网上只要搜一下“打砖游戏”，基本会看到很多一样的代码，主要是注释也很少，对于python不熟悉的人来说，根本看不懂，只会拿来运行着玩玩。 于是我历经三个小时，把代码几乎每一行都注释了一遍！真是呕心沥血！！
（VRPinea 4月29日讯）最近，刘畊宏的毽子操风靡全国。各行各业、男女老少都纷纷打卡跟练。不少人表示，现在一听到周杰伦的《本草纲目》，就感觉DNA动了。在此之前，也有一项老少皆宜的国民运动，便是乒乓球。
本文实例为大家分享了Python实现打砖块游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下
背景 Oculus的Touch, HTC Vive的Controller, PSVR的PS Move, 三家一线VR硬件都在给大家传达一个信息: VR下能够模拟双手的体感控制器是一个趋势. 在VR游戏中, 一旦有了双手, 这就意味着不光能看了…..如果说之前的VR游戏只是输出方式(显示器)发生了变化, 那现在有了个双手, 输入方式也发生了变化, 这对游戏来说是一个革命性的改变, 是完全可以改变用户体验的. 由此我们也看到了代表未来的一些VR应用开始出现: 如空间绘画Tilt Brush, VR雕塑Oculu
【新智元导读】加利福尼亚大学伯克利分校和马克斯普朗克信息学研究所的研究提出了一种能够自我解释的算法，有助于让人类理解机器学习的决策过程。这种被称为“指向和对齐”的系统可以指向用于做出决策的数据，并证成为什么使用这种方法。随着机器学习应用增多，黑箱问题也愈发严峻，这项研究提升了机器自我解释能力，也为更加可靠的应用打下了基础。 自我意识，或者说自我理解和解释的能力，是人工智能和人类智能之间最大的区别之一。虽然我们可能不能完全了解自己，但我们可以为大多数情况下的决策说出理由。 另一方面，AI 算法通常仅被编程为基
【新智元导读】一家名为 Vicarious 的初创公司开发出了一个新的具有突破意义的 AI，名为“图式网络”（Schema Network）。这一网络被用来和 DeepMind 战无不胜的 AlphaGO 的深度强化学习网络作比较。一方认为，图式网络真正学习了游戏的概念，场景适应性更强，“更接近人类思考”；另一方则认为该图示网络需要在和 AlphaGo 的对决中证明自己，且无法应用于实际，“用视频游戏测试致力于驱动机器人的 AI 远远不够”。而无论是 Vicarious 还是 DeepMind，都在朝着远高
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。
''' 数据： T恤 tshirt 245元 运动鞋 sport 370元 网球拍 tennis 345.5元 指令： 输入：T恤 tshirt 245元 运动鞋 sport 370元 网球拍 tennis 345.5元 输出：总价 t && 购物小票 ''' s1=245 s2=370 s3=345.5 print("="25) print("T恤:%s"%s1) print("运动鞋:%s"%s2) print("网球拍:%s"%s3) print("="25) tshirt=int(input("T恤购买数量：")) sport=int(input("运动鞋购买数量：")) tennis=int(input("网球拍购买数量：")) s=tshirt+sport+tennis total=tshirts1+sports2+tenniss3 if s>0: discount=0.8 if s>2 else 1.0 total=totaldiscount print("应支付 ￥%.2f"%total) money=float(input("请缴费：")) if money>=total: change=money-total print(" 消费单 ") print("购买物品 单价 个数 金额") print(" T恤 ￥%s %s %s"%(s1,tshirt,tshirts1)) print(" 网球鞋 ￥%s %s %s"%(s2,sport,sports2)) print(" 网球拍 ￥%s %s %s"%(s3,tennis,tenniss3)) print(" ") print("折扣：%s折"%discount) print("消费总金额：￥%.2f"%total) print("实际缴费：￥%.2f"%money) print("找钱：￥%.2f"%change) print(" "20) else: print("余额不足！") else: print("谢谢惠顾！") 运行结果：
曾创造了”啤酒与尿布”的经典商业案例的沃尔玛是最早开始投资和部署大数据应用的传统企业巨头之一，通俗得讲，大数据天然不是沃尔玛，但沃尔玛天然是大数据。 在大数据概念引爆流行产业界之前，沃尔玛已经开始了网站数据库整合迁移和Hadoop集群扩展工作，收购Kosmix，在此基础上建立Walmart Labs，并在近年着手收购专注于数据挖掘或移动社交的初创公司如OneOps、Inkiru，Tasty Labs，OneRiot，进军互联网。 沃尔玛希望通过大数据应用让消费者成为bigger spende
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
