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【干货】4月Python 热门推荐Top 10

PLSDR:一个强大的基于Python的软件定义无线电(SDR) 特定软件无线电(简称SDR),作为现代无线电技术的一部分。是用Python编写的,依赖于GNU无线电技术基础的内部工作。...用Dlib的Python构建Instagram上的PIN功能 我们将用Python构建Instagram的PIN功能,这就是说一个图像被放置特定位置,而摄像机围绕着这个图像移动。...Pipenv:新的Python包装工具指南 Pipenv是一个Python的打包工具,解决了使用pip、virtualenv、以及txt的典型工作相关的一些常见问题。...网络数据采集、正则表达和数据可视化:Python完成这一切 虽然Excel手动输入数据肯定会更快,但我会丧失实践一些技能的宝贵机会。...ArcadePython 用来做2D 游戏设计的,不但容易开始,而且随着经验提高会更有前途。本文中,将解释如何开始使用PythonArcade来编程视频游戏。

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译 | .NET Core 基础架构进化之路(一)

三管齐下的方法 我们开发了一个三管齐下的方法来减轻我们的痛苦: 共享工具(又名Arcade) – 我们的存储库投资共享工具。...使用它的仓库与它紧密耦合,以至于它不仅不能用于其他仓库,而且 BuildTools 的任何更改通常以意想不到的方式使使用者崩溃。...如果共享工具的规范性不够,则存储库工具的使用上往往会出现偏差,而推出更新通常需要在每个单独的存储库中进行大量工作。在这一点上,为什么我们还需要共享工具? Arcade 实际上尝试同时使用这两种方法。...我们一个特殊的脚本文件定义了 Jenkins PR 作业,TeamCity 有许多手动配置的作业,AppVeyor 和 Travis 使用自己的 yaml 格式,Azure DevOps 具有我们之上构建的模糊自定义系统...我们从以下工作大致概要出发: 将所有逻辑保存在代码 GitHub 。随时随地使用 YAML 管道。 有一个公开和私有项目。

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Python 中使用 Arcade 模块创建雪效果

本教程,您将学习如何使用街机模块实现雪景效果。 您可以游戏中使用它来创建细雨或雨滴效果。您甚至可以继续将其设置为屏幕超时效果。 话虽如此,让我们开始吧!...开始 本教程,我们将使用街机模块来帮助用户轻松创建与游戏相关的功能。 此模块未预装在 Python 。这意味着我们将使用 pip 包管理器来安装。 为此,请使用以下命令。...pip3 install arcade 安装街机模块后,就该将其各种方法导入脚本了。 为此,我们使用 import 关键字,后跟 Python 的模块名称。 import arcade 就是这样!...你很快就会明白为什么。 import random import math import arcade 现在,首先我们必须定义每片雪花。在这个脚本,每一片雪花都是屏幕上的一个点。...() 结论 您现在知道如何使用 Python Arcade 模块 GUI 输出屏幕上创建雪教程效果。

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科学家发明「不能作弊的扑克」,研究登上计算机图形学顶会

此前,大多数把棋盘游戏和纸牌游戏数字化的尝试,通常会用一块巨大的触摸屏显示器当做桌面,让玩家们在其上进行游戏。...ReQTable 由东京大学的研究人员开发,将在下周举行的计算机图形学顶会 Siggraph 2022 上正式亮相,改进了一种被称为「狭缝镜阵列」的全息显示技术。...作为光源的双面显示器放置双 SMA 下方。在这种情况下,来自双面显示器背面的光源为每个用户形成浮空图像。来自显示器的光线被第一偏振器线性偏振。...接下来,形成重影的光线双 SMA 反射奇数次,使得它们的偏振方向发生了变化而不能通过第二个偏振片。...相反,透射光线和形成空中图像的光线双 SMA 反射偶数次,偏振方向与重影的光线不同,可以通过第二偏光片。 虚拟现实的扑克游戏有趣地展示了改进版全息显示技术的强大之处,还有无数其他应用正在路上。

