pygame做按下鼠标显示准星击杀移动的目标的狙击游戏,移动的目标会往窗口下方跑,如果他们跑过了窗口下方,那么输出失败,游戏结束,如果击杀完所有目标,那么输出胜利,开始下一关
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
电力系统【多目标调度+预测】基于周期增强时序预测与帕累托多目标优化的建筑群储能鲁棒调度策略研究(Python代码实现)
内容概要:本文针对建筑群储能系统的多目标调度问题,提出了一种融合周期增强时序预测与帕累托多目标优化的鲁棒调度策略。该方法首先构建具有周期性特征捕捉能力的时间序列预测模型,对建筑群的能源负荷需求与可再生能源出力进行高精度预测,充分考虑季节性、日周期等复杂时序特性;在此基础上,建立涵盖经济成本最小化、能源利用效率最大化与碳排放最小化的多目标优化模型,并采用帕累托前沿求解技术生成非支配解集,实现多目标间的协同优化与权衡分析。研究通过Python实现了从数据预处理、预测建模、优化求解到结果可视化的完整算法流程,验证了所提策略在提升系统经济性、环保性与运行鲁棒性方面的优越性能。; 适合人群:具备一定Python编程基础和电力系统、能源工程等相关背景,从事智能电网、综合能源系统、储能调度或优化算法研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于建筑群储能系统在高波动性负荷与新能源出力场景下的调度决策支持;②为多目标优化问题提供基于帕累托最优的建模与求解实践范例;③通过周期增强预测提升对复杂周期性能源行为的建模能力,增强调度方案的前瞻性与适应性。; 阅读建议:此资源强调理论与代码实现的深度融合,建议读者在学习过程中动手运行并调试所提供的Python代码,深入理解周期特征提取、多目标优化建模与帕累托解集分析的集成机制,并尝试在不同参数配置和场景假设下进行仿真实验,以全面掌握鲁棒调度策略的设计原理与工程应用要点。
HTML+Python写的SCCM监控平台
监控功能覆盖 站点服务与组件:SMS_EXECUTIVE、组件管理器、SUP、RSP、PXE、FSP、AI、分发管理器、复制代理、colleval 等错误/警告汇总,可按站点过滤 管理点 MP:地址、客户端数、队列积压、24 小时可用率采样条、证书到期、CMG 云 MP 标识 分发点 DP:类型/PXE、磁盘剩余空间告警(<15% 转红)、内容包已安装/分发中/失败 二级站点:与父站点复制链路状态(已连接/传输中/已暂停/失败)、传输进度、队列文件量、24h 状态采样 报表中心:软件更新合规、任务序列执行、集合与成员、客户端版本分布、服务器容量、内容分发失败、告警事件——每张均可预览并导出 CSV / Excel(.xlsx) 自动刷新 15/30/60 秒、5 分钟可选,支持手动刷新;状态配色绿/黄/红与 SCCM 控制台健康检查一致
车间调度基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的两阶段算法,用于解决柔性作业车间调度问题(FJSP),并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用CNN强大的特征提取能力,对工序与机器分配关系进行有效建模,生成高质量的初始调度方案;随后在第二阶段引入优化算法对初始解进行局部搜索与精细化调整,以最小化最大完工时间(makespan)。文中详细阐述了网络结构设计、问题建模方式、训练策略及调度解码机制,并通过大量仿真实验验证了该方法在求解质量和计算效率方面相较于传统启发式与元启发式算法的显著优势,展示了深度学习与组合优化深度融合在智能制造调度领域的潜力。; 适合人群:具备一定机器学习与优化算法基础,从事智能制造、生产调度或运筹优化相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于柔性作业车间等复杂制造环境中的任务调度优化;②为结合深度学习与组合优化问题提供技术参考,推动调度决策的智能化与自动化水平提升;③通过Matlab代码实现促进算法复现、性能对比与二次开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解算法实现细节,重点关注CNN如何将调度实例转化为可学习的空间特征表示,并深入理解两阶段协同优化的架构设计逻辑,以便将其思想迁移至其他NP-hard调度问题中应用。
C++代码200例-下载即用.zip
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 GreedySnake c++经典项目贪吃蛇游戏控制台版,详细注释。 (点个star再走不急) 教程地址: 游戏截图:
文档java课程设计九宫格数独
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最新IPA在线签名系统源码 全开源版本
最新IPA在线签名系统源码 全开源版本 基于Thinkphp8.0+VUE3开发 配合Zsign工具签名 前台vue 后台使用art design pro管理框架 后台带软件源自动拉取 支持自助签名 支持在线签名 测试环境:Nginx + PHP8.2 + MySQL5.7 + ThinkPHP伪静态
投资融资创业项目计划书收购某生物制品公司商业计划书
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使用Butterworth IIR滤波器进行语音信号去噪,并对MATLAB进行SNR分析.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
计算机文档资源文档java主观测试题
