实验一：Python程序设计之初窥门径 2
实验二：Python程序设计之结构与复用 7
实验三：Python程序设计之组合数据类型 11
实验四：Python程序设计之文件 15
**********************************实验一
#正方形螺旋线
import turtle
turtle.speed("fastest")
turtle.pensize(2)
for x in range(100):
turtle.forward(2*x)
turtle.left(90)
#斜螺旋线
import turtle
turtle.speed("fastest")
turtle.pensize(2)
for x in range(100):
turtle.forward(2*x)
turtle.left(91)
#色彩斜螺旋线
import turtle
turtle.speed("fastest")
turtle.pensize(2)
colors=['red','yellow','purple','blue']
2019-12-21 19:34:48
8.35MB
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第五个作品 这次使用类把角色封装起来，便于实行多个敌人的产生，原本主角也应该那样做的，只是刚开始的时候没有想好，没做成，所以代码有点繁琐，在内存处理上也没有做得很好，因为没有学到优化的方式，所以载入时间有点长，稍等十几秒应该就载入成功了，敌人AI也是自己构思出来的，所以可能比较简单，希望能对大家有帮助。
by巅锋
2019-12-21 19:21:12
14.04MB
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实验目的：
掌握直方图均衡化的原理以及步骤，了解直方图均衡化的作用、效果。
实验要求：
实现对任意图像进行直方图均衡化。
2019-12-21 18:53:41
140KB
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自 2017 年 1 月 PyTorch 推出以来，其热度持续上升，一度有赶超 TensorFlow 的趋势。PyTorch 能在短时间内被众多研究人员和工程师接受并推崇是因为其有着诸多优点，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。因此，走上学习 PyTorch 的道路已刻不容缓。
本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。如上图所示，在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数及优化器，从而给大家带来清晰的机器学习结构。
2019-12-21 18:50:18
10.98MB
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