lower_color = np.array([H_MIN, S_MIN, V_MIN]) NameError: name 'H_MIN' is not defined

时间: 2024-02-24 12:54:15 浏览: 22
这个错误表示变量 `H_MIN` 没有被定义，你需要在使用该变量之前先对其进行定义。 在 HSV 颜色空间中，`H_MIN`、`S_MIN`、`V_MIN`、`H_MAX`、`S_MAX`、`V_MAX` 分别是需要测试的颜色在 HSV 颜色空间中的下限和上限。你需要提前定义这些变量，并将它们传递给 `np.array()` 函数。 例如，你可以这样定义这些变量： ```python H_MIN = 0 S_MIN = 0 V_MIN = 0 H_MAX = 255 S_MAX = 255 V_MAX = 255 ``` 这里我将下限都定义为 0，上限都定义为 255。你可以根据需要修改这些值。 然后在使用 `lower_color` 变量时，将这些变量传递给 `np.array()` 函数： ```python lower_color = np.array([H_MIN, S_MIN, V_MIN]) upper_color = np.array([H_MAX, S_MAX, V_MAX]) ``` 这样就可以解决该错误了。
相关问题

lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8)

这段代码定义了两个NumPy数组`lower_red`和`upper_red`，用于设置颜色范围的下限和上限。以下是代码示例： ```python import numpy as np lower_red = np.array([0, 170, 160], dtype=np.uint8) upper_red = np.array([255, 210, 210], dtype=np.uint8) ``` 在这个例子中，`lower_red`表示颜色范围的下限，而`upper_red`表示颜色范围的上限。这两个数组中的三个元素分别对应BGR通道的阈值。这里使用了NumPy库的`array`函数来创建数组，并通过`dtype=np.uint8`参数指定数组的数据类型为无符号8位整数。

lower_yellow = np.array([20, 100, 100]) upper_yellow = np.array([30, 255, 255])颜色范围是

### 回答1： HSV颜色空间中的范围。这里的颜色范围是黄色的范围，其中lower_yellow 和 upper_yellow 分别代表了黄色的最小值和最大值。具体来说，H代表色调（0-360度），S代表饱和度（0-100），V代表明度（0-100）。在这里，H的范围是20-30，S的范围是100-255，V的范围也是100-255。这意味着，在HSV颜色空间中，如果一个像素的H值在20-30之间，且S和V的值都在100-255之间，那么该像素被认为是黄色的。在实际应用中，我们可以通过这个颜色范围来检测图像中的黄色物体。 ### 回答2： 颜色范围是指在HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间中找到特定颜色的范围。在这种情况下，给定的颜色范围是通过lower_yellow和upper_yellow两个数组表示的。 lower_yellow = np.array([20, 100, 100])表示所选取的黄色在HSV颜色空间中的下限。 其中，20表示黄色的色相(H)范围在20到30之间，100表示饱和度(S)范围的下限为100，100表示明度(V)范围的下限为100。 upper_yellow = np.array([30, 255, 255])表示所选取的黄色在HSV颜色空间中的上限。 其中，30表示黄色的色相(H)范围在20到30之间，255表示饱和度(S)范围的上限为255，255表示明度(V)范围的上限为255。 通过这两个数组的组合，我们可以得到一段在HSV颜色空间中表示黄色的范围，该范围可以用于在图像或视频中检测并提取黄色区域的像素。这种技术在计算机视觉和图像处理中经常用于目标检测、图像分割和颜色识别等应用。 ### 回答3： 该颜色范围是从HSV颜色空间来定义的。HSV是一种比RGB颜色空间更直观的颜色模型，它由色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)三个参数组成。 lower_yellow = np.array([20, 100, 100])表示该颜色范围的下限，其中第一个参数20是色调的下限，第二个参数100是饱和度的下限，第三个参数100是明度的下限。 upper_yellow = np.array([30, 255, 255])表示该颜色范围的上限，其中第一个参数30是色调的上限，第二个参数255是饱和度的上限，第三个参数255是明度的上限。 因此，该颜色范围在HSV颜色空间中被定义为，色调(Hue)的取值范围在20到30之间，饱和度(Saturation)的取值范围在100到255之间，明度(Value)的取值范围在100到255之间。 换句话说，该颜色范围可以被描述为明亮的黄色，其色调偏向橙色，饱和度和明度都比较高。

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lower_power_show.zip_ARMCM4——FP_LPC 超低功耗例程_show

1.NXP 超低功耗模式下的低功耗。 2.DEEP POWN DOWN模式可以在1UA以下 3.POWNER DOWN 模式下12UA左右
rar

vlan_core.rar_Thinks . . .

