深度学习

flappybird源代码

基于java平台的flappybird源码程序，400行左右代码，很简单的一个java小项目

FlappyBird源代码

flappybird C++代码 这是利用VS2010制作的笨鸟先飞代码。

DeepLearningFlappyBird

DeepLearningFlappyBird

像素鸟源码

像素鸟flappy bird unity 源代码 可以直接替换素材 完成游戏

DQN_FlappyBird Pytorch+Q学习实现

Q学习+Pytorch版本 实现奋斗的小鸟(FlappyBird)，解压直接运行，可以跑几十分钟不是问题

python像素鸟代码,附图片音效

这是我自己敲的代码，减去注释大概两百多行，非常适合想学python的新手。 这个资源给大家主要是用于学python。 这是我第一次在csdn上发资源，有什么不好的地方望大家指正.

HTML5 flappy bird（飞扬的小鸟）像素鸟源码

HTML5 flappy bird（飞扬的小鸟）像素鸟源码

像素鸟游戏

听了一节游戏开发的公开课，简单的实现一个像素鸟游戏，自娱自乐

Python 强化学习 DQN Flappy Bird

Playing Flappy Bird Using Deep Reinforcement Learning (Based on Deep Q Learning DQN)

用深度学习来玩FlappyBird课程汇报

仿照CSDN大佬，用python实现，做了算法实验视频，以及课程汇报PPT

Flappy-Bird-NN:深度神经网络学习演奏“飞扬的小鸟”。 通过进化算法进行了优化

遗传蓬松鸟 您好，我又度过了一个假期的一个星期，与Kotlin一起玩耍。 在这个项目中，我使用该语言教网络如何玩Flappy Bird。 工作原理很简单。 首先，ti不能准确地说一个神经网络学会了玩这个游戏。 一个更好的描述是“许多神经网络试图玩这​​个游戏，我选择了每一代中最好的，然后让它们重现”。 每一代鸟类的适应度都将通过鸟类可以飞多远的距离来评估。 每只鸟的传感器都会提供其大脑的环境信息。 大脑本身会返回控制信号，从而确定鸟是否会跳。 世代相传，鸟儿在游戏中变得越来越好。 结果 神经网络的最后一个输出将通过S型函数激活，从而确定鸟是否会跳跃。 没有隐藏层的神经网络。 仅输入层和输出层。 每只鸟的脑容量很小，种群很难学习生存。 具有一层隐藏层的神经网络。 适者生存的大脑已经有了一层，在经过几代人的努力之后，它已经可以打败这场比赛，从而达到永生状态。 执行 该算法很简单： 初

漂亮的小鸟（模仿像素鸟）代码(C#版).rar

漂亮的小鸟（模仿像素鸟）代码(C#版)

flappybirdmatlab代码-Auto-FlappyBird-ReinforcedLearning:Matlab中基于强化学习的fla

飞扬的小鸟matlab代码Auto-FlappyBird-ReinforcedLearning 在 MATLAB 中完成，使用 Q-Learning（无模型强化学习）。 张明静修改了 Flappy Bird MATLAB Game 源代码。 用 AI 播放器替换了整个人类玩家输入系统。 原始游戏来源：作者：Mingjing Zhang 看它在行动！

基于深度强化学习DQN的FlappyBird游戏自动玩耍python源码+项目说明+超详细注释+模型.zip

【资源说明】 基于深度强化学习DQN的FlappyBird游戏自动玩耍python源码+项目说明+超详细注释+模型.zip 主要环境依赖 Python 3.7.0 Tensorflow 1.12.0 Pygame 1.9.6 模型结构 使用深度卷积网络DCNN与全连接神经网络的结合，对Flappy Bird游戏强化学习进行了值函数逼近。使用游戏实时的数据（状态-动作-回报）作为值函数优化的训练集。 动作空间的动作数为2，可以进行one-hot编码，其中第一位表示无动作，第二位表示“flap”动作。DCNN对连续4帧游戏画面进行采样，最终网络的输出维数与动作空间的维数相等，即为一个2维数组，表示在该状态下所估算的值函数。 经验池 为了供训练使用数据集，构造了一个容量为50000的队列作为经验池，用于存放游戏的决策经验（当前状态，即时动作，即时回报，终止标志，下一步状态）。在最初10000步，先不对网络进行训练，而是直接使用初始化网络，并以 ϵ-greedy 策略进行决策，以产生初始经验，然后10000步后使用这些初始经验进行网络训练，同时以实时游戏经验更新经验池。 ϵ-greedy 策略 在 ϵ-greedy 策略中，该程序设置ϵ初始值为0.1，即以0.1的概率进行随机探索，此处之所以设置ϵ=0.1，是由于若ϵ太大，agent将会以较高的频率进行“flap”，会使得agent触碰上壁或上管道，导致游戏过早终止。这将会导致游戏状态单一，Q网络所能学习到的状态也较少，网络收敛较慢。 训练 训练迭代次数设置为3000000次，实际上可以无限制，次数越大，效果越好。训练使用数据为batch size为32的4通道图像，这是由于单一的一帧图像为静态图像，难以反映连续的状态与动作的变化。后期将探究使用更多帧的图像作为输入数据，并加深DCNN，观察效果。 效果仍然欠佳，但相比初始未训练时，已经勉强可以越过一个管道。随着迭代的次数继续推进，效果将越来越好。后期将公布迭代次数更大的更好效果。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

