1.手把手超详细!源码教你用turtle画一个象棋棋盘【附源码】
2.如何用python裁剪
3.象棋对弈软件是象棋如何编制出来的
4.天天象棋哪有下载?
5.东萍象棋网的动态棋盘是如何制作出来的?
6.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
手把手超详细!教你用turtle画一个象棋棋盘【附源码】
本文教你使用turtle库画出中国象棋棋盘并提供源代码,源码助你掌握画图技能。象棋
一、源码简介
通过turtle绘制象棋棋盘示意图。象棋apache 池对象源码
二、源码确定尺寸
设定棋盘尺寸,象棋确保绘图比例合适。源码
三、象棋初始化
初始化棋盘尺寸数据,源码为绘制做准备。象棋
四、源码定义自定义函数
创建一个函数简化坐标操作,象棋方便后续绘制。源码
五、画两个外边框
使用turtle库绘制棋盘的外部边界。
六、画棋盘主体
设计思路,逐步绘制棋盘内部。
七、画将帅老窝斜线
根据路径绘制棋盘上的特殊斜线。
八、绘制楚河汉界
添加棋盘分割线,增加细节。
九、完整源代码
提供Python代码,详细注释,助你快速上手。
此过程充满挑战,耗时较长,但通过实践可显著提升Python与turtle技能。
若有关于棋盘绘制的疑问,请直接留言。如有帮助,不妨点赞与转发。感谢你的下载chromium源码参与!
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如何用python裁剪
本文将介绍如何利用Python的PIL库来裁剪,以实现快速提取中的特定元素,如各类象棋棋子。
首先,确保你已安装了PIL库。如未安装,只需在命令行输入pip install pillow即可。
进行裁剪时,通过放大并勾选网格线,可以准确找到每个棋子的左上角和右上角坐标。发现所有棋子的坐标间隔有规律,第一排棋子的左上角坐标为(0,0),每排棋子的坐标间隔为单位。利用此规律,可以编写代码实现批量裁剪。
具体步骤如下:打开画图软件,找到棋子坐标规律,编写for循环根据规律生成裁剪坐标,然后用PIL库的函数裁剪。最后保存裁剪后的到指定文件夹。
执行代码后,文件夹中将生成所有裁剪后的棋子,省去了手动裁剪的繁琐步骤。
象棋对弈软件是如何编制出来的
象棋对弈软件是通过算法和编程技术编制而成的。 一、明确答案 象棋对弈软件是一种基于人工智能技术的软件,它通过模拟人类下棋的过程来与其他玩家进行对弈。这些软件主要通过算法来做出决策,包括预测对手的行动和评估自身的优势等。编程人员使用特定的编程语言,如Java、Python等,将这些算法编写成计算机可以执行的asterisk rtp 源码程序。 二、软件的核心组成部分 1. 算法设计:象棋对弈软件的核心是算法。这些算法包括棋局评估、决策制定和博弈搜索等。棋局评估是通过分析棋盘上的局面,评估己方和对方的棋子位置及可能的行动。决策制定则是基于博弈搜索,预测对手可能的行动并制定相应的应对策略。 2. 编程语言实现:设计好的算法需要用编程语言来实现。编程人员将这些算法转化为计算机可以执行的代码,构建成一个完整的软件。这个过程需要深厚的编程功底和对算法的理解。 3. 人工智能技术应用:现代象棋对弈软件还融入了深度学习和神经网络等人工智能技术,使软件能够自我学习和优化,不断提高下棋水平。 三、软件开发流程 1. 需求分析:确定软件的功能需求,如用户交互、棋局展示、棋局分析等。 2. 设计:根据需求设计软件的架构和算法。 3. 编码:使用选定的编程语言实现设计好的算法。 4. 测试:对软件进行测试,确保其功能和性能达到预期。 5. 优化:根据测试结果对软件进行优化,提高其性能和用户体验。 四、总结 象棋对弈软件的编制是一个复杂的过程,需要深厚的算法知识和编程技术。随着人工智能技术的发展,现代象棋对弈软件已经具备了很高的智能水平,能够与人类玩家进行高水平的对弈。天天象棋哪有下载?
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东萍象棋网的动态棋盘是通过编程和网页设计技术制作出来的。
制作动态棋盘的过程涉及了前端和后端的技术。首先,后端服务器需要处理棋盘的逻辑,如棋子的移动、吃子规则等。这通常通过编程语言如Python、Java或PHP等实现,并使用数据库来存储棋局的状态和用户的操作。
在前端,网页设计师会利用HTML、CSS和JavaScript等技术来创建和展示动态的棋盘界面。HTML定义了棋盘和棋子的基本结构,CSS负责样式和布局,而JavaScript则用于实现棋子的动态移动、响应用户点击和更新棋局状态等功能。
此外,为了增强用户体验,可能还需要使用到一些前端的框架或库,如React、Vue.js或Angular等。这些框架或库可以帮助开发者更高效地创建和管理复杂的用户界面,同时提供丰富的交互效果。
综上所述,东萍象棋网的动态棋盘是通过综合运用后端编程、前端网页设计和数据库技术制作出来的。这样的技术组合不仅使得棋盘能够动态展示,还保证了棋局的逻辑正确和用户操作的流畅性。
腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术,为人们带来了令人惊叹的效果,不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。
本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,其一是在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。
既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。
显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。
做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。
运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。
PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。