Our lower layer thinks this is not local, let s make sure. This allows the VLAN to have a different MAC than the underlying device, and still route correctly.

lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255])

lower_red 和 upper_red 分别定义了红色的下限和上限，它们是一个三元组，分别表示 HSV 色彩空间中的 H（色相）、S（饱和度）和 V（明度）分量的取值范围。在这个例子中，红色的 H 取值在 0 到 10 之间，S 和 V 的...

lower_range = np.array([1, 1, 1]) upper_range = np.array([5, 5, 5])

这两行代码使用了 NumPy 库创建了两个数组 lower_range 和 upper_range，分别包含三个元素 [1,1,1] 和 [5,5,5]。这两个数组可以用于定义一个三维空间中的立方体的边界范围，其中每个元素对应一个维度的坐标范围。...

blue_lower = np.array([100,43,46])

在这个语句中，blue_lower是一个包含三个整数的数组，分别表示HSV颜色空间中蓝色的下限值（H：色相，S：饱和度，V：明度）。HSV颜色空间是一种将颜色的属性分为色相、饱和度和明度三个维度的颜色空间，常用于图像...

此代码import osimport numpy as npimport nibabel as nibfrom PIL import Image# 定义数据集路径data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'# 定义保存路径save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义标签灰度值映射label_mapping = {0: 0, 1: 1, 2: 2}# 遍历所有图像和标签for root, dirs, files in os.walk(data_path): for file in files: if file.endswith('.nii'): # 读取图像或标签数据 img_path = os.path.join(root, file) img_data = nib.load(img_path).get_fdata() # 将3D数据转换为2D图片 for i in range(img_data.shape[2]): img_slice = img_data[:, :, i] img_slice = np.rot90(img_slice) img_slice = np.flipud(img_slice) img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 处理标签数据 if 'label' in img_path.lower(): for k, v in label_mapping.items(): img_slice = np.array(img_slice) img_slice[img_slice == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) save_path_2d = os.path.join(save_dir, f'{file[:-4]}_{i:03d}.png') img_slice.save(save_path_2d)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误，请修复它，并且给出完整代码

img_slice_array[img_slice_array == k] = v img_slice = Image.fromarray(img_slice_array) # 保存2D图片 save_dir = os.path.join(save_path, os.path.basename(root)) if not os.path.exists(save_dir): ...

ROI = frame[y1:y2, x1:x2].copy() hsv_img = cv2.cvtColor(ROI, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_hsv_1 = np.array([0, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_1 = np.array([40, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 lower_hsv_2 = np.array([140, 30, 30]) # 颜色范围低阈值 upper_hsv_2 = np.array([180, 255, 255]) # 颜色范围高阈值 mask1 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_1, upper_hsv_1) mask2 = cv2.inRange(hsv_img, lower_hsv_2, upper_hsv_2) mask = mask1 + mask2 mask = cv2.blur(mask, (3, 3))

这段代码是一个基于HSV颜色空间的图像分割操作，用于提取ROI中特定颜色的物体。首先将ROI部分的图像转换为HSV颜色空间，然后设置两个颜色范围的阈值，分别对应于颜色空间中的两个色相范围。利用这两组阈值，使用cv2....

import cv2 import numpy as np # 读取相机拍摄的图像 image = cv2.imread('3.jpg') # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色瓶盖的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)完善上述代码，显示结果

lower_red = np.array([0, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 根据颜色范围提取红色瓶盖的区域 mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image) ...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV范围 lower_red = np.array([, 50, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([170, 50, 50]) upper_red = np.array([180, 255, 255]) mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) # 将两个掩膜相加 mask = mask1 + mask2 # 对原始图像和掩膜进行位运算 res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask) # 显示结果 cv2.imshow('image', img) cv2.imshow('mask', mask) cv2.imshow('res', res) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改写为c++代码

cv::cvtColor(img, hsv, cv::COLOR_BGR2HSV); // 定义红色的HSV范围 cv::Scalar lower_red1(0, 50, 50); cv::Scalar upper_red1(10, 255, 255); cv::Mat mask1; cv::inRange(hsv, lower_red1, upper_red1, ...