深度强化学习DQN训练Flappy bird源代码

深度强化学习DQN训练Flappy Bird源代码，可以直接运行FlappyBirdDQN.py使用。

FlappyBird飞翔小鸟源码

网上火热的FlappyBird源码，导入ECLIPSE运行即可，源码可以做学习参考用

flappybird的微信小程序源代码

微信小程序的一个游戏，可直接导入包内使用，很方便初学者使用

像素小鸟(flappy bird) cocos creator 完整源码

使用cocos creator 2.4.2制作,仅供交流学习 使用cocos creator 2.4.2制作,仅供交流学习

Flappy Bird C语言代码

Flappy Bird 用纯C语言编写，没有任何MFC代码，纯DOS运行 ，虽然界面不是很好看，但是对初学者来说是一个很好的教材·仅供参考

python实现的flappybird小游戏

python实现的flappybird小游戏，简单实现，主要关注游戏逻辑

像素鸟与合金战争游戏素材包

像素鸟与合金战争游戏素材包

python管道小鸟游戏

用python语言制作的管道小鸟游戏，可以通过键盘的空格键来控制小鸟的上下移动

Flappy Bird 图片音频 资源包 python实现

前阵学习了一些python的简单语法，前两天又了解到有个pygame库可以用python写些简单的2D游戏，昨晚无意中从GitHub上搜的了一个Flappy Bird用pygame写的源码，copy在电脑上竟然可以完美运行，这激起我的学习兴趣，也想完全从头做一个一样的，学习和成长的过程不就是一个在不断重复和模仿别人的过程嘛， 具体见我博客详述

flappy bird代码

一个用C编写的flappy bird源代码。

FlappyBird愤怒的小鸟 c++游戏实现 学习代码.zip

FlappyBird愤怒的小鸟 c++游戏实现 学习代码.zip 一、开启c++ 游戏之门 对于许多初学者来说，c++ 可能是一门既神秘又令人畏惧的语言。但其实，c++ 也可以非常有趣！这次我们为您带来了一系列c++ 小游戏资源，旨在让您在轻松愉快的氛围中，逐步掌握c++ 的精髓。 二、资源亮点 由浅入深：我们为您提供了从入门级到进阶级的多种小游戏资源，满足您不同阶段的学习需求。 实践为王：这些资源不仅仅是理论，更有实际可运行的代码，让您亲身体验编程的乐趣。 模块化设计：每个游戏都按照功能模块进行划分，方便您学习和理解。 社区参与：我们鼓励您参与到社区中，与其他学习者分享经验，共同进步。 三、适用人群 无论您是初涉编程的新手，还是希望深入了解c++ 的进阶者，这些资源都能为您提供宝贵的实践机会。 四、使用建议 边学边做：建议您在学习过程中，积极动手实践，亲自感受c++ 的魅力。 不断挑战：尝试自行修改和优化游戏代码，培养独立思考和解决问题的能力。 交流与分享：加入我们的学习社群，与其他学习者交流心得，共同成长。 五、注意事项 尊重版权：请确保在使用这些资源时，遵循版权法规，尊重原创者的权益。 安全为先：在编写和运行代码时，请确保您的开发环境安全可靠，避免潜在风险。 持续学习：编程是一个不断进阶的过程，希望您能保持对知识的热情，持续深入学习。 感谢您选择我们的c++ 小游戏资源系列！让我们一起在探索中成长，用代码书写属于我们的精彩故事！

DRL-FlappyBird-master.zip_人工智能/神经网络/深度学习_Python_

深度强化学习中开山作DQN的测试，利用DQN跑Flappy bird的演示

leetcode题库-PARL-Sample:使用百度PARL进行深度强化学习（迷宫、飞扬的小鸟等）

leetcode题库 PARL-Sample 游戏智能+少儿编程，使用深度强化学习框架PARL，包含PG、DQN、Rainbow等算法 论文地址： 论文地址： B站4分钟完整版: 百度ai-studio博客地址: 击败100%的代码，是LeetCode八数码的默认解题算法！ 百度ai-studio博客地址: 依赖库 Sklearn numpy gym paddlepaddle parl opencv-python pygame tqdm 提示 在windows下使用 'pip install parl' 命令可能会出现错误，这时候建议使用 'python setup.py install' 命令进行本地安装，并使用本项目的setup.py代替parl默认的setup.py

PixelSSL:基于PyTorch的半监督学习（SSL）代码库，用于像素级（Pixel）视觉任务

PixelSSL是基于PyTorch的半监督学习（SSL）代码库，用于像素级（Pixel）视觉任务。 该项目的目的是促进半监督学习在像素视觉任务上的研究和应用。 PixelSSL提供两个主要功能： 用于实现新的半监督算法的接口 用于封装各种计算机视觉任务的模板 结果，PixelSSL中集成的SSL算法与从给定模板继承的所有任务代码兼容。 此外，PixelSSL还提供了用于验证某些像素级任务的半监督学习算法的基准，这些任务现在包括。 消息 [2020年12月25日] PixelSSL v0.1.4已发布！ :Christmas_tree: 圣诞节快乐！ :Christmas_tree: v0.1.4支持半监督学习算法，用于按像素分类。 [2020年11月6日] PixelSSL v0.1.3已发布！ v0.1.3支持半监督学习算法，用于按像素分类。 [2020年10月28日] PixelSSL v0.1.2发布了！ v0.1.2支持及其