游戏开发丨基于Panda3D的迷宫小球游戏
文章目录 写在前面Panda3D程序设计程序分析运行结果系列文章写在后面 写在前面 本期内容 基于panda3d的迷宫中的小球游戏 所需环境 pythonpycharm或anacondapanda3d 下载地址 https://download.csdn.net/download/m0_68111267/88792121 Panda3D Panda3D是一种开放源代码的游戏引擎,专门用于开发三维游戏、...
基于Python手把手教你实现flappy bird游戏
目录 前言开始前的准备工作进入正题结束语 前言 开始前的准备工作 首先在开始动手之前,需要在电脑上安装Python和Pygame库,其中Pygame是一个开源的游戏开发库,提供了丰富的功能和工具,非常适合制作2D游戏。可以直接通过以下命令安装Pygame库: 注意:使用python进行编码的编辑器这里使用的是vs code,其他的不再过多赘述。 进入正题 在进行完上面的准备工作之后,就开始进入本文的正题...
基于PLC的电梯控制系统(论文+源码)
1.系统设计 电梯采用了PLC控制方式,通过对PLC进行逻辑程序设计,电梯不仅在控制水平上得到了质的提升,同时在安全性上也得到了大大提高。控制系统在构造上实现了简洁化,不仅优化了硬件接线方便了线路施工,同时对控制要求的改变或增加可以很轻松的完成,在系统安全运行性上也有大幅度的提升,PLC可以采集故障信息并报警提示,必要的时候可以执行安全模式。因此,PLC控制技术已成为现代电梯行业的一个热点。 2.PLC...
【DQN】基于pytorch的强化学习算法Demo
目录 简介代码 简介 DQN(Deep Q-Network)是一种基于深度神经网络的强化学习算法,于2013年由DeepMind提出。它的目标是解决具有离散动作空间的强化学习问题,并在多个任务中取得了令人瞩目的表现。 DQN的核心思想是使用深度神经网络来逼近状态-动作值函数(Q函数),将当前状态作为输入,输出每个可能动作的Q值估计。通过不断迭代和更新网络参数,DQN能够逐步学习到最优的Q函数,并根据Q...
基于PLC的果园灌溉系统设计(论文+源码)
1.系统设计 系统示意图如图2-1所示。某一果园 共有3个灌溉区域,分别为灌溉1#区,灌溉2#区,灌溉3#区,分别使用不同湿度传感器检测湿度,用于各区域控制湿度,进行灌溉,使用相应的灌溉阀进行灌溉。这3个灌溉区使用共同的1台水泵进行灌溉,当3个灌溉区任何一个灌溉区需要灌溉,打开相应区域的灌溉阀,自动启动水泵,当3个区域都没有执行灌溉时,自动停止水泵运行。 ...
机器学习案例(十三):基于Python的电影推荐系统
文章目录 背景 基于Python的推荐系统 基于内容的推荐系统 项目概要 TF-IDF矢量化器 用户档案 优点和缺点 协同过滤 评分预测 优点和缺点 推荐系统(python实践) 导入模块: 加载数据 评分统计分析 用户评分频率 电影评分分析 用户-物品矩阵的创建 电影相似性分析 电影推荐与用户偏好相关 总结 背景 利用数据并应用相关的编程技能为企业创造价值的能力是数据科学(DS)和人工智能(AI)的...
基于platform驱动模型实现LED灯点亮
驱动代码 #include <linux/init.h>#include <linux/module.h>#include <linux/platform_device.h>#include <linux/mod_devicetable.h>#include <linux/fs.h>#include <linux/of.h>#include <linux/of_gpio.h>#includ...
基于PSD-ML算法的语音增强算法matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 1.加窗处理: 2.分帧处理: 3.功率谱密度估计: 4.滤波处理: 5.逆变换处理: 6.合并处理: 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.部分核心程序 .......................................................
PyTorch应用实战四:基于PyTorch构建复杂应用
文章目录 实验环境1.PyTorch数据加载1.1 数据预处理1.2 数据加载 2.PyTorch模型搭建2.1 经典模型2.2 模型加载与保存 3.PyTorch优化器3.1 torch.optim3.2 学习率调整 常见函数附:系列文章 实验环境 torch1.8.0+torchvision0.9.0 import torchimport torchvisionprint(torch.__ve...
基于PLE结合卡尔曼滤波的RSSI定位算法matlab仿真
I');legend('信标数:30,RSSI排序后仿真图');save result.mat Number_xb Number_rssixb36_001m 4.算法理论概述 基于PLE(Power-Law Equalizer)结合卡尔曼滤波的RSSI(Received Signal Strength Indicator)定位算法是一种利用无线信号强度进行位置估计的方法。该方法通...