy Adelson-Velsky和Evgenii Landis于1962年首次提出。AVL树的名称就是以这两位科学家的姓氏首字母命名的。这种树结构在插入和删除操作时会维持其平衡，以确保树的高度最小化，从而在最坏的情况下保持对数的时间复杂度进行查找、插入和删除操作。 AVL树的特点： - AVL树是一棵二叉搜索树（BST）。 - 在AVL树中，任何节点的两个子树的高度差不能超过1，这被称为平衡因子（Balance Factor）。 - 平衡因子可以是-1、0或1，分别对应于左子树比右子树高、两者相等或右子树比左子树高。 - 如果任何节点的平衡因子不是-1、0或1，那么该树通过旋转操作进行调整以恢复平衡。 在实现AVL树时，开发者通常需要执行以下操作： - 插入节点：在树中添加一个新节点。 - 删除节点：从树中移除一个节点。 - 旋转操作：用于在插入或删除节点后调整树的平衡，包括单旋转（左旋和右旋）和双旋转（左右旋和右左旋）。 - 查找操作：在树中查找一个节点。 对于算法和数据结构的研究，理解AVL树是基础中的基础。它不仅适用于算法理论的学习，还广泛应用于数据库系统、文件系统以及任何需要快速查找和更新元素的系统中。掌握AVL树的实现对于提升软件效率、优化资源使用和降低算法的时间复杂度至关重要。 在本资源中，我们还需要关注"Java"这一标签。Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，它对数据结构的实现提供了良好的支持。利用Java语言实现AVL树，可以采用面向对象的方式来设计节点类和树类，实现节点插入、删除、旋转及树平衡等操作。Java代码具有很好的可读性和可维护性，因此是实现复杂数据结构的合适工具。 在实际应用中，Java程序员通常会使用Java集合框架中的TreeMap和TreeSet类，这两个类内部实现了红黑树（一种自平衡二叉搜索树），而不是AVL树。尽管如此，了解AVL树的原理对于理解这些高级数据结构的实现原理和使用场景是非常有帮助的。 最后，提及的"ALG3-TrabalhoArvore-master"是一个压缩包子文件的名称列表，暗示了该资源是一个关于AVL树的完整项目或教程。在这个项目中，用户可能可以找到完整的源代码、文档说明以及可能的测试用例。这些资源对于学习AVL树的实现细节和实践应用是宝贵的，可以帮助开发者深入理解并掌握AVL树的算法及其在实际编程中的运用。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【ggplot2绘图技巧】：R语言中的数据可视化艺术

![【ggplot2绘图技巧】：R语言中的数据可视化艺术](https://www.lecepe.fr/upload/fiches-formations/visuel-formation-246.jpg) # 1. ggplot2绘图基础 在本章节中，我们将开始探索ggplot2，这是一个在R语言中广泛使用的绘图系统，它基于“图形语法”这一理念。ggplot2的设计旨在让绘图过程既灵活又富有表现力，使得用户能够快速创建复杂而美观的图形。 ## 1.1 ggplot2的安装和加载 首先，确保ggplot2包已经被安装。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装： ```R install.p
recommend-type

HAL库怎样将ADC两个通道的电压结果输出到OLED上？

HAL库通常是指硬件抽象层(Hardware Abstraction Layer)，它是一个软件组件，用于管理和控制嵌入式系统中的硬件资源，如ADC(模拟数字转换器)和OLED(有机发光二极管显示屏)。要将ADC读取的两个通道电压值显示到OLED上，你可以按照以下步骤操作： 1. **初始化硬件**: 首先，你需要通过HAL库的功能对ADC和OLED进行初始化。这包括配置ADC的通道、采样速率以及OLED的分辨率、颜色模式等。 2. **采集数据**: 使用HAL提供的ADC读取函数，读取指定通道的数据。例如，在STM32系列微控制器中，可能会有`HAL_ADC_ReadChannel()
recommend-type

