我开发《愤怒的小鸟 · 番外篇》花费4天了，这是一款受愤怒的小鸟启发的游戏。 游戏说明 上下飞行，躲避途中所有愤怒的绿猪…收集能量以获得积分！ 故事情节： 邪恶的猪从我们的王国偷走了金蛋，小红的职责是在为时天黑之前将其带回来….祝你好运！愤怒的小猪会用障碍物挡住你的路，但你应该躲避它们…我的最高分是 248，你能打败它吗？ SJA 分析数据： · 代码数量： 代码总数：532 ，有效代码：526 ，代码块：56 ； · 高级编辑： 扩展种类：0 ，函数定义：3 ，变量 & 列表定义：14 ； · 资源数量： 角色数：12 ，造型数量：51 ，音频数量：12 ； · 资源大小： 工程大小：12.6MB ，音频大小：9.2MB ，造型大小：3.4MB 。 此后仍有作品或有趣游戏，可以进行学习与借鉴。请关注作者，且点赞加收藏，记得推荐好友。下载即可游玩，快来下载吧！五星好评可以私信我，免费送资源！快来评论吧！

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

深度学习是一种人工智能领域的核心技术，它基于人工神经网络的模拟，通过大量数据的训练来自动学习特征，从而实现模式识别和预测。在当前的IT行业中，深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架，它为研究人员和工程师提供了一个强大的平台，用于构建和部署大规模机器学习模型。 本压缩包"深度学习培训PPT.rar"包含了由专家陈力主讲的一系列深度学习课程讲义，主要围绕TensorFlow框架展开，同时也涉及到了深度学习的基础理论和实际应用。以下是这些文件的主要内容概览： 1. **陈力-1.深度卷积网络基本原理、结构与优化.pdf**：这份文档详细介绍了深度卷积网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的基本原理，包括卷积层、池化层、激活函数等关键组件，并探讨了网络的优化方法，如梯度下降、动量优化和Adam优化器。 2. **陈力-2.TensorFlow介绍与入门.pdf**：此讲义主要面向初学者，系统地介绍了TensorFlow的安装、环境配置，以及如何创建计算图、会话和变量。同时，还讲解了如何利用TensorFlow进行数据读取、预处理以及模型的构建和训练。 3. **陈力-3.深度卷积网络实践与讲解.pdf**：这一部分深入探讨了CNN在实际问题中的应用，可能包括图像分类、目标检测等任务，同时通过实例展示了如何在TensorFlow中实现这些网络架构。 4. **陈力-4.深度学习遥感图像检测.pdf**：遥感图像分析是深度学习的一个重要应用领域，这部分可能涵盖了使用CNN进行遥感图像目标检测的技术，包括Faster R-CNN、YOLO等前沿算法。 5. **陈力-5.*(新)网络框架演化和标注工具.pdf**：这部分可能讨论了深度学习网络框架的发展历程，以及常用的标注工具，如LabelImg等，这对于数据预处理和模型训练至关重要。 6. **陈力-6.深度学习遥感图像分割.pdf**：遥感图像分割是另一个关键应用，涉及到像素级别的分类，可能会介绍语义分割和实例分割的最新进展，如U-Net、Mask R-CNN等模型。 通过学习这些讲义，读者不仅可以掌握深度学习的基础知识，还能了解到TensorFlow的实际操作，以及深度学习在遥感图像分析领域的具体应用。这些材料对于想要提升深度学习技能的IT从业者或是科研人员来说，是非常宝贵的资源。

在电脑维修领域，积累心得和实践经验是至关重要的。本文将基于“电脑维修心得 (电脑维修心得+收藏+DIY经验)”这一主题，深入探讨电脑维修过程中的一些关键知识点，旨在帮助读者提升自己的技能和理解。 了解基础硬件是电脑维修的第一步。包括主板、CPU、内存、硬盘、显卡、电源等主要部件的功能和相互作用。例如，CPU是电脑的大脑，处理所有的计算任务；内存负责临时存储数据，提高处理速度；硬盘则是数据的长期存储介质，有机械硬盘和固态硬盘之分；显卡则负责图形处理，分为集成显卡和独立显卡。 故障诊断是维修的核心。当电脑出现故障时，需要通过观察、询问用户、检查硬件和软件状态来定位问题。例如，如果电脑无法启动，可能是电源、主板、内存或CPU出现问题。通过排除法，逐一替换可疑部件，可以快速找到故障源。 再者，掌握基本的拆装技巧也是必要的。电脑内部组件精密，拆装时要小心静电防护，避免对电子元件造成损坏。使用正确的工具，如十字螺丝刀、防静电手环等，能确保操作安全。 系统问题也是常见故障之一。了解如何安装、备份和恢复操作系统，如Windows、Linux等，是每个维修人员必备的技能。此外，对于驱动程序的管理，知道如何更新、卸载和回滚驱动，可以解决很多由驱动冲突或不兼容导致的问题。 在硬件升级方面，DIY经验很重要。比如，升级内存可以提高电脑运行速度，更换固态硬盘可以提升系统响应速度。但要注意兼容性，不同的主板可能支持不同类型的内存或显卡，购买前需查阅相关规格。 故障预防同样关键。定期清理灰尘，保持良好的散热，可以减少硬件过热引发的问题。同时，合理使用电脑，避免下载恶意软件，也是保护电脑健康的重要措施。 与用户沟通技巧不容忽视。维修过程中，耐心倾听用户描述问题，用通俗易懂的语言解释故障原因和解决方案，能增强用户的信任感，提高维修效率。 电脑维修不仅需要扎实的技术知识，还涉及到实践操作、故障诊断、用户服务等多个方面。通过不断学习和实践，积累个人的电脑维修心得，可以更好地应对各种电脑问题，提高工作效率，甚至发展成为专业的DIY爱好者。

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卷积神经网络结构图 Visio

传统的小波神经网络以梯度下降法训练网络，而梯度下降法易导致网络出现收敛早熟、陷入局部极小等问题，影响网络训练的精度。文章将萤火虫算法用于训练小波神经网络，在全局内搜寻网络的最优参数。为了提高萤火虫算法参数寻优的能力，在训练过程中自适应调节γ值。同时利用高斯变异来提高萤火虫个体的活性，在保证收敛速度的同时避免算法陷入局部极小。将优化后的小波神经网络用于短期负荷预测，实验证明改进后的预测模型非线性拟合能力较强、预测精度较高。

教程名称：        韩顺平 经典玩转Oracle视频课程该教程用循序渐进的手法和项目驱动的案例，由浅入深的讲解oracle的基础部分和高级部分。包括以下内容:(1)oracle基础介绍　　　　　(2)oralce安装(3)oracle的基本使用　　　　(4)oracle用户管理(5)oracle表的管理　　　　　(6)oracle表查询(7)java操作oracle　　　　　(8)oracl 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。