python实现贪吃蛇 说明代码 说明 从电脑里翻出来了两年前学习python时候做的贪吃蛇小游戏。当时在刷莫烦的视频教程，就学着做了这个。 代码 # coding: utf-8 # # 贪吃蛇 # 按键盘的上、下、左、右键控制 import tkinter as tk import time import threading import r
参考： 参考： 参考示例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) plt.plot(np.array(range(len(areas)))/len(areas), np.array(areas)/max(areas), linewidth=2, label='Area') x
曲线的切线与法平面 曲线 Γ : { x
原理的代码 def touch_long_press(self, x0, y0, t0): # 长按 return TouchAction(self.driver).long_press(x0, y0, t0) self.touch_long_press(beginx, beginy, 3000).perform().release() 修改如下： def touch_long_press(self, x0, y0, t0): #
给定一个只包含数字 [0..9] 的字符串，求使用字符串中的某些字符，构造一个能够被15整除的最大整数。注意，字符串中的每个字符最多只能使用一次。 输入：程序从标准输入读入数据，每行数据由一串数字组成，长度为1到1000。 输出：针对每一行输入，输出一个结果，每个结果占一行。如果无法构造出能
二分法-习题2.1： 代码： Main.h: clc;clear;fromat long; secant(0,pi/4,10^(-8)); half .m: x=half(a,b,tol) c=(a+b)/2; k=1; m=1+round((log(b-a)-log(2*tol))/log(2)); while k<=m if f©==0 c=c; return; elseif f(a)*f©<0 b=(a+b)/2; else a=(a+b)/2; end c=(a+b)/2;k=k+
题目描述 输入两个正整数 x0,y0 ，求出满足下列条件的 P, QP,Q 的个数：P,QP,Q 是正整数。要求 P, Q P,Q 以 x0为最大公约数，以y0为最小公倍数。 试求：满足条件的所有可能的 P, QP,Q 的个数。 输入格式 一行两个正整数 x0,y0. 输出格式 一行一个数，表示求出满足条件的 P, Q的个数。
{$I 输入模板.run} 鼠标移动(窗口, X, Y) {$I 帮助信息.run} {$I 参数定义.run} 窗口:HWND X:整型 Y:整型 {$I 返回定义.run} 返回:字符串 {$I 函数主体.run} // 鼠标位置和目标位置的距离, 相对起始位置为目标窗口原点 // 计算方向 = (目标位置 - 鼠标位置) / abs(目标位
K-means 是一种经典的聚类的算法，简单好用，火的一塌糊涂，对于刚刚入坑的小白们有着重要的学习价值，好了不虾扯蛋了，上代码。 iris datasets row= 150 ，column 4, 3-type, each type has 4 features . ok baby , let us to code 调包，预处理数据集 import matplotlib.pyplot as plt f
作者|Krunal Kshirsagar 编译|Flin 来源|Medium 什么是SLAM？ 即时定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，简写成SLAM），用于环境模型（map）的并行构建，以及在其中移动的机器人的状态估算。换句话说，SLAM为你提供了一种实时跟踪机器人在世界上的位置、并识别地标（例如建筑物，树
1、本次实验会用到的数据选择器153与译码器138有哪些主要的引脚？其基本功能是什么？ 2、请利用8选1 数据选择器74LS151(教材P100)设计全加器。 3、请利用4选1数据选择器74LS152设计全加器。 4、请利用38译码器74LS138设计全加器。 5、下面是38译码器的verilog代码，以及仿真代码
未完成，有空再继续完善。。 代码： import numpy as np def point_to_line_distance(a, b, c, x0, y0): return np.abs(a * x0 + b * y0 + c) / np.sqrt(a * a + b * b) def point_to_plane_distance(a, b, c, d, x0, y0, z0): return np.abs(a * x0 + b * y0 +
TransformedBbox 和 LockableBbox 都是BboxBase的子类。TransformedBbox支持使用变换来初始化bbox， LockableBbox可实现锁定bbox的边不随子bbox变化。 2020-04-08 09:46:50 --Edit by yangray TransformedBbox（BboxBase） 方法： __init__(bbox, transform, **kwargs): 以[b
