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【童年游戏回忆】——扳机游戏代码复现

背景90后小时候玩的都是自创的游戏,踢沙包、踢足球(把纸弄成球,包N层)、跳方格、挖沙子、堆泥巴、挖坑道、骑自行车、荡秋千、打卡片、叠元宝、猜猪蹄四角、拍手、跳皮筋、翻花绳、转笔、弹射笔、弹射纸球、画漫画、超能nono撞击挤压、斗鸡、骑马打仗、剪刀石头布等手势博弈游戏,其中扳机作为斗智斗勇的博弈游戏,有其内在的规律和不确定性、刺激性,因此进行游戏的代码复现。但不只是完全复现,还进行了优化,优化了血

#python
【童年游戏回忆】——扳机游戏代码复现

背景90后小时候玩的都是自创的游戏,踢沙包、踢足球(把纸弄成球,包N层)、跳方格、挖沙子、堆泥巴、挖坑道、骑自行车、荡秋千、打卡片、叠元宝、猜猪蹄四角、拍手、跳皮筋、翻花绳、转笔、弹射笔、弹射纸球、画漫画、超能nono撞击挤压、斗鸡、骑马打仗、剪刀石头布等手势博弈游戏,其中扳机作为斗智斗勇的博弈游戏,有其内在的规律和不确定性、刺激性,因此进行游戏的代码复现。但不只是完全复现,还进行了优化,优化了血

#python
【神经网络笔记】——多分类交叉熵损失函数公式及代码实现

背景mse均方误差、mae绝对值平均误差用于拟合回归,公式已经熟悉了,但交叉熵的每次都只是应用,没有了解公式,这对于自己写交叉熵损失函数以及分析损失函数不利。公式详解C是损失值;n是求平均用的,所以是样本数量,也就是batchsize;x是预测向量维度,因为需要在输出的特征向量维度上一个个计算并求和;y是onehot编码后的真实值 对应x维度上的标签,是1或0;a是onehot格式输出的预测标签,

#神经网络#python#深度学习 +2
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