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我也要
宿舍同学都在玩儿红警,,,魔兽,,, 我不能想玩儿游戏了,, 总切换到 Windows 下吧.
那就装一个Linux 下的游戏吧(虽然自己玩儿的频率低,,, ——三分钟热度 )
好的,, 韦诺之战!!
sudo apt-get install wesnoth-all
宿舍网速还行,,, 吃完饭回来已经装完了.
中文乱码解决：
sudo apt-get install ttf-arphic-uming
cd /usr/share/games/wesnoth/fonts
sudo ln -s /usr/share/fonts/truetype/arphic/uming.ttf sazanami-gothic.ttf
以后就有的玩儿了.!~
OpenCV透视变换原理与实战：从单应性矩阵到文档矫正
透视变换是计算机视觉中实现平面图像几何校正的基础技术，其核心在于利用单应性矩阵（Homography）建模三维空间到二维图像的射影关系。不同于仿射变换的线性约束，透视变换通过有理函数映射支持任意凸四边形间的非线性变形，天然适配真实场景中的远小近大、平行线汇聚等透视现象。该技术具备确定性强、计算高效、无需训练数据等工程优势，广泛应用于文档扫描矫正、车牌识别预处理、AR贴图对齐及无人机正射影像生成等场景。结合OpenCV的cv2.findHomography与cv2.warpPerspective接口，开发者可
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ubuntu自带游戏_Ubuntu安装游戏Wesnoth的步骤
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医学图像配准实战：用Python实现MIND特征提取（附完整代码）
本文详细介绍了MIND（模态无关邻域描述符）在医学图像配准中的应用。通过Python和PyTorch实战，从原理到代码逐步解析了如何提取MIND特征，并利用其对结构而非灰度的感知能力，有效解决CT、MRI等多模态图像的对齐难题，为病灶追踪、手术导航等高级应用提供鲁棒性基础。
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Python爬虫实战：采集菜谱网站数据——以“下厨房”为例
随着互联网的发展，海量优质数据为各类应用提供了坚实基础。菜谱作为用户日常生活中需求极高的内容，丰富多样的菜谱数据不仅方便用户烹饪，也为美食推荐、营养分析等研究提供了数据支持。本文将围绕国内知名菜谱网站“下厨房”（https://www.xiachufang.com）展开，结合最新Python爬虫技术，详细讲解如何高效、规范地采集菜谱数据，包括菜谱名称、食材、步骤、评分、评论等丰富信息。全篇覆盖爬虫原理、框架选型、反爬应对、数据存储和简单分析，是学习爬虫实战的绝佳案例。菜谱标题作者信息菜谱图片。
谈「韦诺之战」
谈「韦诺之战」 谈「韦诺之战」 | 半卷 谈「韦诺之战」 沈觅仁 狂想集 2011-10-16 玩韦诺之战也有好长时间了。一直十分热爱战棋类游戏，例如英雄无敌，例如火焰纹章，沉迷于培养英雄们，同时和他们一同冒险。玩韦诺之战的直接原因是，它是L...
当AI写小说——一个被严重低估的工程化战场
摘要 AI小说创作远非简单的prompt生成，而是一项需要系统化工程管理的复杂任务。本文通过真实案例分析，揭示了当前AI写小说存在的五大核心难题：设定一致性难以维持、文风控制缺乏个性、爽感节奏难以把握、长篇记忆能力有限以及平台规则适配困难。研究显示，90%的失败案例源于错误的创作方法，主要表现为对话框式随机生成和模板式同质化创作。要实现高质量的AI小说创作，必须建立包括设定治理、记忆管理、文风校准等在内的全链路工程化体系，而非依赖单一prompt指令。只有采用系统化的人机协同方法，才能突破当前AI创作的质量
Qt | linux+openCV+Qt6.5.3环境搭建成功版（带例子）
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
5 款开源的 Linux 策略模拟游戏 | Linux 中国
长久以来，游戏都是 Linux 的软肋。近些年，Steam、GOG 等游戏发布平台上不少商业游戏都开始支持 Linux，这对于 Linux 的游戏生态来说是件好事，但是我们能在这些平台上玩到的游戏通常是不开源的商业作品。当然，这些游戏在一个开源的操作系统上运行，但对于一个开源提倡者来说这似乎还不够纯粹。 那么，我们能找到既自由开源又能给玩家带来完整游戏体验的优质游戏吗？当然！虽然绝大多数的开源游戏...
