【Python实训】 文字输入工具

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while True:
    text = input("请输入需要排版的文字,输入 ':q' 退出程序:")
    if text == ":q":
        break
        
    # 删除空格
    text = text.replace(" 
### 人工智能实训项目选题推荐 以下是针对人工智能实训项目的几个具体方向和建议,涵盖了多个实际应用场景和技术框架: #### 自动驾驶与导航 可以设计一个基于强化学习的自动驾驶模拟器。通过构建虚拟环境,训练模型完成车道保持、避障等功能。技术框架可以选择 OpenAI Gym 和 Stable Baselines3 来实现强化学习部分[^1]。 ```python import gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('CarRacing-v0') model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) model.learn(total_timesteps=10000) ``` #### 智能游戏代理与策略优化 开发一款能够玩简单棋类游戏(如五子棋或井字棋)的人工智能代理。利用深度 Q 学习或其他强化学习方法,在游戏中不断改进其决策能力[^1]。 #### 资源管理与调度问题 创建一个用于解决云计算环境中任务分配问题的系统。该系统可以通过机器学习预测工作负载,并动态调整资源分配以提高效率。此项目可结合 TensorFlow 或 PyTorch 实现复杂的神经网络结构[^1]。 #### 机器人控制与路径规划 设计一个小型移动机器人控制系统,使其能够在未知环境中自主探索并绘制地图。SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是这一领域的重要技术之一,而 ROS (Robot Operating System) 则是一个强大的工具集支持此类实验。 #### 集成化学习生活平台 考虑到当前大学生使用的多种软件难以满足智能化教学需求的情况,可以尝试开发一个多合一的学习管理系统。这个系统应该具备笔记记录、语音转换文字、图片识别以及成绩统计等功能[^3]。例如,使用 Python 的 SpeechRecognition 库处理音频输入,借助 Tesseract OCR 工具提取图像中的文本信息。 ```python import speech_recognition as sr r = sr.Recognizer() with sr.Microphone() as source: audio_data = r.record(source, duration=5) text = r.recognize_google(audio_data) print(text) ```
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