对几种中文分析器，从分词准确性和效率两方面进行比较。分析器依次为：StandardAnalyzer、ChineseAnalyzer、CJKAnalyzer、IK_CAnalyzer、MIK_CAnalyzer、MMAnalyzer（JE分词）、PaodingAnalyzer。
开始界面其实很简单，只需要定义两个按钮，然后当检测到玩家点击按钮时，将按钮对应的值传到接下来的游戏主循环中即可。代码实现如下：
我能想到最浪漫的事，就是和你一起慢慢变胖~在VRPinea这个充满爱的大家庭之中，在胖胖的缪老板的带领之下，我们公司的每个小伙伴胖了不止5斤，脸上还都挂着“幸福肥”！但随时怀揣着高要求严标准的小编，看
请注意，即使是在Pong游戏中，矩形物体与圆形物体（如球拍和球）的碰撞也可以通过两个矩形物体（球拍和球的边界矩形）之间的碰撞来粗略地检测到。
从 2000 年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica 演示项目笔记》作者，发表Wolfram Demonstrations Projects 50 余篇。
不，这个问题有一个真正的答案。这都要归功于一个名为DishBrain的神经网络系统。
Wolfram System Modeler 12.2 刚刚发布，具有诸如图的个性化，新模型库和对高级建模的扩展 GUI 支持等功能。其他功能之一是用于从 3D 形状生成 3D 模型的新工作流程。我们将使用此功能来说明一些奇怪和违反直觉的物理学。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测 目标检测扩展系列： 目标检测(object detection)扩展系列（一） Selective Search：选择性搜索算法 目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘 目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别
大数据文摘出品 作者：Caleb 人鱼线马甲线我想要，腰间赘肉咔咔掉。 近日，在国内再度面临疫情的严峻考验时，刘畊宏与妻子通过平台直播跳健身操，短短一周左右时间，就吸引了4000万粉丝观看。 近30天，刘畊宏直播累计观看人次超1亿，单场直播最高达4476万观看，创下了2022年抖音直播的最新纪录。 刘畊宏引领的这场跳操潮流，从80岁“刘畊宏女孩”，到幼儿园小朋友，可以说是收割了各个年龄段的观众。 文摘菌今天要说的虽然不是跳操，但也是一项老少皆宜，在国内广泛普及的一项国民运动—— 乒乓球。 此前根
永久代和元空间都是 HotSpot 虚拟机中的概念，HotSpot 虚拟机是 Sun JDK 和 Open JDK 中自带的虚拟机，也是目前使用范围最广泛的 Java 虚拟机，当我们提到虚拟机时，大概率指的就是 HotSpot 虚拟机。
弹球 由反弹球和球拍构成的游戏。球会在屏幕上飞过来，玩家要用球拍把它弹回去 画布和画弹球 引入模块 #Tkinter -- Python的标准GUI库，Tk 接口，是python 内置的安装包 from tkinter import * import random import time 创建窗体 #创建tk对象 tk = Tk() #设置窗体标题 tk.title("Game") #设置窗口不能调整，0，0 水平垂直方面都不能改变 tk.resizable(0, 0) #窗口置顶 tk.wm_at
选自BAIR 作者：Subhashini Venugopalan、Lisa Anne Hendricks 机器之心经授权编译 参与：路雪 现在的视觉描述只能描述现有的训练数据集中出现过的图像，且需要
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 🥇 关于作者: 💬历任研发工程师，技术组长，教学总监；曾于2016年、2020年两度荣获CSDN年度十大博客之星。 十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。 然而，对于技术的探索和追求从未停歇。 💪坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！ 一、👨🎓网站题目 🏀校园篮球网页设计、⚽足球体育运动、🤽体育游泳运动、🏓兵乓球 、🎾网球、等网站的设计与制作。 二、✍️网站描述 🏷️ 大学生校园运动静态HTML网页设计作品，采用DIV CSS
今天Hacker News上的一篇文章《为什么想得慢的人能赢》引起了广泛的讨论。 网友Scott Burson在文章后评论说：“之前，我雇佣了一位TopCoder冠军，原本预计他编码飞快，但实际上他是最小心细致的人，不过大家渐渐发现，两年内，他提交的代码从来没有bug，从来没有。” 为什么看起来思考缓慢的人却能胜出呢？ 作者表示，所谓的反应慢比反应快需要更多的自律。相比之下，反应快就会更加不准确，而缓慢的思考就像乌龟，慢却稳扎稳打。 每个人都记得龟兔赛跑的故事,但似乎没有人会吸取“慢会获得成
从动力系统的角度来看，这可以解读为广义同步的出现——或者混沌的同步——就像联合系统收敛于一个同步流形