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文档数据结构课程设计-马踏棋盘
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiGRU的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了一种基于CNN-BiGRU的光伏功率预测模型,旨在实现多变量输入条件下的超前多步预测。该方法深度融合卷积神经网络(CNN)强大的局部特征提取能力与双向门控循环单元(BiGRU)对时间序列前后依赖关系的建模优势,构建了一个高效的深度学习预测框架。通过引入光照强度、温度、湿度、风速及历史功率等多变量数据作为输入,显著增强了模型对光伏发电波动性和非线性特性的感知能力,并支持多步超前预测,提升了在电网调度与能源管理中的实用价值。文中系统阐述了模型的结构设计、数据预处理流程、特征选择机制、训练策略及实验验证过程,结果表明,该模型在多种评价指标下均优于传统预测方法,具备更高的预测精度与鲁棒性。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法开发等相关领域的科研人员与工程技术人员,特别适合高校研究生及具有1-3年工作经验的研发人员。; 使用场景及目标:①应用于光伏发电站的实际功率预测系统,为电网的稳定运行与能量调度提供可靠数据支撑;②为多变量、非线性、长序列的时间序列预测问题提供可复用的深度学习建模范式;③推动CNN与BiGRU等先进神经网络结构在可再生能源预测领域的工程化落地与性能优化。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解数据标准化、滑动窗口构造、模型搭建与超前多步预测的实现逻辑,通过复现实验并与ARIMA、LSTM等基准模型对比,深入掌握模型优势,后续可尝试融合注意力机制或优化超参数以进一步提升预测性能。
铭安PHP反馈系统源码
一、系统简介 铭安PHP反馈系统是一套开箱即用的用户反馈与工单管理系统,帮助运营方把「用户零散反馈」变成「可跟踪、可公示、可奖励」的闭环。 用户在 PC 或手机上提交建议、BUG 与功能创意,工单按「已受理 → 评估中 → 处理中(带进度百分比)→ 已发布 → 已关闭」流转;管理员在后台回复、调整状态与进度,系统自动通过邮件把每一步变化通知用户;优质反馈可按质量等级发放积分,形成激励。用户同意公开的工单会汇入「反馈大厅」,其他用户可浏览同类问题、避免重复提交。 系统零依赖:不使用任何 PHP 框架、不需要 Composer、不需要 Node 构建,纯原生 PHP + MySQL,代码拷贝到服务器即可运行。 二、核心功能 用户侧 双模式注册登录(邮箱 + 密码 / 用户名 + 密码),支持邮箱验证码与找回密码 提交工单:类型、标题、关联产品、影响程度、附件、联系邮箱、是否公开 我的工单:按状态筛选,查看进度百分比与完整处理时间线 补充说明与回复:用户在详情页追加内容,管理员回复,形成双向时间线 公开性自由切换:提交后可随时把工单在「公开 / 私密」之间切换 反馈大厅:浏览他人公开的工单,可整体关闭或设为「需登录」 个人中心:资料维护、积分余额查看 管理侧 仪表盘:工单 / 用户 / 邮件 / 趋势四类概览,近 7 日工单趋势图,最近操作动态 工单管理:按状态、类型、关键词筛选,状态与进度调整、回复、删除、CSV 导出 用户管理:搜索、禁用 / 恢复(禁用即时下线) 奖励管理:质量等级配置、积分发放确认、撤销、手动调整,全程留痕 邮件通知:SMTP 配置、测试发信、6 套模板自定义、发送队列排查与手动重试 站点品牌:系统名称、图标、ICP 备案号 界面与导航:PC 顶部菜单、移动端快捷入口、首页幻灯片、页脚链接与文案 协议与声明:用户协议 / 隐私政策 / 免责声明
YOLO26算法实验室环境手部惯性测量单元设备目标检测+训练好的模型+699张数据集+pyqt可视化界面.zip
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[手部惯性测量单元设备(hand imu Cidw)] · 训练集:559 张 · 验证集:70 张 · 测试集:70 张 · 总计:699 张 该数据集聚焦于实验室环境中佩戴在手腕上的手部惯性测量单元设备的精准识别,通过多角度、多姿态的图像采集,全面覆盖了设备在不同操作状态下的视觉表现。数据集真实还原了科研或工程测试场景中人体与传感器交互的典型情况,为高精度人机交互系统、动作捕捉技术及智能穿戴设备的研发提供了高质量的视觉基础支撑。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 45 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9915** mAP50-95 | 0.6864 Precision | 0.9577 Recall | 0.9703 train/box_loss | 1.1184 train/cls_loss | 0.4638 val/box_loss | 1.0835 val/cls_loss | 0.3932 【训练过程分析】 45 轮训练后 mAP50 达到 0.9915,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6864,和 mAP50 差距 0.31,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9577、Recall 0.9703,精召双高,模型对手部惯性测量单元设备的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖...
