kanren库使用逻辑编程解决八皇后问题python语言
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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microKanren:µKanren的python实现
微型看门人 µKanren的python实现 简短的例子 from microkanren import var x = var ( 'x' ) q = var ( 'q' ) body = ( x == q ) & ( x == 3 ) for solution in body . run (): print ( solution [ q ])
pylo2:围绕几个Prolog引擎的Python包装器。 希望使象征性AI成为标准AI工具包的一部分
pylo是几个逻辑编程引擎的Python前端。 这包括几个Prolog引擎,还包括不同形式的逻辑编程,例如关系编程(kanren)和Datalog。 它使您只需编写一次程序,然后通过切换后端即可使用不同的引擎执行该程序。 支持的操作系统:该库已在Linux(Ubuntu)和OSX上进行了测试。 支持的引擎 Prolog引擎 目前支持: (到目前为止仅可在OSX上运行; GNU PROLOG的外部功能接口在Linux上无法正确编译) 正在开发中: 及其 及其 (带有 ) 将来可能会受支持: 和 和 Bousi Prolog 数据记录引擎 不含函子/结构的Prolog子集 目前支持: muZ(Z3的数据日志引擎) 考虑: pyDatalog 关系编程引擎 无副作用的序言(剪切等) 目前支持: miniKanren ; 似乎正在积极维护 演绎数据库引擎 目前支
用python实现双人对战
涉及到的玩家有两人,但由于我写来自己玩,就把其中一个改成了电脑。 详细内容如下: 人物:西门吹雪(自己)、叶孤城(电脑) 方法:运行后首先输入大招:(0:捅对方,1:砍对方,2:吃药) 输入0后回车:调用 tong(),捅对方一刀,对方掉血10滴 输入1后回车:调用kanren(),砍对方一刀,对方掉血15滴 输入2后回车:调用chiyao(),吃一颗药,补血10滴 电脑端调用随机函数实现。 直至有一方的血量为0时,结束游戏。 (非完全原创,我是对求知讲堂上的老师的决战紫禁之巅进行了一些修改,加入了一些元素)
kanren-ia:Punto 4高7
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人工智能原理实验报告.pdf合肥工业大学人工智能原理实验报告
合肥工业大学人工智能原理实验报告,不知道每年是否都一样。实验的时候老师会给出源码,理解并填空即可。
斑马问题多方法求解[可运行源码]
本文介绍了人工智能导论实验中的斑马问题,通过多种方法进行求解。首先详细阐述了演绎推理的基本概念和实验目的,旨在掌握逻辑与推理的基础知识。随后,文章提供了手动求解的步骤,包括罗列初始条件和逐步推理过程。接着,介绍了三种Python求解方法:穷举法、Google OR-Tools和kanren库。文章分析了每种方法的优缺点,最终选择使用kanren库进行详细设计,包括条件分组、逻辑表达式添加和运行测试。最后,通过程序运行验证了手动求解的正确性,并提供了其他解法的参考链接。
人工智能导论_Introduction_to_Artificial_Intelligence.zip
人工智能导论_Introduction_to_Artificial_Intelligence
C# 基础脚本是 2D 游戏交互逻辑的核心,通过输入监听与物理参数调控可实现角色核心运动;摄像机跟随与 UI 系统保障游戏视觉体验与信息反馈;预制体、触发器与状态逻辑设计,能规范项目资源复用、实现碰撞
C# 基础脚本是 2D 游戏交互逻辑的核心,通过输入监听与物理参数调控可实现角色核心运动;摄像机跟随与 UI 系统保障游戏视觉体验与信息反馈;预制体、触发器与状态逻辑设计,能规范项目资源复用、实现碰撞交互,搭建起 2D 游戏完整的基础运行框架。
mpuziliao xuexi
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仿照WS2812B写出其他RGB带IC灯珠的程序
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顶刊复现基于ESO的无差拍&无模型预测电流控制研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文聚焦于“基于ESO的无差拍与无模型预测电流控制”这一先进控制策略的研究,旨在通过Simulink仿真平台复现顶级期刊中的相关成果。研究以永磁同步电机(PMSM)或逆变器系统为对象,深入探讨将扩张状态观测器(ESO)与无差拍控制、无模型预测控制(MFPCC)相结合的复合电流控制方法。该方法基于超局部模型构建系统动态,利用ESO实时估计并补偿系统内部参数摄动及外部扰动等总扰动,从而有效降低对被控对象精确数学模型的依赖,显著提升电流环的动态响应速度、控制精度与抗干扰能力。文中不仅实现了控制算法的建模与仿真,还将其与传统的PI控制、有限集模型预测控制(FCS-MPC)以及滑模控制等经典策略进行了全面的性能对比分析,充分验证了所提方法的优越性。