本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052目录一、MINST数据集介绍与分析二、卷积神经网络三、基于卷积神经网络的手写数字识别一、MINST数据集介绍与分析 MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集，其由Yann提供的手写数字数据集构成，包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化，都是28x28大小的灰度图。每张图片中像素值大小在0-255之间，其中0是黑色背景，255是白色前景。编写程序导入数据集并展示如下所示：fromsklearn.datasetsimportfetch
植物大战僵尸，是一个非常经典的小游戏，初学者从零开始，开发一个自己的植物大战僵尸，还是非常值得期待的！可以作为自己的课设，也可以用来快速提升自己的项目开发能力。项目效果（详细视频教程-下载素材-点这里）说明：因为完整动图提交后提示违规，所以这里仅截图示意。如果需要演示视频，在评论中回复即可。项目准备安装VisualStudio的任意版本（推荐VS2019社区版、VS2022社区版）安装easyx图形库（官网下载地址）领取项目素材（回复“植物大战僵尸”，即可领取）创建项目使用VS创建项目，使用空项目模板：导入素材：在项目目录下，创建res文件夹，把解压后的素材拷贝到res目录下。实现游戏初始场景
植物大战僵尸，是一个非常经典的小游戏，初学者从零开始，开发一个自己的植物大战僵尸，还是非常值得期待的！可以作为自己的课设，也可以用来快速提升自己的项目开发能力。项目效果（详细视频教程-下载素材-点这里）说明：因为完整动图提交后提示违规，所以这里仅截图示意。如果需要演示视频，在评论中回复即可。项目准备安装VisualStudio的任意版本（推荐VS2019社区版、VS2022社区版）安装easyx图形库（官网下载地址）领取项目素材（回复“植物大战僵尸”，即可领取）创建项目使用VS创建项目，使用空项目模板：导入素材：在项目目录下，创建res文件夹，把解压后的素材拷贝到res目录下。实现游戏初始场景
在根据四叉树节点创建了1365个地形分块网格并保存到本地后，我们接下来要在游戏运行的过程中动态地显示所需的网格，这是最关键的一步。 如何根据摄像机位置动态地选择地形块？这其中体现了由整体到局部，从简单到复杂的原则。 0、我们首先创建三个缓存列表。 1、我们先将索引为0的地形分块（即最高LOD等级）的分块放入BufferA； 2、然后遍历BufferA，判断BufferA中的每一个元素是否符合“无需更加详细”的条件，如果是，将它放入BufferFinal，否则放入BufferB； 3、在遍历完BufferA中的元素后，清空BufferA，将BufferB的元素全部复制到Buffer
在根据四叉树节点创建了1365个地形分块网格并保存到本地后，我们接下来要在游戏运行的过程中动态地显示所需的网格，这是最关键的一步。 如何根据摄像机位置动态地选择地形块？这其中体现了由整体到局部，从简单到复杂的原则。 0、我们首先创建三个缓存列表。 1、我们先将索引为0的地形分块（即最高LOD等级）的分块放入BufferA； 2、然后遍历BufferA，判断BufferA中的每一个元素是否符合“无需更加详细”的条件，如果是，将它放入BufferFinal，否则放入BufferB； 3、在遍历完BufferA中的元素后，清空BufferA，将BufferB的元素全部复制到Buffer
RxJava笔记前言看此篇之前最好知道RxJava的使用。由于RxJava内部源码实现有点复杂，既然用拆轮子的方式来分析源码比较难啃，不如换种方式，以造轮子的方式，将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除，只留下核心代码，加上我个人的理解，带大家揭秘RxJava的实现原理（本文不涉及框架的使用介绍）。一、构建观察者类Subsribler在RxJava里面是一个抽象类，它实现了Observer接口。publicinterfaceObserver{voidonCompleted();voidonError(Throwablethrowable);voidonNext(Tvalue);}publ
RxJava笔记前言看此篇之前最好知道RxJava的使用。由于RxJava内部源码实现有点复杂，既然用拆轮子的方式来分析源码比较难啃，不如换种方式，以造轮子的方式，将源码中与性能、兼容性、扩展性有关的代码剔除，只留下核心代码，加上我个人的理解，带大家揭秘RxJava的实现原理（本文不涉及框架的使用介绍）。一、构建观察者类Subsribler在RxJava里面是一个抽象类，它实现了Observer接口。publicinterfaceObserver{voidonCompleted();voidonError(Throwablethrowable);voidonNext(Tvalue);}publ
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集简介下面用到的数据集基于IAM数据集的英文手写字体自动识别应用，IAM数据库主要包含手写的英文文本，可用于训练和测试手写文本识别以及执行作者的识别和验证，该数据库在ICDAR1999首次发布，并据此开发了基于隐马尔可夫模型的手写句子识别系统，并于ICPR2000发布，IAM包含不受约束的手写文本，以300dpi的分辨率扫描并保存为具有256级灰度的PNG图像，IAM手写数据库目前最新的版本为3.0，其主要结构如下约700位作家贡献笔迹样本超过1500页扫描文本约6000个独立标记的句子超过一万行独立标记的文本超过十万个独立标记的空间
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、数据集简介下面用到的数据集基于IAM数据集的英文手写字体自动识别应用，IAM数据库主要包含手写的英文文本，可用于训练和测试手写文本识别以及执行作者的识别和验证，该数据库在ICDAR1999首次发布，并据此开发了基于隐马尔可夫模型的手写句子识别系统，并于ICPR2000发布，IAM包含不受约束的手写文本，以300dpi的分辨率扫描并保存为具有256级灰度的PNG图像，IAM手写数据库目前最新的版本为3.0，其主要结构如下约700位作家贡献笔迹样本超过1500页扫描文本约6000个独立标记的句子超过一万行独立标记的文本超过十万个独立标记的空间
文章目录1生成对抗网络基本概念2生成对抗网络建模2.1建立MnistDataset类2.2建立鉴别器2.3测试鉴别器2.4Mnist生成器制作3模型的训练4模型表现的判断前面的博客讲了如何基于PyTorch使用神经网络识别手写数字使用PyTorch构建神经网络下面在此基础上构建一个生成对抗网络，生成对抗网络可以模拟出新的手写数字数据集。1生成对抗网络基本概念生成对抗网络（GAN）是一种用于生成新的照片，文本或音频的模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本，而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈，通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判