def detect_shapes(frame): # 将图像转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 红色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) red_mask1 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) lower_red = np.array([160, 100, 100]) upper_red = np.array([179, 255, 255]) red_mask2 = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red) red_mask = red_mask1 + red_mask2 # 蓝色范围 lower_blue = np.array([90, 100, 100]) upper_blue = np.array([130, 255, 255]) blue_mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask + blue_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: # 计算轮廓的近似形状 epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True) approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) # 获取轮廓的外接矩形 x, y, w, h = cv2.boundingRect(approx) # 根据轮廓的顶点数和颜色进行分类 if len(approx) == 3: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Triangle" else: shape_label = "Blue Triangle" elif len(approx) == 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Square" else: shape_label = "Blue Square" elif len(approx) > 4: if np.any(red_mask[y:y+h, x:x+w]): shape_label = "Red Circle" else: shape_label = "Blue Circle" else: shape_label = "Unknown" # 在图像上绘制边界框和标签https://cdn-static-devbit.csdn.net/ai100/chat/imgs/icon-send-active.png cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, shape_label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0),

这段代码是一个用于检测图像中形状函数。它首先将图像转换为HSV颜色空间，然后定义了红色和蓝色的颜色范围，并通过调用cv2.inRange()函数创建了红色和蓝色的掩膜。 接下来，它通过调用cv2.findContours()函数...

class SVDRecommender: def __init__(self, k=50, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): self.k = k self.ncv = ncv self.tol = tol self.which = which self.v0 = v0 self.maxiter = maxiter self.return_singular_vectors = return_singular_vectors self.solver = solver def svds(self, A): if self.which == 'LM': largest = True elif self.which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=self.k, tol=self.tol ** 2, maxiter=self.maxiter, ncv=self.ncv, which=self.which, v0=self.v0) #格拉米矩阵有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复数检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #获得一个指示哪些本征对不是简并微小的掩码， #并为阈值奇异值创建一个重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = self.k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not self.return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if self.return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if self.return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh def _augmented_orthonormal_cols(U, n): if U.shape[0] <= n: return U Q, R = np.linalg.qr(U) return Q[:, :n] def _augmented_orthonormal_rows(V, n): if V.shape[1] <= n: return V Q, R = np.linalg.qr(V.T) return Q[:, :n].T def _herm(x): return np.conjugate(x.T) 将上述代码修改为使用LM，迭代器使用arpack

A = np.asarray(A) n, m = A.shape if self.k <= 0 or self.k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % self.k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X...

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold): result = np.zeros_like(image) for target_color in target_colors: # 计算目标颜色的范围 blue = int(target_color[0]) green = int(target_color[1]) red = int(target_color[2]) lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色 mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range) # 将目标颜色范围内的像素设为白色 result[mask > 0] = (255, 255, 255) # 显示结果图像 cv2.imwrite('222.bmp', result) return result 修改可以直接传入目标色格式 "FFFFFF"

lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设...

def remove_colors_except(image, target_colors, threshold): result = np.zeros_like(image) for target_color in target_colors: # 将目标色格式 "FFFFFF" 转换成 RGB 值 blue = int(target_color[0:2], 16) green = int(target_color[2:4], 16) red = int(target_color[4:6], 16) # 计算目标颜色的范围 lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设为黑色，目标颜色范围内的像素设为白色 mask = cv2.inRange(image, lower_range, upper_range) # 将目标颜色范围内的像素设为白色 result[mask > 0] = (255, 255, 255) # 显示结果图像 cv2.imwrite('222.bmp', result) return result 修改可以传入多个颜色

lower_range = np.array([blue - threshold, green - threshold, red - threshold]) upper_range = np.array([blue + threshold, green + threshold, red + threshold]) # 创建掩码，将目标颜色范围以外的像素设...

