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cat-vs-dog.zip

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简介：
Cat-vs-Dog.zip是一款有趣的模拟游戏压缩文件，内含猫咪与狗狗之间的日常生活竞赛和挑战，玩家可以选择自己喜欢的宠物角色参与各种趣味横生的任务和对决。 在已经下载了Kaggle的猫狗大战数据后，先运行pytorch_cat_dog.py文件，然后再运行剩下的两个*.py文件。

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  • cat-vs-dog.zip
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    Cat-vs-Dog.zip是一款有趣的模拟游戏压缩文件，内含猫咪与狗狗之间的日常生活竞赛和挑战，玩家可以选择自己喜欢的宠物角色参与各种趣味横生的任务和对决。 在已经下载了Kaggle的猫狗大战数据后，先运行pytorch_cat_dog.py文件，然后再运行剩下的两个*.py文件。
     
  • Bongo Cat Mver.exe
    优质
    Bongo Cat Mver.exe是一款结合了街机风格和猫咪文化的独立游戏，玩家通过敲击键盘上的方向键来控制一只疯狂跳舞的邦戈猫，收集物品并避开障碍。 可爱的小猫帮你敲键盘。
     
  • CAT 12.7版本安装包
    优质
    CAT 12.7版本安装包包含了该软件最新功能和改进更新。此版本优化了用户体验并修复了一些已知问题，为用户提供更稳定、高效的工具支持。 我的笔记都是基于这个版本制作的，很多朋友问我是否有下载途径。现在官方已经更新了，老版本似乎被覆盖了，我也找不到之前的链接了。因此暂时给大家上传我正在使用的版本。以后我会抽时间继续寻找最新的版本，并学习新的T1处理技术。
     
  • Bongo Cat 文件夹RAR版
    优质
    Bongo Cat文件夹RAR版包含了这款深受玩家喜爱的独立游戏的全部内容。这款游戏以其独特的艺术风格和令人捧腹的游戏机制赢得了广泛赞誉。 Bongo Cat Mver是一款非常萌趣的桌面工具，由哔哩哔哩用户原创制作。它拥有人性化的设计界面，并且可以用来装饰视频或直播内容。这款工具可以根据用户的鼠标和键盘操作做出相应的动作，十分可爱。
     
  • Bongo Cat Mver V0.1.6 (32位).zip
    优质
    Bongo Cat Mver V0.1.6 (32位).zip是一款针对32位系统的桌面宠物软件，提供有趣的游戏体验和可爱的视觉效果。 Bongo Cat Mver V0.1.6 32位.zip
     
  • CAT游戏制作器v2.01
    优质
    CAT游戏制作器v2.01是一款功能强大的游戏开发软件，它为用户提供了简便易用的游戏设计界面和丰富的资源库，帮助玩家轻松实现自己的游戏创意。 CAT游戏生成器为在Unity中制作游戏提供了一种更简单、更快捷的方法。利用CAT的模块化条件、动作和触发器以及集成的游戏系统，您可以创建原型、演示或完整的游戏，而无需额外编程。CAT Game Builder是一个完全可扩展的框架，专为专业团队设计，并且初学者也能轻松掌握。该工具采用与Unity内置组件类似的工作流程和设计理念，无缝地扩展了Unity编辑器的功能，使其成为一个全面的游戏制作平台。 凭借强大的功能、易用性和多功能性，无论是个人还是团队都可以使用CAT来创建各种规模的项目。构建自定义条件、动作或触发器以在您自己的游戏中使用和重用是十分简单的，并且只需一点编程知识就能轻松地将新旧游戏系统集成到CAT框架中，使制作新游戏或为现有游戏添加功能变得比以往更加容易快捷。 未来还将推出更多附加模块，进一步扩展CAT的集成系统功能，帮助用户更容易构建多种类型的游戏项目，包括RPG、RTS、FPS、休闲和MOBA等。
     
  • cnn-classification-dog-vs-cat：利用Kaggle猫狗图片数据构建的基于CNN的图像分类模型
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    CNN-Classification-Dog-Vs-Cat是一个基于卷积神经网络（CNN）的深度学习项目，使用Kaggle平台上的猫狗图像数据集进行训练，旨在准确区分猫和狗。 cnn-classification-dog-vs-cat 是一个基于 CNN 的图像分类器项目，使用了 Kaggle 上的猫狗图片数据集。该项目的主要依赖包括： - python3 - numpy >= 1.14.2 - keras >= 2.1.6 - tensorflow >= 1.6.0 - h5py >= 2.7.0 - python-gflags >= 3.1.2 - opencv-python >= 3.4.0 项目文件包括： inputs：猫狗图片样本数据，使用 keras 库中的类来读取。为了方便操作，需要将每个类别（即“猫”和“狗”）的图片分别放在单独命名的文件夹中。 train.py：包含一个简单的自建 CNN 网络模型，在训练后在测试集上的精度大约为 83%。 pre_train.py：使用经过预训练的常用网络进行迁移学习，以提高分类性能。该脚本可以在测试数据上达到约 95% 的准确率以上。 data_helper.py：用于读取和处理项目中使用的图像数据模块。 img_cnn.py: 相关CNN操作的代码文件。
     
  • 3GPP LTE最新标准Cat M1
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    简介：3GPP LTE Cat M1是针对低功耗广域网络优化的标准，支持物联网设备高效运行，具备增强的数据传输能力与覆盖范围。 LTE最新标准包括CA, Cat_M1 和 NB-IoT。
     
  • 三菱Ethen CAT伺服手册
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    《三菱Ethen CAT伺服手册》是一份详尽的技术文档，提供了关于三菱Ethen CAT系列伺服系统的全面信息，包括系统组成、安装调试及故障排除等内容。 三菱Ethen CAT 伺服手册指出，EthenCat通信将是未来的主流通信方式。三菱伺服基于CAN OPEN技术。