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原创 | 整理了38个Python游戏开发库

说到游戏,山月想起了小时候和同桌纸上玩的井字游戏、五子棋,以及现在玩的王者和吃鸡。 可以说,游戏充实了的空闲时间,给我增加了许多乐趣,也让认识了更多的新朋友。...9 Arcade 官网: https://pypi.org/project/arcade/ 概述: Arcade一个易于学习的Python库,用于创建2D视频游戏。...非常适合初学者,或者希望不学习复杂框架的情况下创建2D游戏的程序员。Arcade构建在Pyglet和OpenGL之上。...支持窗口、用户界面事件处理、操纵杆、OpenGL图形、加载图像和视频以及播放声音和音乐。pyglet支持Windows、OS X和Linux上工作。...包括高度贴图、粒子系统、动画支持等… 32 RenPy 官网: https://www.renpy.org/ 概述: RenPy 是一个视觉小说引擎,可用文字、图像和声音讲述计算机和移动设备上运行的交互式故事

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ARCADE2023——X射线血管造影图像的区域冠状动脉疾病自动诊断

一、ARCADE2023介绍 冠状动脉疾病 (CAD) 是由于冠状动脉动脉粥样硬化斑块的积聚而影响心脏血液供应的病症。CAD是全世界的主要死因之一。...CAD最常见的诊断程序是冠状动脉造影,使用造影剂和 X 射线观察动脉病变,这种类型的程序实时显示冠状动脉的血流,可以精确检测狭窄和控制心室内干预和支架插入。...以冠状动脉切段为目的的工作很少,目前冠状动脉造影手动选择节段和狭窄病变非常昂贵且耗时。...1 阶段由两个 XCA 图像数据集组成,用于 ARCADE 挑战的两个任务的每一个。...评估指标:挑战提交使用平均 F1 分数进行评估,并将针对这两项任务 300 张图像上进行测试。推理时间限制设置为 5 秒/每张图像

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Python上传文件

Python正在吞噬这个世界!您会发现许多热情的Python程序员和同样多的批评者,但不可否认的是,Python在当今软件开发一个强大的、相关的、不断增长的力量。...Python只是一种语言,语言不能解决业务问题,如工作流、体系结构和物流;这些都取决于您,开发人员!您选择的包、实现的架构和遵循的策略都将影响Python项目的成功。...将讨论每个团队实现文件上传和管理解决方案时所面临的一些注意事项,然后给出一个简洁的菜谱,让您可以使用Filestack的PythonSDK使用Python上传文件。...为什么直接调用API,自己的代码实现所有东西,而您可以SDK中弹出并在一天内调用它呢?...这里有一个简单的方法可以让发挥作用: 所需经费: 创建一个文件来测试您想要尝试的目录的内容。我会叫我的‘upyougo.py’。为上传示例添加一个图像

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2017年7月ROS学习资料小结

如果您正在寻找有关ROS 1的信息(即ROS,因为已经存在了好几年,现在您可能正在使用),请查看ROS网站或文档维基。 继续之前,请阅读功能页面了解当前ROS 2版本的内容。...ROS正在成为机器人编程的标准。所以你必须掌握ROS,如果你想在不久的将来机器人工作。 来到这个MeetUp,找到一个非常快的方式来学习ROS! 您将需要携带笔记本电脑,因为这将是一个手写教程。...调试通常是一个团队的努力。 抓住你的RQT 方便的“ rqt ”工具是ROS调试器的瑞士军刀。时间压力和非时间压力的调试节省了很多次。...这包括时间,数学或随机模块的任何方法。此外,它还为您提供自动计数器i(请参阅上述图像的示例)。 TF树 将在RQT调试工具讨论的最后一个工具是TF Tree。...希望您下次尝试创建奇点时,甚至当您正在调试正常的ROS代码时,您会发现它们有帮助。如果没有,这里只是用很多这些工具刮掉了你可以做的事情,鼓励读者对所有这些工具进行更深入的实验和深入探讨!