class svd_recommender_py(): #svd矩阵推荐 def svds(A, ncv=None, tol=0, which='LM', v0=None, maxiter=None, return_singular_vectors=True, solver='arpack'): if which == 'LM': largest = True elif which == 'SM': largest = False else: raise ValueError("which must be either 'LM' or 'SM'.") if not (isinstance(A, LinearOperator) or isspmatrix(A) or is_pydata_spmatrix(A)): A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec X_matmat = A.matmat XH_dot = A.rmatvec XH_mat = A.rmatmat else: X_dot = A.rmatvec X_matmat = A.rmatmat XH_dot = A.matvec XH_mat = A.matmat dtype = getattr(A, 'dtype', None) if dtype is None: dtype = A.dot(np.zeros([m, 1])).dtype else: if n > m: X_dot = X_matmat = A.dot XH_dot = XH_mat = _herm(A).dot else: XH_dot = XH_mat = A.dot X_dot = X_matmat = _herm(A).dot def matvec_XH_X(x): return XH_dot(X_dot(x)) def matmat_XH_X(x): return XH_mat(X_matmat(x)) XH_X = LinearOperator(matvec=matvec_XH_X, dtype=A.dtype, matmat=matmat_XH_X, shape=(min(A.shape), min(A.shape))) # Get a low rank approximation of the implicitly defined gramian matrix. #获得隐式定义的格拉米矩阵的低秩近似。 #这不是解决问题的稳定方法。 solver == 'arpack' eigvals, eigvec = eigsh(XH_X, k=k, tol=tol ** 2, maxiter=maxiter, ncv=ncv, which=which, v0=v0) #格拉米矩阵具有实非负特征值。 eigvals = np.maximum(eigvals.real, 0) #使用来自pinvh的小特征值的复杂检测。 t = eigvec.dtype.char.lower() factor = {'f': 1E3, 'd': 1E6} cond = factor[t] * np.finfo(t).eps cutoff = cond * np.max(eigvals) #得到一个指示哪些本征对不是退化微小的掩码， #并创建阈值奇异值的重新排序数组。 above_cutoff = (eigvals > cutoff) nlarge = above_cutoff.sum() nsmall = k - nlarge slarge = np.sqrt(eigvals[above_cutoff]) s = np.zeros_like(eigvals) s[:nlarge] = slarge if not return_singular_vectors: return np.sort(s) if n > m: vlarge = eigvec[:, above_cutoff] ularge = X_matmat(vlarge) / slarge if return_singular_vectors != 'vh' else None vhlarge = _herm(vlarge) else: ularge = eigvec[:, above_cutoff] vhlarge = _herm(X_matmat(ularge) / slarge) if return_singular_vectors != 'u' else None u = _augmented_orthonormal_cols(ularge, nsmall) if ularge is not None else None vh = _augmented_orthonormal_rows(vhlarge, nsmall) if vhlarge is not None else None indexes_sorted = np.argsort(s) s = s[indexes_sorted] if u is not None: u = u[:, indexes_sorted] if vh is not None: vh = vh[indexes_sorted] return u, s, vh这段代码主要是为了将scipy包中的SVD计算方法封装成一个自定义类，是否封装合适？如果不合适，给出修改后的完整代码

A = np.asarray(A) n, m = A.shape if k <= 0 or k >= min(n, m): raise ValueError("k must be between 1 and min(A.shape), k=%d" % k) if isinstance(A, LinearOperator): if n > m: X_dot = A.matvec ...

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('../01.jpg') # list_name=['H_min','H_max','S_min','S_max','V_min','V_max'] img_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) def onchange(x): kernel=np.ones((5,5)) h_min=cv2.getTrackbarPos('H_min','img') h_max=cv2.getTrackbarPos('H_max','img') s_min=cv2.getTrackbarPos('S_min','img') s_max=cv2.getTrackbarPos('S_max','img') v_min=cv2.getTrackbarPos('V_min', 'img') v_max=cv2.getTrackbarPos('V_max', 'img') lower=np.array([h_min,s_min,v_min],dtype=np.uint8) upper=np.array([h_max,s_max,v_max],dtype=np.uint8) mask=cv2.inRange(img_hsv,lower,upper) # mask=cv2.morphologtEx(mask,cv2.MORPH_OPEN,kernel) cv2.imshow('img',mask) cv2.namedWindow('img') cv2.createTrackbar('H_min','img', 1, 255,onchange) cv2.createTrackbar('H_max','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('S_min','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('S_max','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('V_min','img',1,255,onchange) cv2.createTrackbar('V_max','img',1,255,onchange) cv2.destroyAllWindows()这段代码有错误吗

h_min=cv2.getTrackbarPos('H_min','img') h_max=cv2.getTrackbarPos('H_max','img') s_min=cv2.getTrackbarPos('S_min','img') s_max=cv2.getTrackbarPos('S_max','img') v_min=cv2.getTrackbarPos('V_min', 'img')...

if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析

2. 如果需要进行大小调整，则从self.batch_resize_range中取出调整的下限和上限，并赋值给变量lower_size和upper_size。 3. 判断当前的训练步数self.global_step是否小于等于4，如果是，则将调整大小设为上限，这是...

