本文实例为大家分享了python3pygame接小球游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下操作方法：鼠标操作截图：直接放代码：#-*-coding:utf-8-*-importsys,pygame,random#导入库frompygame.localsimport*defprint_text(font,x,y,text,color=(255,255,255)):imgText=font.render(text,True,color)#创建字体，三个参数是
系统 2019-09-27 17:56:28 1918
题目https://leetcode-cn.com/problems/power-of-two/comments/给定一个整数，编写一个函数来判断它是否是2的幂次方。示例1:输入:1输出:true解释:20=1示例2:输入:16输出:true解释:24=16示例3:输入:218输出:false思路代码classSolution:defisPowerOfTwo(self,n):""":typen:int:rtype:bool"""returnn>0andno
系统 2019-09-27 17:56:23 1918
Python3快速入门（十）——Python3网络编程一、socket模块简介Python提供了两个级别访问的网络服务，低级别的网络服务支持基本的Socket，提供了标准的BSDSocketsAPI，可以访问底层操作系统Socket接口的全部方法；高级别的网络服务模块SocketServer，提供了服务器中心类，可以简化网络服务器的开发。socket不支持多并发，socketserver是对socket的再封装，简化网络服务器版的开发。二、socket模块
系统 2019-09-27 17:53:15 1918
手写代码实现基于信息熵划分的决策树算法文章目录手写代码实现基于信息熵划分的决策树算法1.简介2.算法实现思路3.代码如下参考1.简介阅读本文需要以下背景知识：-掌握周志华《西瓜书》第四章决策树原理-Python3.0基础语法及数据类型及操作不了解决策树请点击下面链接西瓜书第四章决策树学习笔记本文是基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的手写实现，不使用现有的机器学习包。算法流程见《西瓜书》第四章第一节。数据集使用西瓜数据集3.0（数据集在代码中不需要另外下
系统 2019-09-27 17:53:01 1918
灰度变换作为一种图像预处理技术可以显著的改善图像的质量，下面将介绍几种灰度变换的方法1.gamma变换Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：s=crλs=cr^{\lambda}s=crλ这个指数即为Gamma。Gamma变换就是用来图像增强，其提升了暗部细节，简单来说就是通过非线性变换，让图像从暴光强度的线性响应变得更接近人眼感受的响应，即将漂白（相机曝光）或过暗（曝光不足）的图片，进行矫正。经过G
系统 2019-09-27 17:52:58 1918
之前在GitHub有趣分享：Thanos（灭霸命令）中分享了有趣的“灭霸命令”，本博文使用Python+PyQt5实现灭霸响指，实现过程较简单，上效果图~GUI实现代码如下：#-*-coding:utf-8-*-fromPyQt5importQtCore,QtGui,QtWidgetsclassUi_MainWindow(object):defsetupUi(self,MainWindow):MainWindow.setObjectName("MainWi
系统 2019-09-27 17:52:47 1918
声明本篇主要讲，关于peewee的一些拓展：包括新式CRUD-数据导入导出-信号-数据库反向生成模型。扩展官档：http://docs.peewee-orm.com/en...作者友好与peewee提问方式当我用到拓展模块的新CRUD时，文档给的内容少之又少。因为拓展的新CRUD是真的方便好用，和（PyMongo的用法差不多）但是功能却不全。并且与我们第二篇，讲的CRUD又不兼容。所以在难以取舍之际，我选择了提问。peewee作者在官档中详细说到。如果你有
系统 2019-09-27 17:52:46 1918
A：西米喜欢健身B：超超不爱健身，喜欢打游戏step1:分词A：西米／喜欢／健身B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏step2:列出两个句子的并集西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏step3:计算词频向量A：[1,1,1,0,0,0,0]B：[0,1,1,1,1,1,1]step4:计算余弦值余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。step5:python代码实现importjiebaimportjieba.analysedefwords2vec(
系统 2019-09-27 17:52:29 1918
什么是粒子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization，PSO)。由J.Kennedy和R.C.Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，其通过适应度来评价解的品质。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。求解过程PSO通过模拟鸟群的捕食行为完成最优解的求取。假设一群鸟在一个空间捕捉食物
系统 2019-09-27 17:52:21 1918
一、文件的打开和创建1、打开复制代码代码如下:open(file,mode):>>>fo=open('test.txt','r')>>>fo.read()'hello\n'>>>fo.close()file(file,mode):>>>f=file('test.txt','r')>>>f.read()'hello\n'>>>f.close()mode可取值：2、创建用w/w+/a/a+模式打开即可。二、文件的读取1、String=FileObject.re
系统 2019-09-27 17:52:20 1918
