输入数字,转换成汉字,在统计数据量时很好用,而输入数字转成大写汉字,可以用于填写收据报销单哦 下载链接 https://pan.baidu.com/s/1nv3Ci6l 效果图如下: 直接上代码 object toChinese { def toChinese(number: Long) = { var count = number.toString.reverse.toList.map(_.toString.toInt) val num = List("零", "一&quo…

八.生成新的单节蛇身我们这里先说说游戏小原理好了,游戏运行后,通过计时器事件不断生成新的单节蛇身类SnakeNode,添加到List中的0位置,原来的蛇头变成了第二节.该节新蛇头的坐标通过蛇头前进方向Direct进行判断,即如果原蛇头往左运行,则新蛇头在原蛇头位置的左一格生成,其他方向以此类推.最后将该节添加到SnakeNodes列表中,并将相应图形添加到游戏区. private void GenNewSnakeNode() { SnakeNode snakeNode = null; switc…

一. 游戏界面首先,按照惯例,编辑MainWindow.xaml,先将游戏界面制作好.非常简单:(1)主游戏区依然使用我们熟悉的Canvas控件,大小为640X480像素,设定每小格子为20px,所以横坚坐标的格子数为32x24.见源代码的最后位置.(2)定位控件我们使用DockPanel,方便放置主菜单.(3)将按键事件PreviewKeyDown放在Window内. <Window x:Class="MoonSnake.MainWindow" xmlns="http…

100个Python练手小程序,学习python的很好的资料,覆盖了python中的每一部分,可以边学习边练习,更容易掌握python. [程序1] 题目:有1.2.3.4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少? 1.程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去  掉不满足条件的排列. 2.程序源代码: for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k in range(1,5): if( i !…

100个Python练手小程序,学习python的很好的资料,覆盖了python中的每一部分,可以边学习边练习,更容易掌握python. 本文附带基础视频教程:私信回复[基础]就可以获取的 [程序1] 题目:有1.2.3.4个数字,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?都是多少? 1.程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列. 2.程序源代码: [程序2] 题目:企业发放的奖金根据利润提成.利润(I)低于或等于10万元时,奖金可提10…

一.Visual Studio创建一个WPF项目. 简单调整一下MainWindow.xaml文件.主要使用了两个Canvas控件,分别用于显示模拟和数字时钟,命名为AnalogCanvas.digitCanvas.代码如下: <Window x:Class="MoonClock.MainWindow" ... Title="Moon Clock" Height="600" Width="1280" WindowStar…

java客房管理小项目 这个客房管理小项目,适合java初学者练手.功能虽然不多,但是内容很齐全! 喜欢这样文章的可以关注我,我会持续更新,你们的关注是我更新的动力!需要更多java学习资料的也可以私信我! 祝关注我的人都:身体健康,财源广进,福如东海,寿比南山,早生贵子,从不掉发!共有5层,每层10间客房,以数字101--509标示:具有入住,退房,搜索,退出四个简单功能: public class Hotel { static final int floor = 5; static fina…

初始Spring MVC 前几天开始了我的spring学习之旅,由于之前使用过MVC模式来做项目,所以我先下手的是 Spring MVC,做个练手项目,非常简单 项目介绍: 用户输入信息 -> 后台处理 -> 输出信息 开始 创建Spring MVC 项目(创建时下载所需文件) 2.创建完的项目目录是这样的 配置Web项目结构 参考另一篇文章IDEA如何创建及配置Web项目(多图) 有变化的是: 不需要自己创建 lib 文件夹,在创建项目时已经建立,另外在 WEB-INF 建立 jsp 用于存…

接上一篇<微信小程序初体验,入门练手项目--通讯录,后台是阿里云服务器>:https://www.cnblogs.com/chengxs/p/9898670.html 开发微信小程序最尴尬的是好不容易开发完了,却在代码审核时被卡住了.因为你可能认为你的类目是开放类目中的一个,但是微信可能判定为另一个需要资质的或者未开放的. 同步交流学习社区:https://www.mwcxs.top/preview/441 一.配置参数 入门级的小程序,只需要使用接口请求,其他功能是没有的. 1.服务器接口请…

内容: 一.前言 二.相关概念 三.开始工作 四.启动项目起来 五.项目结构 六.设计理念 七.路由 八.部署线上后端服务 同步交流学习社区: https://www.mwcxs.top/page/440 源码地址:https://github.com/saucxs/wx_phoneBook 上线之后小程序码: 测试账号:18966667777,密码:test 一.前言(坑爹的玩意) 微信小程序自从2017年,被各种看好,不过一段时间过去了还是反响平平,下半年随着各项功能的开放,很多企业陆续接入…

练手小程序 程序作用:对IP实时记录: 1.定时获取外网IP,存储在本地文件中: 编写思路: 1)收集获取外网的API接口       http://bbs.125.la/thread-13838979-1-1.html 2)定时执行        http://blog.csdn.net/imzoer/article/details/8699083/ 4)记录本地文件 # -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: gbk -*- # Date: 2016/4/27…

接上一节,游戏控制首先要解决的就是碰撞检测了 这里用到了学习笔记(三)射线检测的内容了 以鸟为射线原点,向前.上.下分别发射3个射线,射线的长度较短大概为10~30. 根据上一节场景的建设,我把y轴设为前进方向,z轴设为高度~ 如果射线返回有结果,那么说明鸟遇到了障碍物.代码如下: var raycaster1 = new THREE.Raycaster(birdmesh.position, new THREE.Vector3(0, 1, 0), 0, 30) var raycaster2 =…

