全套新永利奥创棋类源码下载,包含n款游戏的完整UI工程及内核源码等内容。

  • 类型:源代码
  • 游戏引擎:Cocos2d
  • 运行平台:Windows、iOS、Android
     


这套源码是的二次开发版本,最初发布时开发了四款不同皮肤,并已上线使用。由于当时边修改边发布,导致部分初学者在使用时感觉较为混乱。为此,近期对整套源码进行了全面整理和升级,统一了SDK、内核等模块,并重新组织代码结构。这套源码包含了市面上主流的棋牌游戏,每款游戏都经过深度优化,子游戏的UI工程代码也体现了其精细的二次开发水平。

资源内容

  • 系统模块、内核、子游戏源码
  • 支持移动端,包含管理后台、代理系统、网站前端
  • 全套UI工程,所有资源均为源代码
  • 完整的数据脚本、工具文档
  • 编译好的全套成品组件

这套源码完善且功能齐全,非常适合用来学习和开发,细节可参考下方的详细介绍。

非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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