题解第一题第二题第三题第四题第五题第六题第七题第八题第九题第十题 第一题# 问题描述
# 请问在 1 到 2020 中，有多少个数与 2020 互质，即有多少个数与 2020 的最大公约数为 1。
# 答案提交
# 这是一道结果填空的题，你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一个整数，在提交答案时只填写这个整数，填写多余的内容将无法得分。
co = 0
for i in range(1
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2024-09-18 14:44:56
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在当今的信息技术领域，Python 编程已经成为一种广泛应用的语言。尤其是在处理图形、数据分析及机器学习等方向时，逐渐显现出其强大的优势。随着“玉桂狗”这一重要项目的兴起，我们将探讨其所带来的编程挑战，并就“玉桂狗”的 Python 编程代码进行深度分析和解决方案的发布。
### 背景定位
在一个周三的下午，我们接到了来自团队的反馈，关于“玉桂狗”项目中，Python 编程代码的运行效率存在明
在某个项目中，我遇到了一个名为“JAVA玉桂狗”的问题，这是个相对复杂的故障。为了解决这个问题，我整理了整个处理过程，分享给大家。接下来，我将详细介绍环境的配置、编译的过程、参数的调优、定制的开发、性能的对比和进阶的指南。
首先，我们从环境配置开始，以下是我所需的软件及其版本信息：
1. Java JDK 11
2. Maven 3.6.3
3. Git 2.32.0
| 名称 |
嗨害大家好鸭~ 我是小熊猫❤时不时有一些猫猫狗狗天使般出现~又天使般回到了他们的星球今天就来为我之前的可爱小邻居写个猫狗识别系统吧真的是小天使啊?这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法， 改用model.train_on_batch方法。两种方法的比较： model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好model.train_on_batch()：封装程度更低，可以
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2023-12-30 20:43:35
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python学习路径1.python入门：安装相应软件python首先进行环境搭建，在python官网上面先进行python下载以便搭建环境，搭建的环境会保存在下载下的python文档里面下载最新版的python可以使用idle或者pycharm软件个人推荐pycharm，有社区版和专业版（要出钱），所以对于初学者来说，社区版就够了2.字符串&print2.1 print：字符串的输入eg
（14）类（class）14.1 创建类
根据Dog类创建的每个实例都将存储名字和年龄。我们赋予每条小狗蹲下（sit()） 和打滚（roll_over()）的能力。
class Dog():
"""一次模拟小狗的简单尝试"""
def __init__(self,name,age):
"""初始化属性name和age"""
self
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2024-09-11 10:03:11
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# 用 Java 画一个玉桂狗的科普文章
## 引言
玉桂狗（Cinnamoroll）是一只非常受欢迎的卡通角色，以其可爱的外形和友好的性格赢得了许多人的喜爱。通过编程，我们不仅可以展示玉桂狗的形象，还能加强我们对编程语言的理解。在这篇文章中，我们将使用 Java 的图形界面功能来绘制玉桂狗，并提供一些相关的代码示例。
## 图形绘制的基本知识
在 Java 中，我们通常使用 `Swing
前言面向对象对于初学者而言是一个非常抽象的东西,直接讲解晦涩难懂,浅尝辄止!》》》：人狗大战案例步骤1：模拟事务既然是人狗大战，那肯定的有人和狗，目前我们学会的能够比较精确的描述出人和狗的只能是python基本数据类型里面的字典了# 一个字典表示一人或一狗
dog1 = {
'name': '小黑',
'type': '田园犬',
'attack_val':
在深度学习领域中，猫狗分类，也叫做猫狗大战是很经典的案例，现在讲讲他，如有错误，多多评论指教。他的train_set和test_set数据集，均可在这个网址下载到：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data不想看下面我的剖析的，也可以直接看这里的源代码：https://github.com/ZZZstudent/
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2024-01-17 10:47:23
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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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文章目录一、下载kaggle猫狗大战数据集二、VGGnet实现1、划分数据集2、将训练集和测试集图片放缩为224x2242、实现VGGnet3、测试模型三、总结 一、下载kaggle猫狗大战数据集百度云链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1KWYrGVVS6He7lO7skyhgQQ 提取码：p2dd 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦二、VGGnet实现
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2023-12-26 10:23:26
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【作业向】 根据给定的猫狗分类数据集，对比 单层CNN模型、从头训练CNN模型(mobileNet)、微调预训练CNN模型(mobileNet)的差异。生成的模型的正向传播图使用PyTorch实现。 本文代码（数据集在同目录下） 文章目录关于数据集建立Dataset对象模型1：单层卷积+单层池化+全连接定义训练和评估函数模型2：从头训练（MobileNet）模型3：预训练模型+微调（MobileN
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2023-11-15 15:10:54
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图像识别猫狗大战——初学代码之随笔训练集：12500张猫，12500张狗 1. 读取数据标签 item_label = item.split('.')[0] # 文件名形如 cat.0.jpg, 只需要取第一个。 # 将item以字符'.'为分割方式截取子串，存入字符串向量，获取向量的第[0]个元素。 # 如item='cat.0.jpg', 则item.split('.
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2023-10-12 10:22:58
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案例分析：下载猫狗图片，进行分类。对数据进行分类，训练集和测试集。 训练集和测试集都进行命名规范，把猫标记为1，狗标记为0。 处理流程： 数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化 各层权重 W 和 偏置 b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播（梯度下降），更新参数，构建神经网络，训
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2023-12-15 05:41:01
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# 学习“猫狗大战”游戏开发
在这个项目中，我们将使用Python来实现一个简单的“猫狗大战”游戏。首先，我们会对整体流程进行概述，然后逐步介绍每一个步骤所需的代码和注释。最后，我们将通过状态图和流程图进行可视化。
## 整体流程
下面是实现“猫狗大战”的整体步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------
53万一只的波士顿动力机器狗，玩不起怎么办？不如利用开源项目，拿树莓派DIY一个，成本不到4000元。这么一站，是不是就有波士顿动力狗那种feel了？先来个热身运动，展示一下灵活的关节：通过三轴身体姿态控制，这样一只树莓派版波士顿动力狗，可以实现两种运动模式。一种是小跑姿态。这种4相步态下，机器狗对角线上的两腿同时移动，能达到更快的移动速度。另一种是步行姿态。这种结合身体运动的8相步态，有助于保持
# Python猫狗大战代码实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我会告诉你如何实现Python猫狗大战代码。在开始之前，让我们先了解整个事情的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义猫和狗的类 |
| 3 | 创建猫和狗对象 |
| 4 | 实现猫和狗的战斗方法 |
| 5 | 运行游戏的主循环 |
原创
2023-07-29 15:22:28
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# 狗脸识别代码python
## 介绍
狗脸识别是一种应用于计算机视觉领域的技术，它可以识别狗的脸部特征并进行分类。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的狗脸识别程序。我们将使用OpenCV库和深度学习框架TensorFlow来实现这个项目。
## 准备
在开始之前，我们需要安装相应的库。首先，我们需要安装OpenCV和TensorFlow。在终端中运行以下命令来安装它们
原创
2023-10-31 15:02:23
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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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《Python编程从入门到实践》第九章#第九章 类
#9.1 创建和使用类
#创建Dog类
class Dog():
"""一次模拟小狗的简单尝试"""
def __init__(self, name, age):
"""初始化属性name和age"""
self.name = name
self.age = age
def sit(self):
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2023-11-03 09:41:07
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