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python-利用递归生成分形树

于 2022-02-01 发布 文件大小:6.94 MB
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学习“小象课堂”的python课程,python生成分形树,还可以让树的末梢变成其他颜色

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • monte_carlo_tree_search
    说明:  非常好的蒙特卡洛树搜索写的五子棋示例,核心代码都有中文说明(An Example of Gobang Written by Monte Carlo Tree Search)
    2020-06-15 23:20:01下载
    积分:1
  • 完整的神经网络程序,tensorflow程序,深度学习框架
    完整的神经网络程序,完整的神经网络程序,tensorflow程序,深度学习框架
    2022-01-22 04:56:23下载
    积分:1
  • read_files
    说明:  对高精地图的opendrive格式源文件的数据精度经行处理(Data Accuracy Processing of Opendrive Format Source File for High Precision Map)
    2021-01-13 14:48:48下载
    积分:1
  • dgrdrhgrty
    说明:  abaqus二次开发攻略一些小程序分享给大家二次开发攻略一些小程序分享给大家(ABAQUS Python secondary development strategy)
    2020-11-11 10:12:15下载
    积分:1
  • Vehicular_AdHoc_Networks_Simulation-master
    一个基于python 的V2V仿真代码。(the code is about V2V communication simulation)
    2020-12-13 15:39:15下载
    积分:1
  • python实现A*和双向A*(启发式搜索)
    1. 实验目的 1) 掌握搜索算法的基本设计思想与方法,  2) 掌握A*算法的设计思想与方法,  3) 熟练使用高级编程语言实现搜索算法,  4) 利用实验测试给出的搜索算法的正确性。   1. 实验问题  寻路问题。以图1为例,输入一个方格表示的地图,要求用A*算法找到并输出从起点(在方格中标示字母S)到终点(在方格中标示字母T)的代价最小的路径。有如下条件及要求:   1) 每一步都落在方格中,而不是横竖线的交叉点。 2) 灰色格子表示障碍,无法通行。 3) 在每个格子处,若无障碍,下一步可以达到八个相邻的格子,并且只可以到达无障碍的相邻格子。其中,向上、下、左、右四个方向移动的代价为1,向四个斜角方向移动的代价为 √2。 4) 在一些特殊格子上行走要花费额外的地形代价。比如,黄色格子代表沙 漠,经过它的代价为4;蓝色格子代表溪流,经过它的代价为2;白色格子为普通地形,经过它的代价为0。 5) 经过一条路径总的代价为移动代价 地形代价。其中移动代价是路径上所做的所有移动的代价的总和;地形代价为路径上除起点外所有格子的地形代价的总和。
    2021-05-06下载
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  • pyqt5天气查询系统
    pyqt5的天气查询系统
    2020-06-12下载
    积分:1
  • assigmnet hw 1
    要回答以下问题,请只雇用第 1 章中讨论的 Python 知识 和 2 在教科书中。请不要使用技术或工具不在这两个章节中讨论。 第 1 季度。以交互模式启动 Python 解释器和使用它作为一个计算器来解决以下 问题。复制和粘贴的内容你解释器窗口 (即,命令提示符或终端 窗口) 如回答对这一问题来展示你的作品。 艾哈迈德曾 10 土耳其里拉 (TL)。他买了 5 支钢笔和 2 笔记本。每一笔费用 25 的佼佼者,和 每个笔记本成本 1.25 TL。然后,他花了他所有剩余的钱,去买 simits。每个 simit 成本 75 佼佼者。多少的 simits 是艾哈迈德能买?他还剩下多少钱?(提示 ︰ 1 TL = 100 佼佼者)
    2023-04-28 20:20:02下载
    积分:1
  • MaCA-master
    说明:  中国电子科技集团公司认知与智能技术重点实验室发布的MaCA(Multi-agent Combat Arena)环境,是国内首个可模拟军事作战的轻量级多智能体对抗与训练平台,是多智能体对抗算法研究、训练、测试和评估的绝佳环境,可支持作战场景和规模自定义,智能体数量和种类自定义,智能体特征和属性自定义,支持智能体行为回报规则和回报值自定义等。(MaCA (multi agent combat) issued by the Key Laboratory of cognitive and intelligent technology of China Electronic Technology Corporation Arena) environment is the first lightweight multi-agent confrontation and training platform that can simulate military operations in China. It is an excellent environment for the research, training, testing and evaluation of multi-agent confrontation algorithms. It can support the customization of battle scenarios and scales, the number and types of agents, the characteristics and attributes of agents, and the behavior return rules and values of agents And so on.)
    2021-04-28 23:08:43下载
    积分:1
  • 摄像机标定
    ros中摄像机标定的基本步骤代码,标定结果的检查,相关详细步骤的连接都有
    2022-06-16 13:18:19下载
    积分:1
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