数据仓库或数据挖掘从业者一定对“啤酒与尿布”的故事不会陌生。这就是一个使用关联规则的经典案例。根据对超市顾客购买行为的数据挖掘发现，男顾客经常一起购买啤酒和尿布，于是经理决定将啤酒与尿布放置在一起，让顾客很容易在货架上看到，从而使销售额大幅度增长。关联规则挖掘在多个领域得到了广泛应用，包括互联网数据分析、生物工程、电信和保险业的错误校验等。本篇将介绍关联规则方法、Apriori算法和MADlib的Apriori相关函数。之后我们用一个示例说明如何使用MADlib的Apriori函数发现关联规则。
给定一个图像，人类可以很容易地推断其中的显着实体，并有效地描述场景，如对象所在的位置（在森林或厨房？），对象具有什么属性（棕色或白色？），更重要的是，物体如何与场景中的其他物体（在田野里奔跑，或被人等等）相互作用。视觉描述的任务旨在开发视觉系统，生成关于图像中对象的上下文描述。视觉描述是具有挑战性的，因为它不仅需要识别对象（熊），还需要识别其他视觉元素，如动作（站立）和属性（棕色），并构建一个流畅的句子来描述图像中的对象，动作和属性如何相关（如棕熊站在森林中的一块岩石上）。
在英文中单词之间是以空格作为自然分界符的，大多数情况下一个字即一个词；而中文分词则缺乏形式上的分界符，词以双字或多字组合居多。
深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。
今天这一篇我们来介绍几种常见的广告形式，分为合约广告、搜索广告、广告网络、广告交易市场和原生广告。
（VRPinea 7月31日讯）在XR行业，我们经常会听到别人说，这个系统/头显具有3 dof或者6 dof的追踪功能，那么这个“dof”这到底是什么意思呢？今天，P君就向大家正式科普一下XR领域的重要概念之一：自由度（dof, degrees of freedom）。
物理、数学、运动学，波兰工程师 Mariusz Iwaniuk 用 Wolfram 语言的 NDSolveValue 模拟出羽毛球、陀螺、飞镖等的运行轨迹。
人类可以很容易地推断出给定图像中最突出的物体,并能描述出场景内容,如物体所处于的环境或是物体特征。而且,重要的是,物体与物体之间如何在同一个场景中互动。视觉描述的任务是开发视觉系统来生成图像中物体的上
中文分词算法概述： 1：非基于词典的分词（人工智能领域） 相当于人工智能领域计算。一般用于机器学习，特定领域等方法，这种在特定领域的分词可以让计算机在现有的规则模型中，推理如何分词。在某个领域（垂直领域）分词精度较高。但是实现比较复杂。 例：比较流行的语义网：基于本体的语义检索。 大致实现：用protege工具构建一个本体（在哲学中也叫概念，在80年代开始被人工智能），通过jena的推理机制和实现方法。 实现对Ontology的语义检索。 Ontology语义检索这块自己和一朋友也还在琢
几个经典的循环案例： 1.一张纸的厚度是0.0001米，将纸对折，对折多少次厚度超过珠峰高度8848米 var i=0; var h=0.0001; while(true){
Fast Gradient Sign方法 先回顾一下《杂谈CNN：如何通过优化求解输入图像》中通过加噪音生成对抗样本的方法，出自Christian Szegedy的论文《Intriguing prop
最新版本的《黑客帝国》还有两天才会上映，但最近的一些科技进展总让我们觉得，导演描述的世界似乎离我们越来越近了。
周四上线到比较晚，好在中间有空，去公司楼下湖边散了散步，上线回到家，已经是凌晨了。周五中午在去公司的路上看到了美团技术团队的一篇文章，觉得很不错，值得学习，也分享到朋友圈了，希望保留下方便自己查阅，也分享给更多的技术伙伴，一起看好的文章。在技术之路上，不断的持续学习，持续进步，一起精进。
前日，大名鼎鼎的《Raw Data》游戏开发商Survios推出了其第二部作品《Sprint Vector》。据悉，这是一款VR竞速游戏，Survios宣称这款游戏能“大大刺激你的肾上腺素”，这看的小
【新智元导读】近日，Cortical Labs开发了一种微型人类大脑——盘中大脑 (DishBrain)。AI要90分钟才学得会的「乒乓球」游戏，这个「大脑」仅仅用了5分钟就玩得有模有样了，不由得让人细思极恐：缸中之脑要成真的了？
“智能”图像识别模型可以在ImageNet数据库上超越人类水平，却会把贴了贴纸的交通标牌认成冰箱。
在正式论文里则描述为体外神经网络 (In vitro neural networks)
Steam每天都会推出许多VR游戏的抢先体验版，但小编精力有限，因此只能挑选一些吸引人的游戏推荐给大家。而今天带来的，就是一款卡通风格偏休闲的VR游戏，并且玩法类似《愤怒的小鸟》。 这款游戏名为《VR
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
游戏，大家一定不陌生，那么有没有想过游戏是怎么做出来的呢？作为一个与代码打交道的人，都知道是用一行一行代码堆积出来的。今天，大家就跟小编一起来用代码敲出一款属于自己的游戏吧！
今年11月真的是每周都有好电影啊，之前上映的《雷神3》和《东方快车谋杀案》都是口碑票房双赢的好作。本周又有DC的超级英雄大片《正义联盟》上映，真的是福利月。 让我们眼巴巴地盼了好几年的《正义联盟》，
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