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
韦诺之战当前的游戏开发策略
几年前，我第一次遇到了基于回合的Linux策略游戏Battle for Wesnoth。 发现开放源代码软件不久之后，一小组开发人员可以免费创建如此出色的游戏给我留下了深刻的印象。 与Linux和众多GNU软件包一起发现了这一点，这真的激起了我对开源世界的兴趣。 最近，我访问了韦诺之战的主页 ，发现他们需要新鲜血液来保持项目的进展。 由于我不够熟练，无法编写代码，因此我决定与开发人员联系，...
【GitHub项目推荐--Battle for Wesnoth：开源回合制策略游戏】
（韦诺之战）是一个开源的回合制策略游戏，采用高奇幻主题背景。该项目自2003年开始开发，拥有丰富的单人战役和多人游戏内容，是开源游戏领域的经典之作。🔗 GitHub地址🏰 核心价值：回合制策略 · 奇幻主题 · 开源免费 · 跨平台 · 社区驱动项目背景：策略游戏需求：深度策略游戏需求开源游戏：开源游戏开发传统奇幻主题：高奇幻主题背景社区开发：社区驱动开发模式跨平台：多平台支持需求项目特色：⚔️ 回合制战斗：深度回合制战斗📖 丰富剧情。
Battle for Wesnoth 1.8.4，开源战斗游戏
韦诺之战是一款主要基于 C++ 的回合制SLG游戏, 使用SDL作为图形引擎, 目前已经一直到了Windows、Linux、FreeBSD和Mac OS X等多种操作系统上, 有16种不同部族, 可以进行单机战役、多人游戏. 下载 Wesnoth 1.8.4 (stable): Source(286.6MB) Linux Windows(267.1MB) MacOSX(29...
Wesnoth多人游戏服务器wesnothd深度解析
在回合制策略游戏《Battle for Wesnoth》的多人游戏体验中，wesnothd服务器扮演着至关重要的角色。你是否曾经遇到过以下问题： - 多人游戏连接不稳定，频繁掉线？ - 想要搭建私有服务器但不知从何入手？ - 需要管理玩家行为但缺乏有效工具？ - 希望记录游戏回放以供后续分析？ wesnothd作为Wesnoth的官方多人游戏服务器，提供了完整的解决方案。本文将深入解析wesn...
误入 GitHub 游戏区，意外地收获颇丰
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10 个你会喜欢玩的开源游戏 我们希望突出一些很棒的开源游戏，这里给你推荐10个伟大的开源游戏。这些都是完全开放源码，包括数据引擎和所有。 1. 模拟城市游戏：LinCity-NG LinCity-NG是一个可以运行在Linux、Mac、Windows等操作系统中的跨平台的模拟经营类游戏。 它类似于Windows下的著名的“模拟城市”。玩家在游戏里
SDL入门教程（十）：4、用iconv获得正确的Unicode，使用FriBiDi实现UTF-8到Unicode的正确转换
作者：龙飞4.1：为什么iconv不能完全正确的转换Unicode？ 我不是先知，教程里面是整理过的思路和逻辑顺序，在我研究这个问题的时候，头绪远远比教程里面乱得多。我完全是从Wesnoth的源代码去分析问题的，所以，为什么会扯上UTF-8和FriBidi，那也是因为在源代码中找到了线索。 iconv不能完全正确的获得Unicode，也就是我们刚才遇到的纯汉字转换没问题
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