# ResNet50 图像分类训练 Demo（Notebook） 本项目提供一个 **基于 PyTorch 的 ResNet50 图像分类完整示例**，适合作为： - 初学者理解 ResNet50 的入门模板 - 实战项目的起点代码 - Notebook 可视化训练参考 --- ## 项目结构 02_resnet50_image_classification/ ├── resnet50_demo.ipynb ├── model.py ├── sample_data/ │ ├── class1/ │ └── class2/ ├── runs/ ├── requirements.txt └── README.md --- ## 环境要求 - Python ≥ 3.8 - PyTorch 1.13.1 - torchvision 0.14.1 建议使用 Conda 创建独立环境。 --- ## 快速开始 ```bash pip install -r requirements.txt jupyter notebook --- ## 数据格式说明 采用 torchvision ImageFolder 结构： sample_data/ ├── cat/ │ ├── 001.jpg │ └── 002.jpg └── dog/ ├── 001.jpg └── 002.jpg --- ## 说明 本项目为教学与模板用途，训练参数刻意设置较小， 方便快速跑通流程。 欢迎在此基础上进行二次开发。

MIPS-汇编语言-冒泡排序-含伪代码以及完整注释，可以直接使用

该资料为本人参见校园仿真足球机器人比赛时的C++完整源代码，具有完整的工程，代码可运行且有注释，方便初学者和感兴趣者进行仿真足球机器人方面的研究。仿真机器人足球比赛基本囊括了机器人足球比赛的主要技术，该资料对仿真机器人足球赛的防守策略进行了分析与研究，并献上本人参赛的完整代码！