Python游戏编程快速上手（第4版）

游戏编程中的人工智能源码

游戏编程中的人工智能 本书是人工智能游戏编程的一本指南性读物，介绍在游戏开发中怎样应用遗传算法和人工神经网络来创建电脑游戏中所需要的人工智能。书中包含了许多实用例子，所有例子的完整源码和可执行程序都能...

游戏编程中的人工智能技术.docx

游戏编程中的人工智能技术

游戏编程中的人工智能技术_扫雷机器人_神经网络_人工智能_failed6mf_遗传算法_

游戏编程中的人工智能技术，包含遗传算法、神经网络等内容

游戏编程中的人工智能技术.rar_9AA_unity_人工智能_游戏人工智能

游戏中的人工智能技术，挺不错的书，可以看看

游戏编程权威指南

首部分是游戏编程基础，主要介绍了游戏编程的定义、游戏架构等基础知识。, 第二部分是让游戏跑起来，主要介绍了初始化和关闭代码、主循环、游戏主题和用户界面等。, 第三部分是核心游戏技术，主要介绍了一些*为复杂...

游戏编程--大师技巧

　常规游戏编程指导 　使用工具 　从准备到完成一使用编译器 　实例：FreakOut 　总结 　第二章 Windows编程模型 　Windows的历史 　多任务和多线程 　按照Microsoft方式编程：匈牙利符号表示法 　世界上最简单的...

A2M 2022年互联网架构与AI技术峰会PPT合集（86份）.zip

2022年互联网架构与AI技术峰会PPT合集（86份），共包含机器学习、计算机视觉、数据中台、业务架构、前沿趋势、低代码、元宇宙等27个分类。 编程教育中的若干机器学习应用 多模态机器学习在K12教育中的应用和未来 ...

游戏智能编程AI及算法

本书涵盖游戏编程中现下流行的智能技术.主要算法包括遗传算法,神经网络算法....

华容道游戏的人工智能搜索解法.docx编程资料

华容道游戏的人工智能搜索解法.docx

游戏编程指南 doc

游戏编程指南 1 目 录 1 导 读 1 第一章 表述游戏的语言 1 1.1 VC.net概述 1 1.2 入门知识 4 1.2.1 数与数据类型 4 1.2.2 变量与常量 4 1.2.3 Namespace 5 1.2.4 操作符与表达式 6 1.3 预编译指令 7 1.4 结构，...

人工智能行业发展概况.pptx

：参照系微信公 众号 人工智能行业发展概况 人工智能行业发展概况全文共16页，当前为第1页。 ：参照系 行业概况——人工智能行业简介 人工智能（Artificial Intelligence）： 是指使用机器代替人类实现认知、识别、...

人工智能简介.docx

20世纪70年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出面向...

游戏引擎人工智能游戏机制大礼包

游戏人工智能编程案例精粹详解，游戏引擎架构文档，artificial intelligence for games，高级游戏设计技术游戏机制几本书。

[游戏编程中的人工智能技术].rar_数据结构_C/C++__数据结构_C/C++_

游戏中的人工智能，数据结构与算法，游戏开发者必备

android电脑ai寻路1.0——源码

源码demo 《游戏编程中的人工智能技术》 电脑AI 杂交算法 移植到android上的应用 算是练手吧，一开始进化趋势不是很理想，调了很9，终于调好了

【计算机课程设计】基于Python人工智能算法实现的AI智能五子棋人机对弈期末大作业

本系统是根据传统五子棋游戏的功能编写，其功能实现了基于AI人工智能算法实现智能的人机对弈五子棋。主要需实现如下目标： （1）Python 3.6.8环境的下的Python语言编程 （2）五子棋棋盘的设计 （3）五子棋棋子的设计...

人工智能的概念.doc

另一方面许多计算机软件也要应用人工智能的理论、方法和技术去开发，例如 专家智能系统、计算机故障诊断、计算机财会、计算机游戏等软件。 人的智能体现在思维、感知、行为三个层次，因此，计算机人工智能也要研究...

人工智能算法简介.doc

用Python语言编程来解决人工智能问题是一个值得学习的技术．下面分别介绍一下各种 常见算法． 最基本的算法就是搜索．有许多中搜索方法可以使用比如盲目搜索（uninformed search) ,　提示性搜索(又叫启发性搜索）,...

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）

里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。