dbeaver-ce-26.2.2-windows-x86-64.zip
DBeaver CE Windows x86-64 版本是 DBeaver 社区版在 2024 年发布的稳定更新版本,专为运行 Microsoft Windows 操作系统的 64 位架构计算机编译构建。该软件包以 ZIP 格式封装,不包含安装程序,采用绿色免安装设计,解压后即可直接运行 dbeaver.exe 启动主程序。其核心定位是面向数据库开发人员、DBA、数据分析师及系统运维工程师提供一体化的数据库可视化操作环境。软件内置对超过八十种主流与小众数据库系统的原生支持,涵盖关系型数据库如 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、Oracle Database、Microsoft SQL Server、IBM Db2、SQLite、HSQLDB、H2、Derby、Firebird、Informix、Teradata、Vertica、Greenplum、Exasol、ClickHouse、DuckDB、Apache Derby;也包括 NoSQL 类型中的 Cassandra、MongoDB(通过 JDBC 兼容驱动)、Redis(通过插件扩展);同时兼容各类云数据库服务
事事通网址导航系统源码
事事通网址导航系统源码 首页随机一言 开关:后台 → 系统管理 → 网站配置 → 首页随机一言(开启 / 关闭)。 数据文件:默认 /assets/date/date.dat,一行一条,空行与 # 开头行自动忽略,编码 UTF-8 无 BOM。 可自定义为站点相对路径、服务器绝对路径或远程 http(s) 地址;后台实时显示「共 N 条」并预览一条。 六套模板首页均已接入(模板侧调用 echoHitokoto('模板类名')),详见 docs/hitokoto.html。 详情页快照生成 API 位置:后台 → 系统管理 → 网站配置 → 详情页快照生成 API。 默认已内置 WordPress mShots 截图服务(https:/.com/mshots/v1/{u}?w=1024&h=768),留空即用,详情页自动显示真实网站截图。 想换成其它接口:支持占位符 {url} / {u} / {host} / {name},OZ 代表站点根路径;也可填 ...?url= 结尾形式,系统自动补全网址。 想关闭快照(回退显示站点 favicon):填 off 即可。 内置 assets/snapshot.php 为离线占位图,无 GD 也返回有效图片,绝不 500。详见 docs/snapshot.html。 3.1 购买广告 / 在线支付(v3.1 新增) 前台下单页:?act=pay(伪静态 pay.html)。与参考站流程一致:订单编号 / 收款商家 / 三步进度 / 广告类型(首页置顶站点 - 100/月 等)/ 站长QQ / 站点ID / 购买时间(1/3/6/12月)/ 付款方式(微信支付、支付宝、QQ钱包)/ 立即购买(按钮实时显示合计金额)。 后台配置:支付中心 → 支付配置(兼容彩虹易支付协议:开启开关、网关地址、商户 ID/密钥、回
STM32 LED闪烁程序
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### 基础的STM32 LED点亮实例 #### 简介 本资料旨在阐述如何在STM32微处理器上完成一个最基础的LED点亮实例。该实例适合初学者作为STM32开发的开端,通过此指南,学习人员可以掌握STM32的基本设置、GPIO端口的运用以及延时方法的实现途径。 #### 核心概念 1. **STM32微控制器概述** - **STM32**:这是一系列基于ARM Cortex-M内核的微控制器。 - **Cortex-M内核**:专为嵌入式系统设计,具备低能耗与高效率的特性。 - **STM32系列**:依据性能与资源分配,划分为多个分支,比如F1、F4等。 2. **GPIO(通用输入输出)端口** - **GPIO功能**:用于操控外部设备,例如LED灯、按键等。 - **GPIO设置流程**: - 启动GPIO时钟。 - 设定GPIO的工作状态(输入/输出)。 - 调整GPIO的传输速率。 - 进行GPIO的初始化。 - **代码实例**: ```c void LED_Configuration(void) { RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOD, ENABLE); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_0 | GPIO_Pin_1; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_Out_PP; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOD, &GPIO_...
