战舰游戏引擎 游戏引擎是一种基于回合制的两人游戏，可以模拟海洋中船只之间的战争。 每个玩家都有自己的战区，并且一定数量的战舰位于不重叠的位置。 这些船的大小可能不同。 玩家无法看到彼此的飞船位置。 当一艘船的所有牢房都被摧毁时，该船即被视为已摧毁。 摧毁另一位玩家的所有战舰的玩家将首先赢得比赛。 一旦玩家在战场上设置了战舰，战斗便开始了。 玩 玩家轮流向另一名玩家的船发射导弹。 射击是通过瞄准特定单元格来完成的，该特定单元格由对手在战场上的坐标给出。 例如，如果玩家1在玩家2的战场上瞄准位置E1并发射了导弹，则玩家将成功击中飞船。 在每一回合中，接收导弹的玩家都应该与对方交流，无论是命中还是未命中。 如果玩家在一个回合中被击中，他们将再回合。 如果错过了，另一位玩家轮到自己。 已建 应用程序基于Laravel 5.7构建 例子 玩家可以将他们的战舰布置在战斗区域中，如下图所示。 一旦玩家

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验证码识别CAPTCHA_recognizing 第九届中国大学生服务外包创新创业大赛-A16验证码识别（河海大学-李说啥都对） 本项目抛弃了传（过）统（时）的SVM支持向量机，使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)针对所给验证码进行识别，五类验证码的准确率均在95%+，第一类竟达到100%。Let's come to the point! 第一类验证码 First CAPTCHA 第一类验证码为四则运算验证码，包含一个四则运算，验证方法为要求用户输出运算表达式及结果。验证码包含噪点干扰。如图示例： 卷积操作拓扑图如下： 第二类验证码 Second CAPTCHA 第二类验证码为英文字母+数字验证码，包含5个字符，验证方法为要求用户输出验证码中的字符，大小写不限。验证码包含噪点干扰，文字无旋转形变。如图示例： 第三类验证码 Third CA

BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现，用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化，结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性（POS）标记， 块， 命名实体识别（NER） 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词（CWG） ， 语义角色标签（SRL） 口语理解能力 事件提取 等等... 以命名实体识别（NER）任务为例： Stanford University located at California . B-ORG I-ORG O O B-LOC O 在这里，将提取两个实体， Stanford University和California 。 特别是，文本中的每个token都用相应的label 。 例如