摘要: 点击查看代码 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms 阅读全文
posted @ 2025-10-16 21:56 Lay“ 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 关于卷积神经网络(CNN)的入门学习报告 在观看了B站上关于卷积神经网络的系列教学视频后,我对CNN的基本原理和核心组件有了初步的认识。 一、 核心动机:解决全连接网络处理图像时的困境 首先,为什么要用CNN?传统的全连接神经网络在处理图像时几乎是不可行的。一张100x100x3(RGB三通道)的图 阅读全文
posted @ 2025-10-16 21:52 Lay“ 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点击查看代码 import pygame import random import sys # 初始化pygame pygame.init() # 屏幕设置 SCREEN_WIDTH = 800 SCREEN_HEIGHT = 600 screen = pygame.display.set_mode 阅读全文
posted @ 2025-06-23 14:40 Lay“ 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 模拟体育竞技分析: 采用乒乓球比赛规则(学号为23) ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫ 点击查看代码 import 阅读全文
posted @ 2025-06-21 17:17 Lay“ 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点击查看代码 import jieba from collections import Counter # 人物别称映射表(可根据需要扩充) name_mapping = { "孙猴子": "孙悟空", "齐天大圣": "孙悟空", "美猴王": "孙悟空", "弼马温": "孙悟空", "唐僧": 阅读全文
posted @ 2025-06-21 16:16 Lay“ 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点击查看代码 import pygame import random import sys # 初始化pygame pygame.init() # 游戏窗口设置 WIDTH, HEIGHT = 800, 400 GROUND_HEIGHT = 80 # 地面高度 screen = pygame.di 阅读全文
posted @ 2025-06-21 15:53 Lay“ 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点击查看代码 import math from decimal import Decimal, getcontext import time from tqdm import tqdm import sys def compute_pi(digits, progress_bars=3): """计算 阅读全文
posted @ 2025-04-29 09:21 Lay“ 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 重量计算 点击查看代码 # 获取用户在地球上的初始体重 earth_weight = float(input("请输入你在地球上的初始体重(kg):")) # 循环计算并输出未来10年在地球和月球上的体重 for year in range(1, 11): # 计算当年在地球上的体重,每年增长0.5 阅读全文
posted @ 2025-03-23 21:58 Lay“ 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点击查看代码 import random name=input("请输入名字:") lucky=1 random.seed(7) for c in name: lucky += ord(c)*random.randint(1,77) print("幸运数字是:{}".format(lucky%777 阅读全文
posted @ 2025-03-04 13:04 Lay“ 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 点击查看代码 diet=['西红柿','鸡蛋','饭','面','青瓜'] for x in range(0,5): for y in range(0,5): if not(x==y): print("{}拌{}".format(diet[x], diet[y])) 阅读全文
posted @ 2025-03-04 13:01 Lay“ 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)