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
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2024-01-01 20:56:07
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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
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2023-10-07 15:30:09
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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。
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2023-12-22 20:47:44
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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
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2023-10-26 23:58:03
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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
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2024-01-02 16:07:46
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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
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2023-11-28 06:07:26
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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
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2024-05-17 09:55:57
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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
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2023-12-25 12:25:32
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文章目录1. 建立简单版CNN网络模型1.1 将下载好的文件分为训练集、测试集、验证集。1.2 构建神经网络1.3 数据预处理1.4 绘制训练过程中的损失曲线和精度曲线2. 使用数据增强2.1 显示几个随机增强后的训练图像2.2 定义含dropout的新卷积神经网络，进一步降低过拟合2.3 利用数据增强器，训练卷积网络神经2.4 绘制使用数据增强和dropout 训练过程中的损失曲线和精度曲线3
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2024-01-10 11:57:54
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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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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
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2024-05-17 22:10:09
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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
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2023-11-23 20:49:15
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最近马上就要学习QT了，在此复习一下C++一些基本的知识。即：封装，继承，多态。还有this,new,delete,namespace等关键字的用法。IDE：QT creator 2.8.0操作系统：windows XP游戏介绍：游戏才用回合制，相互“伤害”，血量为0或者为负值的一方战败，游戏结束。 &nb
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2024-07-29 14:41:25
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猫狗大战学习笔记：1.首先简单说说代码的整体思路：1.首先设置相关参数（输入数据的大小，每批训练数量的多少），模型的保存路径等。 2.选择是使用CPU还是GPU 3.对Cat、Dog文件进行分类存放，并分出测试集 4.对图像进行预处理 5.再对全连接层的框架、参数经行构建，并计算交叉熵，构建优化器 6.构建train（）、val（）函数，并在主函数中调用，对模型进行保存。2.代码及其相应理解（完整
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2024-05-31 04:24:05
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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
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2023-12-18 10:14:32
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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，野猫看敌不
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2024-05-17 05:17:29
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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
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2023-10-07 15:18:35
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作业1 使用VGG模型进行猫狗大战看看是否使用了GPUimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import models,transforms,datasets
import
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2024-05-15 10:55:14
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第四次作业：猫狗大战挑战赛作业内容这个作业为 Kaggle 于2013年举办的猫狗大战比赛，判断一张输入图像是“猫”还是“狗”。该教程使用在 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）。VGG模型的迁移学习首先进行数据操作，再引入ImageN
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2024-05-18 09:55:35
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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
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2023-11-01 17:22:38
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