; 适合人群:具备电机驱动、现代控制理论(特别是自抗扰控制与预测控制)基础知识,且拥有Simulink仿真经验的电气工程、自动化、控制科学与工程等专业的硕士/博士研究生、高校科研人员及工业界研发工程师。; 使用场景及目标:① 学习并动手复现基于扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)这一前沿技术,掌握其核心原理与实现流程;② 深入理解超局部模型的内涵、无差拍控制的原理以及ESO的设计、参数整定与扰动观测补偿机制;③ 通过仿真对比不同电流控制策略(如MFPCC、FCS-MPC、PI、滑模控制)在动态响应、稳态精度和抗扰性能上的差异,为高性能、高鲁棒性的电机控制器设计提供坚实的理论依据和技术参考。; 阅读建议:本资源的核心在于Simulink仿真实践,建议读者在学习前务必巩固相关的控制理论基础,尤其是自抗扰控制(ADRC)和模型预测控制(MPC)的基本概念。在复现仿真模型时,应仔细分析各模块的搭建逻辑,尝试调整ESO带宽、预测步长等关键参数,模拟不同的负载突变、参数失配等工况,通过对比仿真结果来深刻领悟该复合控制策略的优势所在及其适用边界。
Mamba配置文件分享causal-conv1d-1.5.3
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YOLO算法工业产线表面缺陷目标检测数据集-113张-标注类别为划痕-压伤-脏污.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
【直流-直流和交流-直流转换器并网】并网逆变器和双向电池充电器,滤波器设计,并网电池(Simulink仿真实现)
内容概要:本文档系统整合了电力电子与能源系统领域的多项关键技术资源,聚焦于基于Simulink和Matlab的仿真建模与算法实现,涵盖直流-直流和交流-直流转换器并网、三相/单相并网逆变器、LCL滤波器设计、软开关技术、双向电池充放电系统、电池SOC均衡控制、微电网能量管理、储能系统建模与控制等核心方向。同时拓展至先进控制策略的研究与仿真,如滑模控制、模型预测控制(MPC)、自抗扰控制(ADRC)、有限时间观测器、无模型预测控制等,并包含大量“顶刊复现”与“硕士论文复现”案例,强调科研规范性与创新性。此外,资源还涉及永磁同步电机调速系统、多类型短路故障仿真、虚拟同步发电机(VSG)控制、风光储联合系统调度及多种智能优化算法在综合能源系统中的应用,形成从器件级到系统级的完整技术链条。; 适合人群:电气工程、自动化、新能源科学与工程、电力系统及其自动化等相关专业的本科生、研究生、科研人员,以及从事电力电子变换器、新能源并网、微电网控制、电机驱动系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握并网逆变器、双向DC-DC变换器、LCL滤波器及电池管理系统的关键建模与仿真方法;② 深入理解并对比PID、滑模、MPC、自抗扰等先进控制算法在电力系统动态响应与鲁棒性方面的性能差异;③ 支持微电网优化调度、电动汽车能源管理、储能系统设计等科研课题或毕业设计,快速构建高保真度仿真平台并验证所提算法的有效性;④ 借助“顶刊复现”与“论文复现”资源提升科研创新能力与学术写作水平。; 阅读建议:建议按照技术模块分类梳理所需内容,优先结合Simulink仿真模型与Matlab代码进行动手实践,重点关注系统建模逻辑、控制器设计原理与参数整定过程,同时对照相关文献深入理解算法背景与物理意义,以实现理论与仿真的深度融合。
YOLO算法工业车间产品表面缺陷目标检测数据集-3688张-标注类别为缺陷.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
易语言源码神奇猜心术v.1.0
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【线性双端口电路模拟器】使用网络分析的线性电路模拟器,适用于模拟和射频电路,包括嘈杂的双端口研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一款基于网络分析的线性双端口电路模拟器,专为模拟和射频电路的设计与研究而开发,具备对含噪双端口电路的建模与分析能力。该工具以Matlab为实现平台,提供了完整的代码支持,能够帮助用户深入理解线性双端口网络在不同频率下的电气行为,特别是在S参数、Z参数等网络参数体系下的响应特性。模拟器不仅涵盖理想条件下的电路仿真,还引入噪声模型以评估实际环境中信号完整性与系统稳定性,适用于高频通信系统、放大器设计、滤波器分析等应用场景,具有较强的科研与教学实用价值。; 适合人群:具备一定电路理论基础和Matlab编程经验的电子工程、通信工程及相关专业的本科生、研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于模拟和分析模拟电路与射频电路中的双端口网络特性;②支持含噪声环境下的双端口系统研究,提升电路设计的鲁棒性;③辅助高校课程教学与科研项目中的电路仿真需求。; 阅读建议:建议读者结合电路理论知识与Matlab编程实践同步学习,重点关注网络参数(如S参数、Z参数)的建模与仿真流程,建议通过修改示例代码来加深对双端口系统特性的理解,并拓展至实际工程问题的应用中。
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