题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会很快，野
目录面向对象编程思想前戏编程思想面向对象编程思想前戏如果此时你想开发一个小游戏，名为猫狗大战，显然，开发这个游戏需要创建猫和狗的角色。方式一：使用字典的方法# 狗
dog = {
'name': '大黄',
'type': '田园犬',
'attack_val': 30,
'life_val': 500
}
# 猫
cat = {
'name': '汤姆',
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2023-08-08 07:55:30
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目 录作者介绍编程实战指南比赛数据集介绍（Dogs vs cats）环境配置模型定义数据加载训练和测试结果展示 作者介绍周新龙，男，西安工程大学电子信息学院，2019级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：402850713@qq.com编程实战指南通过前面课程的学习，相信同学们已经掌握了Pytorch中大部分的基础知识，本节课将结合之前讲的内容，带领同学们从头实
题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会很快，野
我们今天来看一看一道不错的不伦不类的题………..新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。 比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。
目录一、初步实现（一）选取训练集、测试集、验证集（二）构建神经网络模型（三）数据预处理（四）绘制损失曲线和精度曲线二、优化模型三、数据测试 结合之前学习的知识，现在可以进行猫狗大战的实现了。数据集是采用猫狗大战kaggle竞赛提供的25000张图片。下面一步步来实现。使用的是tensorflow 2.1 下的keras 2.3.1版本。一、初步实现首先导入需要用到的库import os,shut
使用VGG模型进行猫狗大战 在本次实验中，我们将利用给定的数据集训练模型，完成Kaggle大数据竞赛的赛题——Cats vs Dogs（猫狗大战），实现对猫或狗的识别。本次实验使用 fine-tune 的 VGG 网络进行测试(因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。1、载入头文件 载入头文件并分配GPU设备（这里
猫狗大战游戏类型：塔防游戏标签：卡通、休闲、2D、塔防、闯关引擎：Cocos Creator语言：JS作者：未生畏死
注：美术资源来源于网络游戏玩法： 一共有两种玩法。其一：在怪物到达堡垒前杀死它，否则堡垒会扣一点血。怪物消失。其二：怪物会沿着路循环移动，请在规定时间内杀死所有怪物。场景描述一共三个场景。Main：主场景，可开始、退出游戏。Opt：选择场景。可进行选关操作，返回Main场景。Pa
文章目录一、前言二、加载数据集三、数据预处理四、构建VGG模型五、训练VGG模型六、保存与测试模型七、总结 一、前言猫狗大战挑战由Kaggle于2013年举办的，目前比赛已经结束，不过仍然可以把AI研习社猫狗大战赛平台作为练习赛每天提交测试结果，该平台数据集包含猫狗图片共24000张，没有任何标注数据，选手需要训练模型正确识别猫狗图片，1= dog，0 = cat。这里使用在 ImageNet
标签：DP，动态规划，背包题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门
编程题编写程序，模拟猫狗大战要求：（1）可创建多个猫和狗的对象，并初始化每只猫和狗（包括昵称、品种、生命值等属性）（2）猫可以够，狗的生命值会根据猫的力而下降；同理狗可以猫，猫的生命值会根据狗的力而下降。（3）猫和狗可以通过吃来增加自身的生命值。（4）当生命值小于等于0时，表示已被对方杀死。编程思路根据要求，可定义两个类Cat类和Dog类。Cat类中包含一个构造方法用于初始化各个属
本次使用了tensorflow高级API，在规范化网络编程做出了尝试。第一步：准备好需要的库tensorflow-gpu 1.8.0opencv-python 3.3.1numpyskimagetqdm 第二步：准备数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats我们使用了kaggle的猫狗大战数据集我们
文章目录数据准备&处理模型构建训练 kaggle上的一个经典项目，拿来做做算是当CNN入门了，做的比较粗糙简单 我把整个项目分成了四块 config用来配置一些参数，Dataset用来构建数据集 Main用来训练和保存数据等，Module用来放构建的模型 config的配置如下 TRAIN_PATH = r'D:\temp\train'
PRE_PATH = r'D:\temp
描述 新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给
使用pytorch实现猫狗大战一.简介二.理论三.实现1️⃣.实现准备2️⃣.创建VGG16模型3️⃣.训练模型4️⃣.在验证集上测试训练的模型5️⃣.在测试集上运行四.总结五.我又回来了 一.简介 猫狗大战其实是Kaggle公司（在墨尔本创立的） 于2013年举办的比赛，判断一张输入图像是“猫”还是“狗”，并分别用0,1标识出来。 AI研习社猫狗大战赛题的要求:https://god
1. 下载数据 ! wget https://static.leiphone.com/cat_dog.rar ! unrar x cat_dog.rar 从ai研习社下载的数据 2. 数据处理 datasets 是 torchvision 中的一个包，可以用做加载图像数据。它可以以多线程（multi ...
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2021-10-23 21:25:00
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使用VGG模型进行猫狗大战大赛简介 Kaggle 中的猫狗大战竞赛题目。在这个比赛中，有25000张标记好的猫和狗的图片用做训练，有12500张图片用做测试。这个竞赛是2013年开展的，如果你能够达到80%的准确率，在当年是一个 state-of-the-art 的成绩。数据准备 在这里其实出了问题，由于研习社的题目给的是rar格式的压缩包，所以没办法和zip一样解压，我开始直接改成!wget h
猫狗大战挑战赛 在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，对原网络进行 fine-tune （即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。 训练过程 训练代码 import numpy as np import ma ...
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2021-10-23 20:03:00
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猫狗大战题目描述新一年度的猫狗大战通过SC(星际争霸)这款经典的游戏来较量，野猫和飞狗这对冤家为此已经准备好久了，为了使战争更有难度和戏剧性，双方约定只能选择Terran(人族)并且只能造机枪兵。比赛开始了，很快，野猫已经攒足几队机枪兵，试探性的发动进攻；然而，飞狗的机枪兵个数也已经不少了。野猫和飞狗的兵在飞狗的家门口相遇了，于是，便有一场腥风血雨和阵阵惨叫声。由于是在飞狗的家门口，飞狗的兵补给会
## 智能猫狗识别任务，用摄像头识别或者输入图片进行识别，软件界面均通过pyqt完成****代码分析** 1. 数据准备我使用的是kaggle数据集。用来训练的数据集包含600张的彩色图片，2个类别，每个类包含300张。对猫和狗两类进行预测。 2. 网络配置定义了一个较简单的卷积神经网络。显示了其结构：输入的二维图像，先经过三次卷积层、池化层和Batchnorm，