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谷歌用“多巴胺”怼上OpenAI,开源TensorFlow强化学习框架

易用性 清晰和简洁是这个框架设计的两个关键考虑因素。谷歌提供了紧凑的代码(大约 15个 Python files),并且有详细的文档记录。...这种简单性能帮助研究人员更容易理解agent 的内部工作原理,并快速尝试新的想法。 可重复性 谷歌尤其重视强化学习研究的可重复性(reproducibility)。...因此,我们 Arcade Learning Environment 支持的 60 款游戏中提供了 4 个 agent 的完整训练数据,这些数据可以作为 Python pickle 文件(用于通过我们的框架训练的...OpenAI Gym上训练强化学习agent OpenAI Gym 是一款用于研发和比较强化学习算法的工具包,支持训练智能体(agent)做任何事——从行走到玩 Pong 或围棋之类的游戏,都在范围... Gym StarCraft ,AI 和强化学习研究者可以非常方便地使用 Python 语言来进行深度强化学习智能 Agent 的开发,底层完成了对 TorchCraft 和 OpenAI Gym

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自制街机游戏(1):初次实现

Python功能众多,你已尝试使用了几个,现在该大干一场了。本项目中,你将学习如何使用Pygame,这个扩展让你能够使用Python编写功能齐备的全屏街机游戏。...这只香蕉要躲开从天而降的16吨铅锤,尽力防御战活下来。想将这个游戏命名为Squish比较合适。 ---- 注意 阅读本项目时,如果你想尝试编写自己的游戏,去做就是了。...模块pygame包含类Surface,返回一个新的Surface对象。Surface对象其实就是一个指定尺寸的空图像,可用来绘画和传送。...另外,Group对象的方法clear用于清除包含的所有Sprite对象(实际的清理工作是使用一个回调函数完成的),而方法draw可用于绘制所有的Sprite对象。...在这个项目中,只需要这个模块的函数load,读取图像文件并创建一个包含该图像的Surface对象。 3.准备工作 对一些Pygame模块的功能进行粗略了解后,改动手编写这个游戏的第一个原型了。

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看这个天才老爸如何用Jetson NANO做一个带娃机器人

于是他就在想——为什么不构建一个可以与他一起玩这类指向游戏的机器人呢? 概念 经过一番集思广益的讨论……,这个爱心老爸确切地知道想要构建什么——应该是一个聊天机器人,外观像狗,这是宝宝最喜欢的动物。...显示显示器上的虚拟木偶系统驱动。 3.语音,以便Qrio可以向他宝宝招呼,并要求宝宝拿起玩具,说出玩具的名称等,这需要文本语音转换技术,并且显然需要扬声器。...花费了几个小时的时间,宝爸才找到了一个名为arcade的出色Python框架,支持游戏动画循环,并能够通过旋转和缩放来渲染/显示Sprite(具有透明度的PNG图像)。...播放飞机视频后看到飞机玩具应该让Qrio说:“嘿,我们以前玩过飞机。你为什么不带看 的东西呢?...但是,如果最近播放了一个有关熊猫的视频,它会说:“嘿,我们以前玩过熊猫。为什么不给我带来其他东西?视频将只全屏播放45秒,而视线和烦躁的动画系统将暂停以将CPU资源集中播放流畅的视频上。

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Google发布“多巴胺”开源强化学习框架,三大特性全满足

具体而言, DQN 引入 replay memories 可以利用以前的智能体经验,大规模的分布式训练可以多个 workers 之间分配学习过程,分布式方法允许智能体模拟完整的分布过程,而不仅仅是模拟它们期望值...▌易用性 清晰和简洁是该框架设计要考虑的两个关键因素。我们提供更精简的代码(大约 15 个Python 文件),并且有详细记录。...我们希望这种简洁性使研究人员能够轻松了解智能体内部的运作状况,并积极尝试新的想法。 ▌可重复性 我们对重复性强化学习研究的重要性特别敏感。...因此,我们为 Arcade 学习环境支持的 60 个游戏提供四个智能体的完整培训数据,可用作 Python pickle 文件(用于使用我们框架训练的智能体)和 JSON 数据文件(用于与受过其他框架训练的智能体进行比较...下面展示我们 Seaquest 上的 4 个代理的训练情况,这是由 Arcade 学习环境支持的一种 Atari 2600 游戏。 Seaquest 上的 4 名智能体参加了训练。