Bbox 类是一个可变的（相对于BboxBase）限位框， 继承自BboxBase 2020-04-07 22:54:57 --Edit by yangray 方法： __init__(points, **kwargs): 参数：[points]:2*2 numpy 数组（左下角，右下角） 初始化如果想通过其他形式的数据初始化bbox，可尝试from_bounds（），from_extents（），un
目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 从未来过绍兴的小D有幸参加了Winter Camp 2008,他被这座历史名城的秀从未来过绍兴的小D有幸参加了Winter Camp 2008,他被这座历史名城的秀丽风景所吸引，强烈要求游览绍兴及其周边的所有景点。 主办
在一个划分成网格的操场上，n个士兵散乱地站在网格点上。网格点用整数坐标(x,y)表示。士兵们可以沿网格边往上、下、左、右移动一步，但在同一时刻任一网格点上只能有一名士兵。按照军官的命令，士兵们要整齐地列成一个水平队列，即排列成(x,y),(x+1,y),…,(x+n-1,y)。如何选择x和y
人工智能、深度学习领域数学基础 偏导数、方向导数、梯度、微积分 一、偏导数 对于一元函数y=f(x)只存在y随x的变化，但是二元函数z=f(x,y)存在z随x变化的变化率，随y变化的变化率，随x﹑y同时变化的变化率。如下图所示 1、偏导数定义 设函数z=f(x,y)z=f(x,y)在点(x0,y0)的某个邻
由一道数学题的联想然后根据网上的做法瞎jb乱打了一下，居然对了代码精心附上了注释，有兴趣的童鞋可以看一看。。不说了，上代码！(自认为结构很清晰易懂)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566
扩欧求出来的解x，y是方程：ax+by=gcd(a,b)的解 x0=x*c/gcd y0=y*c/gcd x0,y0是方程ax+by=c的解 那么怎么求方程ax+by=c的通解呢？ 让x0向左、右平移n格，y的变化（n为整数） y0=(c-a*x0)/b y1=(c-ax1)/b=(c-a(x0+n))/b=y0-a/b*n 也就是说x1=x0+n；y1=y0-a/b*n 把a/b转换为整数： x1=x0+b*n
原理思想 中点法是龙格-库塔方法的二阶的一种形式 了解龙格-库塔的思想和求解：龙格-库塔方法RK. 公式 \[k1 = f(x_i,y_i)\] \[k2 = f(x_i+0.5h,y_i+0.5h)\] \[y_{i+1} = y_i+hk2\] MATLAB 代码 fun = @(x,y) (x+y); myans = midpoint_method(fun,0,2,1,0.25); hold on; % 准确值
从拉格朗日乘数法到最大熵再到基因表达分析 前言：本文将简要的介绍一下拉格朗日乘数法，并填一下上篇文章挖的坑（证明当为均匀分布时，熵值达到最大。） ，最后简要介绍熵在基因表达分析中的应用。 首先是拉格朗日乘数法的简要介绍。主要以二元函数为例。(大部分参考一篇文献，文
作为DIV2的D题来讲，这个题目不算难。 题目大意：再规定的时间内寻找宝藏，第i个宝藏的位置为a*x(i-1)+b，a*y(i-1)+b。然后给出初始位置xs,ys和时间t让求再时间t内能够寻找到多少宝藏。 题解： 两相邻的宝藏的坐标差一定是最小的。所以答案一定是连续的一组坐标。注意数据范围x的范围是2e16
Now tell you two nonnegative integer a and b. Find the nonnegative integer X and integer Y to satisfy X*a + Y*b = 1. If no such answer print "sorry" instead. Input The input contains multiple test cases.Each case two nonnegative integer a,b (0&l
一维插值 y=interp1(x0,y0,x,'method')【x0单调的】 method:默认为线性插值 'nearest'最近项插值 ‘linear'线性插值 ’spline'立方样条插值 'cubic'立方插值 三次样条插值（光滑，它的曲率也是连续的） pp=csape(x0,y0,conds)conds是边界条件默认为拉格朗日边界条件
F - 青蛙的约会 两只青蛙在网上相识了，它们聊得很开心，于是觉得很有必要见一面。它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上，于是它们约定各自朝西跳，直到碰面为止。可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情，既没有问清楚对方的特征，也没有约定见面的具体位置。不过青蛙们都是很乐观的，它们