编程路上的菜鸟一枚 : 最近接触了vue 然后写了一个练手的项目 使用vue-cli脚手架来搭建了的项目 技术: vue2  + vue-router  + ES6 + axios 框架有 mint-ui(不建议使用,早已经不更新了,推荐vant),mui 项目演示: 新闻 热播电影列表 商品(用豆瓣电影模拟的) 购买 github地址:https://github.com/j190512/vue_practice/tree/master/vue/vue-cli/pj_practice 一个简单…

  Python学习路径及练手项目合集 Wayne Shi· 2 个月前 参照:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23561159 更多文章欢迎关注专栏:学习编程. 本系列Python技术路径中包含入门知识.Python基础.Web框架.基础项目.网络编程.数据与计算.综合项目七个模块.路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等.完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力. 完整的Pytho…

从前的日色变得慢,车.马.邮件都慢 一生只够爱一门编程语言 从前的教程也好看,画面精美有样子 你看了,立马就懂了 Python最性感的地方,就在于它的趣味性和前沿性,学习Python,你总能像科技节的"弄潮儿"一样接触到最新的技术,比如聊天机器人.机器学习.股票量化策略.临近算法.情感分析等: 今天给大家推荐10个这样的有趣教程,同时附有视频讲解和对应的练手项目. 10. 使用机器学习方法预测世界杯冠军 用机器学习的方法,通过对往期世界杯数据的学习和分析,来预测未来的世界杯冠军.视频教…

美国20世纪最重要的实用主义哲学家约翰·杜威提出一个学习方法,叫做:Learning By Doing,在实践中精进.胡适.陶行知.张伯苓.蒋梦麟等都曾是他的学生,杜威的哲学也影响了蔡元培.晏阳初等人. 实验楼以此理念为核心,设计了许多的学习项目,通过动手实践来攻克知识难点,并且比看书看视频更加具有趣味性:希望大家可以试一试. Python 破解验证码 通过一个简单的例子来实现破解验证码.从中我们可以学习到 Python 基本知识,PIL 模块的使用和破解验证码的原理. 2. Python 图片…

转载自知乎 Wayne Shi,仅仅为了方便收藏查看,侵权删. 阶段1:入门知识 零编程基础的可以先从下面几个教程了解编程及环境入门知识.(已有编程基础直接从阶段2起步) 1. 编程新手指南2. Linux 基础入门3. Git 实战教程 阶段2:Python基础 看完入门知识,就可以开始本阶段的征程了.(Python2和3的教程可以选择一个深入学习)1. Python3 简明教程2. Python快速教程(基于Python 2.7) 阶段3:Web框架 1. Python Django Web…

不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来,这个实际的东西当然就是项目啦,不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行. 这里整理了70个Python实战项目列表,都有完整且详细的教程,你可以从中选择自己想做的项目进行参考学习练手,你也可以从中寻找灵感去做自己的项目. ####1.Python 图片转字符画 ####2.200行Python代码实现2048 ####3.Python3实现火车票查询工具 ####4.高德API+Python解决租房问题 ####5.Python3 色情图片识别 ##…

经常有读者在微信上问我: 在学编程的过程中,看了不少书.视频课程,但是看完.听完之后感觉还是不会编程,想找一些项目来练手,但是不知道去哪儿找? 类似的问题,有不少读者问,估计是大部分人的困惑. 练手项目那肯定是去github找啊! 之前我在知乎上回答过这种问题,分享了一些 github 的项目,点赞还不错. 所以,这次又重新整理了一下,分享出来.以下项目排名不分先后: 1. litemall https://github.com/linlinjava/litemall Star: 15.5k 这…

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是…

实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…

前端学习还是很有趣的,可以较快的上手然后自己开发一些好玩的项目来练手,网上也可以一抓一大把关于前端开发的小项目,可是还是有新手在学习的时候不知道可以做什么,以及怎么做,因此,就整理了一些前端项目教程,希望可以帮助正在学习前端的小伙伴.为了方便阅读,大概把前端可以做的项目分为三类: 游戏类 实用类 好玩类 然后依次推荐一些项目教程,想要学习的小伙伴可以看看~ 游戏类 其实很多常见的小游戏都是纯前端开发出来的,比如曾经风靡的2048.别踩白块啊等等,简单有趣,对于初学者来说,这些小游戏是非常不错的练…

Hello,大家好. 在之前两篇文章中: webpack练手项目之easySlide(一):初探webpack webpack练手项目之easySlide(二):代码分割 与大家分享了webpack的基本使用方法,以及使用webpack对代码进行分割,根据需求进行异步加载. 今天我们继续为大家介绍webpack的其他应用方法,主要包括common chunks以及web-dev-server. 1.Demo与Code 在实际的项目开发过程中,我们的项目中会有很多公共的部分,比如一些第三方的组件,…

最近在学习webpack,正好拿了之前做的一个小组件,图片轮播来做了下练手,让我们一起来初步感受下webpack的神奇魅力.     webpack是一个前端的打包管理工具,大家可以前往:http://webpack.github.io/ 作详细了解.相对于之前的前端模块打包工具, 个人认为webpack至少拥有以下值得我们拿来一用的优点: js/css/img/html等等都是静态资源,都可以通过webpack进行打包处理 所有资源都可以按需加载,避免了之前的加载器把所有资源打包在一个文件,导…

在上一篇博文中,我们对KNN算法思想及流程有了初步的了解,KNN是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,也就是说对于每个样本数据,需要和训练集中的所有数据进行欧氏距离计算.这里简述KNN算法的特点: 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型(具有有穷多个不同值,值之间无序)    knn算法代码: #-*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import operatorimport…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下.不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个"hello word"程序----mnist手写数字识别.下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案.其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章,是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣.  …

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…