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使用生成式对抗网络从随机噪声创建数据

的实验尝试使用这个数据集来看看我能否得到一个GAN来创建足够真实的数据来帮助我们检测欺诈案例。这个数据集突出显示了有限的数据问题:285,000个交易,只有492个是欺诈。...数据集的形状已经相当不错了,但我会做更多的清理工作,主要是将所有特征的均值调整为零,将标准偏差调整为1。描述的清洗工艺更在笔记本这里。现在显示最终结果: ?...用GAN生成新的信用卡数据 为了将不同的GAN体系结构应用到这个数据集中,将使用GAN-Sandbox,使用Keras库和TensorFlow后端Python实现了许多流行的GAN体系结构。...所有的结果都可以在这里作为一个Jupyter笔记本。如果您需要一个简单的设置,所有必要的库都包含在Kaggle / Python Docker镜像。...他还从事Python,R,Perl和Excel开发的分析和管道工作

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谷歌推出开源强化学习框架Dopamine

具体而言,DQN引入重播记忆,智能体可以利用以前的经验,大规模分布式训练,实现跨多个工作分配学习过程,以及分配方法允许智能体模拟完整的分布,而不仅仅是他们的期望值,以便更全面地了解它们所处的情况。...这种简单性使研究人员能够轻松了解智能体的内部运作并快速尝试新的想法。 再现性 再生性强化学习研究中非常重要。为此,谷歌为代码提供完整的测试,这些测试文档附表里。...因此,谷歌谷歌提供四个提供的代理的完整训练数据,包括Arcade学习环境支持的60个游戏,可用作Python pickle文件(用于使用谷歌框架训练的智能体)和JSON数据文件(与受过其他框架训练的智能体进行比较...下面展示的是Seaquest上的4个智能体的训练,这是由Arcade学习环境支持的Atari 2600游戏之一。 ? 4个智能体Seaquest训练。...阴影部分显示了5个独立运行的置信区间。

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沉浸式公司Digital Catapult选中10家创企,加入其Augmentor计划

能够将主题发言人、主持人、包括产品和想法带到AR的任何地方。 KageNova(英国吉尔福德) KageNova主要致力于解决目前正在抑制用户使用的,VR/AR系统关键突出技术问题。...他们的目标就是创造世界上第一个触觉和力量反馈的HAP TIC设备,创建出一个全身轻便的可穿戴触觉设备,允许VR中进行主动操作和交互。...Swim AR(英国伦敦) Swim AR专门为游泳运动员提供AR单挑显示器。推出的一款Swim AR全息平视显示器,适用于由Imagination Factory开发的常规护目镜佩戴游泳者。...利用VR沉浸式的特点,该产品成为了360媒体的先驱,并不断的尝试,为沉浸式技术创造新的IP。...Arcade(英国伦敦) 这是一家AR风险设计工作室。整合Arcade的技术,可以提高访客满意度,并提升了运营、营销和品牌优势。该工作室还为企业提供了丰富的独特数据流。

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苹果在macOS Catalina售卖游戏、音乐、电视(Smartphones)

Arcade的游戏可以跨设备进行,因此Mac上启动的游戏可以稍后iPhone或iPad上继续。...“不会升级到Catalina仅仅是为了使用Arcade,”他告诉TechNewsWorld。...image.png 最后,还有苹果电视(Apple TV),汇集了多种方式,iTunes商店查找和观看超过10万部电视剧和电影。...image.png 有了Sidecar,用户可以将iPad作为第二个显示器来扩展他们的Mac工作空间,或者利用iPad和苹果铅笔的力量Mac应用程序绘图、绘制草图或写作。...“建议人们升级到Catalina之前看看他们安装了哪些32位应用程序,并确保有64位版本可用,”Vena说,“因为这些应用程序绝对不会在Catalina工作。”