小学语文教学新工具：创新黑板设计解析

资源摘要信息: 本资源为行业文档，主题是设计装置，具体关注于一种小学语文教学黑板的设计。该文档通过详细的设计说明，旨在为小学语文教学场景提供一种创新的教学辅助工具。由于资源的标题、描述和标签中未提供具体的设计细节，我们仅能从文件名称推测文档可能包含了关于小学语文教学黑板的设计理念、设计要求、设计流程、材料选择、尺寸规格、功能性特点、以及可能的互动功能等方面的信息。此外，虽然没有标签信息，但可以推断该文档可能针对教育技术、教学工具设计、小学教育环境优化等专业领域。 1. 教学黑板设计的重要性 在小学语文教学中，黑板作为传统而重要的教学工具，承载着教师传授知识和学生学习互动的重要角色。一个优秀的设计可以提高教学效率，激发学生的学习兴趣。设计装置时，考虑黑板的适用性、耐用性和互动性是非常必要的。 2. 教学黑板的设计要求 设计小学语文教学黑板时，需要考虑以下几点： - 安全性：黑板材质应无毒、耐磨损，边角处理要圆滑，避免在使用中造成伤害。 - 可视性：黑板的大小和高度应适合小学生使用，保证最远端的学生也能清晰看到上面的内容。 - 多功能性：黑板除了可用于书写字词句之外，还可以考虑增加多媒体展示功能，如集成投影幕布或电子白板等。 - 环保性：使用可持续材料，比如可回收的木材或环保漆料，减少对环境的影响。 3. 教学黑板的设计流程 一个典型的黑板设计流程可能包括以下步骤： - 需求分析：明确小学语文教学的需求，包括空间大小、教学方法、学生人数等。 - 概念设计：提出初步的设计方案，并对方案的可行性进行分析。 - 制图和建模：绘制详细的黑板平面图和三维模型，为生产制造提供精确的图纸。 - 材料选择：根据设计要求和成本预算选择合适的材料。 - 制造加工：按照设计图纸和材料标准进行生产。 - 测试与评估：在实际教学环境中测试黑板的使用效果，并根据反馈进行必要的调整。 4. 教学黑板的材料选择 - 传统黑板：传统的黑板多由优质木材和专用黑板漆制成，耐用且书写流畅。 - 绿色环保材料：考虑到环保和学生健康，可以选择无毒或低VOC（挥发性有机化合物）排放的材料。 - 智能材料：如可擦洗的特殊漆料，使黑板表面更加光滑，便于擦拭。 5. 教学黑板的尺寸规格 黑板的尺寸规格应根据实际教室空间和学生的平均身高来设计。一般来说，小学教室的黑板高度应设置在120cm至150cm之间，长度则根据教室墙壁的长度而定，但至少应保证可以容纳整页A4纸的书写空间。 6. 教学黑板的功能性特点 - 书写性能：黑板表面应具备良好的书写性能，使粉笔或马克笔的书写和擦拭都十分顺畅。 - 可视化辅助：集成的可视化工具，如辅助灯、放大镜等，可以帮助教师更有效地展示教学内容。 - 互动性设计：考虑增加互动性元素，例如磁性或可擦写的表面，可以提高学生参与度。 7. 教学黑板的互动功能 随着信息技术的发展，教学黑板可以集成多媒体技术，如触摸屏功能、电子白板功能、互联网接入等，实现与电子设备的互动，从而丰富教学手段，提高教学的趣味性和效率。 综上所述，本资源提供的设计装置文档，聚焦于一种小学语文教学黑板的设计，涵盖了从设计理念到功能实现的全方位内容，旨在通过创新的设计提升小学语文教学的品质和效率。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略

![【R语言并行计算秘籍】：倍增数据处理速度的高效策略](https://opengraph.githubassets.com/2a72c21f796efccdd882e9c977421860d7da6f80f6729877039d261568c8db1b/RcppCore/RcppParallel) # 1. R语言并行计算概述 R语言作为一种统计编程语言，在数据科学领域广受欢迎。随着数据集的日益庞大，传统的单线程计算方法已经难以满足复杂数据分析的需求。并行计算技术的引入，使得R语言在处理大数据和复杂算法时，能够显著提升计算效率和处理能力。 并行计算在R语言中的应用是通过分散任务至多个处