摘要： 本项目首先开发了一个python的类用于预处理wav音频文件来提取MFCC特征，得益于python_speech_features库其实几行代码就能解决，但为了后续的学习借鉴，本次开发较完善点，开发的多个接口对多种数据传递的情况做演示，然后用C++调用这些python接口并取回数据，经测试，每次调用接口会比纯python执行慢不到1毫秒，最终打包后的项目放到无任何开发环境的虚拟机做测试，这其中的波折和踩坑真的只有做过的才懂┭┮﹏┭┮ 阅读全文

摘要： 项目调用opencv配合dxgi完成对桌面和窗口的截图并进行不规则形状的模板匹配，并以梦幻西游为例，用来搜查鼠标位置（其实就是为了能写点游戏脚本玩玩）。 但最终目的其实是分别用纯C++、python搭配C++打包的dll、纯python 对比3种渠道的速度 阅读全文

摘要： 项目调用C++的opencv模块进行模板匹配,即在一张源图上找到对应模板图最相似的位置，网上大多数使用matchTemplate方法并没有使用到mask遮罩（也可以叫掩膜），而在现实情况中不规则的模板更为常见，而模板加遮罩则可以实现不规则模板，本文以梦幻西游鼠标为例，展示了用遮罩和不使用遮罩的差异。 程序输入：需要定位模板的原图、模板图、遮罩图 程序输出：模板图在原图中的位置 阅读全文

摘要： 项目编写的C++程序，根据输入的字符串，遍历所有桌面窗口标题，查找包含该标题的窗口，对该桌面窗口进行截图，以梦幻西游为例 阅读全文

摘要： 项目调用tensorflow.keras搭建DDQN框架的智能体，其中Q值网络为简单的CNN网络，将8皇后问题的整个表格作为输入（即环境状态），下一个皇后的摆放位置为输出（即行动），最终训练出了可独立完成8皇后问题的智能体。 阅读全文

摘要： 本实验根据英雄联盟的对局数据，搭建全连接网络分类模型，以粒子群算法对神经网络的节点数和dropout概率进行调优，最后对比默认模型和优化后的模型对英雄联盟比赛结果的预测准确率 。 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。它的优点是收敛快、实现简单，缺点则是容易陷入局部最优。 阅读全文

摘要： 图像语义分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。本文提供了一个可进行自定义数据集训练基于pytorch的deeplabv3+图像分割模型的方法，训练了一个动漫人物分割模型，不过数据集较小，仅供学习使用 程序输入：动漫图片 程序输出：分割好的动漫人物图片 阅读全文

摘要： 程序调用C++的opencv模块，根据拉普拉斯变换计算像素方差来作为图片的模糊程度和遮挡程度的指标值，然后根据参考值构建正态分布，根据3西格玛准则，判断图片是否异常，最终实现了模糊检测和遮挡检测功能。但是本程序使用的数据集为从VOC2007随机选择的图片，对于固定场景，最好选择对应场景的图片集，以及调整正确的参数。 阅读全文

摘要： 程序调用Python的opencv模块，根据拉普拉斯变换计算像素方差来作为图片的模糊程度和遮挡程度的指标值，然后根据参考值构建正态分布，根据3西格玛准则，判断图片是否异常，最终实现了模糊检测和遮挡检测功能。但是本程序使用的数据集为从VOC2007随机选择的图片，对于固定场景，最好选择对应场景的图片集，以及调整正确的参数。 阅读全文

摘要： 程序调用tensorflow.keras搭建了一个简单长短记忆型网络(LSTM)，以上证指数为例，对数据进行标准化处理，输入5天的'收盘价', '最高价', '最低价','开盘价'，输出1天的'收盘价'，利用训练集训练网络后，输出测试集的MAE 阅读全文