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一个Python游戏项目,助你玩乐搞定Python

1.项目概述 Python功能众多,你已尝试使用了几个,现在该大干一场了。 本项目中,你将学习如何使用Pygame,这个扩展让你能够使用Python编写功能齐备的全屏街机游戏。...Arcade Games with Python and Pygame》 2.项目背景 那么,如何编写计算机游戏呢?...这只香蕉要躲开从天而降的16吨铅锤,尽力防御战活下来。想将这个游戏命名为Squish比较合适。 注意 阅读本项目时,如果你想尝试编写自己的游戏,去做就是了。...另外,Group对象的方法clear用于清除包含的所有Sprite对象(实际的清理工作是使用一个回调函数完成的),而方法draw可用于绘制所有的Sprite对象。...注意 你可能还想提供一张启动屏幕(像游戏用户问候的第一个屏幕)图像。在这个项目中,直接使用了表示铅锤的图像

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实例应用(二):使用Python和OpenCV进行多尺度模板匹配

过去的这个周末,感到非常不舒服。除了躺在沙发上,从一个咖啡杯里啜一口鸡汤面,和使命召唤马拉松游戏,还没有做太多的事情。 确实一直是 几年,因为已经花了一个周末无情玩使命召唤。...虽然这周末太生病了,不能把自己从沙发上拖下来,但是不能在没有问题的情况下通过一个统治游戏。 但在周日下午结束的时候,的博彩环节开始感觉有点不适应了。...让我们尝试一个图像: ? 图5:多尺度模板匹配再一次能够输入图像(右)中找到徽标(左)。 再次,我们的方法能够找到输入图像的标志! 下面的图6也是如此: ?...最后,请记住,模板匹配不能很好地告诉我们一个对象 是否出现在图像。当然,我们可以设定相关系数的门槛,但实际上这是不可靠的和强大的。如果你正在寻找一个更强大的方法,你将不得不探索关键点匹配。...概要 在这篇博客文章,我们发现了如何通过扩展一起工作的标准模板匹配更强大的 多尺度。

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使用OpenCVPython中进行图像处理

p=13173 ---- 介绍 本教程,我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架;但是,我们将最常使用的是Open CV库。...但是,图像处理,输出也是图像,而在计算机视觉,输出可能是有关图像的某些特征/信息。 我们为什么需要? 我们收集或生成的数据大部分是原始数据,即由于多种可能的原因,不适合直接在应用程序中使用。...例如,假设我们正在尝试构建cat分类器。我们的程序将图像作为输入,然后告诉我们图像是否包含猫。建立该分类器的第一步是收集数百张猫图片。...因此,单个图像将有三个这样的矩阵。 安装 注意:由于我们将通过Python使用OpenCV,因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python(版本3)。...事实证明,我们设置的阈值正好在图像的中间,这就是为什么在此处划分黑白值的原因。 应用领域 #1:去除图像的噪点 既然您已经基本了解了什么是图像处理及其用途,那么让我们继续学习的一些特定应用程序。

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业界 | 探索新的强化学习算法遇到困难?不怕不怕,谷歌为你带来「多巴胺」

如果算法研究人员需要一个轻量、容易理解的代码库,为了自由地尝试各种不同的甚至狂野的想法,「多巴胺」就是最合适的选择。...「多巴胺」目前支持 Arcade 学习环境(http://t.cn/RFzTKaz),这是一个成熟、已经有了深入研究理解的环境。...出于这个目的,「多巴胺」也提供了包含的四个智能体的全部训练数据,其中均包含了 Arcade 学习环境支持的 60 个游戏中的数据;格式有 Python 格式以及 JSON 格式。...谷歌的开发人员们还额外设计了一个网站,可以在上面快速可视化这四个智能体在所有 60 个游戏中的训练过程。下图是四个智能体 Atari 游戏 Seaquest 的训练过程。 ?...谷歌已经把「多巴胺」应用到了自己的科研,已经借助的灵活性快速迭代改进了许多想法。

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