编程学习之旅：打靶次数统计

面向初学者的Python打靶次数统计程序
最新推荐文章于 2025-11-25 14:04:06 发布
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文章标签： 学习 python 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/loop_code966/article/details/132937448
本文介绍了一个Python编程练习，用于统计打靶练习的射击和命中次数。通过一个简单的类定义，实现射击模拟和命中率计算，帮助初学者理解面向对象编程和统计分析。

在计算机编程学习的过程中，经常会使用各种练习题来提升自己的编程能力。其中，打靶练习是一种常见的方式，可以帮助开发者熟悉编程语言的语法和解决问题的思路。本文将介绍一个简单的打靶次数统计程序，并提供相应的源代码，帮助初学者更好地理解和运用。

class TargetPractice:
    def __init__(self):
        self.shots_fired = 0
        self.targets_hit = 0
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51c大模型~合集163
whaosoft~aiotの开发板商城
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在所有其他时间步，奖励为 0。通过让大模型在这两个角色之间不断交替，它既能学会写出逻辑更严谨、更难被伪造的解决方案，同时，那个小规模的「验证者」模型在反复的「欺骗」与「验证」中，其识别错误、标记漏洞的能力也变得越来越敏锐。据 Noam Brown 介绍，除了让模型能长时间思考并处理难以验证的任务外，项目还涉及「扩展并行计算」（scaling up parallel compute），而这其中就包含了多智能体的部分，不过他表示无法透露过多具体的技术细节，但这确实是他们用来扩展模型在测试时计算能力的一种方式。
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 297
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
PyTorch 入门到精通学习计划
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-24 788
摘要：这份6-12个月的PyTorch学习计划针对具有10年中间件经验的架构师设计，分为四个阶段：基础概念（1-2个月）、模型构建（2-3个月）、高级部署（2-3个月）和项目实战（2-4个月）。计划强调将中间件技能（如分布式系统、性能优化）迁移到深度学习领域，重点学习分布式训练、模型部署和高并发处理。推荐结合官方文档、在线课程和实践项目，并注重将中间件经验应用于数据管道优化、系统稳定性设计等方面。计划建议保持实践优先，持续关注PyTorch最新发展。（149字）
【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
11-23 1186
Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
恋猫de小郭的博客
11-25 1043
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 440
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 195
摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）
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Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。
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进程创建与父子进程关系摘要 进程是程序执行的实例，作为系统资源分配的基本单位。在Unix/Linux系统中，fork()系统调用用于创建新进程，生成父进程的副本作为子进程。关键特性包括： 父子进程共享代码段但拥有独立的数据空间副本 fork()返回值区分父子进程：父进程获得子进程PID，子进程获得0 父子进程执行顺序由调度器决定 典型应用模式：父进程通过wait()等待子进程结束 示例代码展示了基本的fork()使用、多子进程管理、fork-exec组合模式以及简单的进程间通信实现。Windows系统使用C
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在写项目时，笔者发现需要很多GCD的内容，因此笔者决定先学习一下多线程，这样有利于后续对GCD的理解。笔者这篇文章简单总结了有关多线程的内容，后续更加深入学习将补充完善此篇博客。
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车载数字钥匙（Digital Key）是一种基于智能手机或智能设备的虚拟钥匙，通过蓝牙、NFC或UWB等技术实现车辆解锁、启动及共享功能。主流车企（如宝马、特斯拉、比亚迪）及科技公司（如苹果、华为）均已推出相关解决方案。
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这是一份专为2025年设计的 ​漏洞挖掘系统学习全流程指南，从零开始，带你走过环境搭建、工具学习、技能进阶，直至实战挖洞的完整路径。
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