小编mrk*_*mrk的帖子

在像星际争霸这样的游戏中,你可以在地图中拥有多达200个单位(适用于玩家).

有小而大的地图.

例如,当您抓住50个单位并告诉他们去地图的另一侧时,一些算法会启动,他们会找到通过obsticles(河流,山丘,岩石等)的路径.

我的问题是你知道游戏如何减速因为你有50条路径可以计算.与此同时,其他的事情发生像收集矿物质的无人机制造等等.如果地图很大,它应该更难,更慢.

所以即使算法很好,也需要100个单位的时间.

你知道这是如何工作的可能算法类似于其他游戏.

正如我所说,当你告诉单位移动你没有看到计算路径的任何延迟 - 他们立即开始跑到目的地.

问题是他们如何使单位通过最短的路径,但速度很快.

大多数游戏都没有延迟(星际争霸,魔兽争霸等)

谢谢.

我是 GAN 新手。我正在学习对 GAN 进行建模来生成图像，但是我并不真正了解给予生成器的随机噪声到底是什么。它是从 0 到 1 的随机数吗？它的大小应该是多少。另外，每次发电机运行时随机噪声都应该恒定吗？

任何帮助，将不胜感激。

以下脚本执行速度非常慢.我只想计算twitter-follwer-graph中的总行数(文本文件大约为26 GB).

我需要执行机器学习任务.这只是通过tensorflow从hdfs访问数据的测试.

import tensorflow as tf
import time

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["hdfs://default/twitter/twitter_rv.net"], num_epochs=1, shuffle=False)

def read_filename_queue(filename_queue):
    reader = tf.TextLineReader()
    _, line = reader.read(filename_queue)
    return line

line = read_filename_queue(filename_queue)

session_conf = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1500,inter_op_parallelism_threads=1500)

with tf.Session(config=session_conf) as sess:
    sess.run(tf.initialize_local_variables())
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    start = time.time()
    i = 0
    while True:
        i = i + 1
        if i%100000 == 0:
            print(i)
            print(time.time() - start)

        try:
            sess.run([line])
        except tf.errors.OutOfRangeError:
            print('end of file')
            break
    print('total number of lines = ' + …

ImageNet 2015 年大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC2015) 引入了一项名为视频对象检测 (VID) 的任务，其中包含一个新数据集。

所以我去ILSVER2015网站并尝试找到数据集。 http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/index

但我找不到它。有人能告诉我从哪里获得该数据集吗？

我正在研究对脏图像文档进行去噪。我想创建一个数据集，其中添加合成噪声来模拟现实世界的混乱伪影。模拟污垢可能包括咖啡渍、褪色的太阳斑、折角的页面、大量皱纹等等。我该怎么做呢？

干净图像示例：

添加合成噪声后：

如何随机获得上面显示的图像？

我想学习游戏(策略)算法,尤其是关于敌人算法是如何工作的？

初学者有什么好地方吗？

有谁知道Berkeley Overmind过去一年提交给Starcraft AI竞赛的编程语言是什么？

In [476]: 3 + 5
Out[476]: 8

In [477]: 3 +++++++++++++++++++++ 5
Out[477]: 8

In [478]: 3 + + + + + + + + + + + 5
Out[478]: 8

In [479]: 3 +++ --- +++ --- +++ 5
Out[479]: 8

为什么没有SyntaxError: invalid syntax或有TypeError: bad operand type for unary +错误？

我知道这是在编译过程中处理的,但它是如何工作的？

我想使用我自己的数据集训练一个新模型。我将使用 Darkflow/Tensorflow 来实现。

针对我的疑惑：

(1) 我们应该将训练图像调整为特定尺寸吗？

(2) 我认为较小的图像可能会节省时间，但是较小的图像会损害准确性吗？

（3）对于要预测的图像，我们是否也应该调整它们的大小，或者是否有必要？

我正在将多个大文件添加到一个仓库中。

git add .

这需要很多时间。有什么办法可以显示进度条，以便我知道有多少文件已经添加到 repo 中？