GetLastError()错误代码大全
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/4dd71b99c343 "GetLastError() 错误代码集合" GetLastError() 函数是 Windows 操作系统内部广泛应用的工具,其核心功能在于获取最近一次发生的错误代码。该函数通常在应用程序遭遇不明状况时被调用,通过分析其输出值来诊断问题根源。GetLastError() 函数所返回的错误代码属于 DWORD 类型数据,其数值区间介于0至11031之间。这些错误代码可依据不同标准进行归类,主要包括操作系统层面的异常、文件系统层面的故障、网络连接问题以及打印机相关的错误等类别。 在接下来的内容中,我们将对各类错误代码进行深入剖析,涵盖操作系统层面的异常、文件系统层面的故障、网络连接问题以及打印机相关的错误等。 操作系统层面的异常 * 0 - 操作顺利完成 * 1 - 功能调用失败 * 2 - 系统未能定位到指定文件 * 3 - 系统未能找到指定路径 * 4 - 系统无法开启文件 * 5 - 访问权限被拒绝 * 6 - 句柄标识无效 * 7 - 存储控制块数据损坏 * 8 - 存储资源不足无法执行指令 * 9 - 存储控制块地址非法 * 10 - 环境配置错误 * 11 - 尝试加载格式不正确的程序 * 12 - 访问权限代码无效 * 13 - 数据内容不正确 * 14 - 内存资源不足无法完成操作 * 15 - 系统未能识别指定驱动器 文件系统层面的故障 * 16 - 目录删除操作无法进行 * 17 - 系统无法将文件迁移至不同驱动器 * 18 - 文件资源已耗尽 * 19 - 存储介质存在写保护状态 * 20 - 系统未能定位到指定设备 * 21 - 设备尚未准备就绪 * ...
软件工程文档模板集合-下载即用.zip
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 This is a menu program! Build Procedure $ make clean $ make $ ./menu # you can input help/version/quit cmd.
awesome-shizuku-master.zip
awesome-shizuku-master.zip
uniappdemo.zip
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/8e8053c4e35c uni-app是由DCloud(即海豚浏览器背后的公司)设计的一款基于Vue.js技术的跨平台前端框架。其核心思想是让开发者仅需编写一次代码,就能达成多平台的兼容性,涵盖了iOS、Android、H5、小程序以及快应用等多个不同的终端设备。这种“编写一次,随处运行”的特性显著提升了开发效能,减少了维护开销,特别适用于构建规模庞大且结构复杂的应用程序。 【Vue.js基础】 uni-app的开发根基是Vue.js,这是一款具备轻量级MVVM(Model-View-ViewModel)架构的前端框架。Vue.js借助声明式的数据结合以及组件化机制,简化了前端构建过程。在uni-app环境中,Vue的模板语法、计算属性、指令、组件等要素均被保留并应用于开发跨平台应用。开发者需要充分掌握Vue的基础概念和操作方法,例如数据绑定(v-bind、v-model)、条件性渲染(v-if、v-else)、循环(v-for)、事件处理(v-on)等。 【uni-app组件系统】 uni-app配备了一套内容丰富的原生组件集合,这些组件依托于各平台的原生API,能够实现接近原生应用的交互效果。比如,按钮(button)、图像(image)、列表(list)、导航栏(navigator)、滑动视图(swiper)等。开发者可以通过设定配置属性、响应事件来调整组件的功能表现和视觉样式,达成自定义功能的目标。 【uni-app插件市场】 在具备内置组件之外,uni-app还拥有一个功能强大的插件市场,其中提供了众多第三方组件和API,覆盖了地图、支付、推送、广告等多种功能范畴。开发者可以便捷地集成这些...
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