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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
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【实战演练】俄罗斯方块：实现经典的俄罗斯方块游戏，学习方块生成和行消除逻辑。

![【实战演练】俄罗斯方块：实现经典的俄罗斯方块游戏，学习方块生成和行消除逻辑。](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/70a49cc62dcc46a491b9f63542110765~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 1. 俄罗斯方块游戏概述** 俄罗斯方块是一款经典的益智游戏，由阿列克谢·帕基特诺夫于1984年发明。游戏目标是通过控制不断下落的方块，排列成水平线，消除它们并获得分数。俄罗斯方块风靡全球，成为有史以来最受欢迎的视频游戏之一。 # 2.
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卷积神经网络实现手势识别程序

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在手势识别中是一种非常有效的机器学习模型。CNN特别适用于处理图像数据，因为它能够自动提取和学习局部特征，这对于像手势这样的空间模式识别非常重要。以下是使用CNN实现手势识别的基本步骤： 1. **输入数据准备**：首先，你需要收集或获取一组带有标签的手势图像，作为训练和测试数据集。 2. **数据预处理**：对图像进行标准化、裁剪、大小调整等操作，以便于网络输入。 3. **卷积层（Convolutional Layer）**：这是CNN的核心部分，通过一系列可学习的滤波器（卷积核）对输入图像进行卷积，以
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绘制企业战略地图：从财务到客户价值的六步法

"BSC资料.pdf" 战略地图是一种战略管理工具，它帮助企业将战略目标可视化，确保所有部门和员工的工作都与公司的整体战略方向保持一致。战略地图的核心内容包括四个相互关联的视角：财务、客户、内部流程和学习与成长。 1. **财务视角**：这是战略地图的最终目标，通常表现为股东价值的提升。例如，股东期望五年后的销售收入达到五亿元，而目前只有一亿元，那么四亿元的差距就是企业的总体目标。 2. **客户视角**：为了实现财务目标，需要明确客户价值主张。企业可以通过提供最低总成本、产品创新、全面解决方案或系统锁定等方式吸引和保留客户，以实现销售额的增长。 3. **内部流程视角**：确定关键流程以支持客户价值主张和财务目标的实现。主要流程可能包括运营管理、客户管理、创新和社会责任等，每个流程都需要有明确的短期、中期和长期目标。 4. **学习与成长视角**：评估和提升企业的人力资本、信息资本和组织资本，确保这些无形资产能够支持内部流程的优化和战略目标的达成。 绘制战略地图的六个步骤： 1. **确定股东价值差距**：识别与股东期望之间的差距。 2. **调整客户价值主张**：分析客户并调整策略以满足他们的需求。 3. **设定价值提升时间表**：规划各阶段的目标以逐步缩小差距。 4. **确定战略主题**：识别关键内部流程并设定目标。 5. **提升战略准备度**：评估并提升无形资产的战略准备度。 6. **制定行动方案**：根据战略地图制定具体行动计划，分配资源和预算。 战略地图的有效性主要取决于两个要素： 1. **KPI的数量及分布比例**：一个有效的战略地图通常包含20个左右的指标，且在四个视角之间有均衡的分布，如财务20%，客户20%，内部流程40%。 2. **KPI的性质比例**：指标应涵盖财务、客户、内部流程和学习与成长等各个方面，以全面反映组织的绩效。 战略地图不仅帮助管理层清晰传达战略意图，也使员工能更好地理解自己的工作如何对公司整体目标产生贡献，从而提高执行力和组织协同性。
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"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
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【实战演练】井字棋游戏：开发井字棋游戏，重点在于AI对手的实现。

![【实战演练】井字棋游戏：开发井字棋游戏，重点在于AI对手的实现。](https://img-blog.csdnimg.cn/3d6666081a144d04ba37e95dca25dbd8.png) # 2.1 井字棋游戏规则 井字棋游戏是一个两人对弈的游戏，在3x3的棋盘上进行。玩家轮流在空位上放置自己的棋子（通常为“X”或“O”），目标是让自己的棋子连成一条直线（水平、垂直或对角线）。如果某位玩家率先完成这一目标，则该玩家获胜。 游戏开始时，棋盘上所有位置都为空。玩家轮流放置自己的棋子，直到出现以下情况之一： * 有玩家连成一条直线，获胜。 * 棋盘上所有位置都被占满，平局。
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transformer模型对话

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google团队在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译和文本生成。Transformer完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），转而采用全连接的方式处理序列数据，这使得它能够并行计算，极大地提高了训练速度。 在对话系统中，Transformer模型通过编码器-解码器结构工作。编码器将输入序列转化为固定长度的上下文向量，而解码器则根据这些向量逐步生成响应，每一步都通过自注意力机制关注到输入序列的所有部分，这使得模型能够捕捉到