剪刀石头布- Python中的剪刀石头布游戏

剪刀石头布运动 OPIM 243的石头剪刀布Python游戏 使用说明 首先，在命令行中，导航到存储库的存储位置。 如果在桌面上，则命令应类似于cd ~/Desktop/rock-paper-scissors-exercise 。 如果这是您第一次设置并且安装了Anaconda，则可以使用命令行并键入conda create -n my-game-env python=3.8创建环境。 接下来，使用命令conda activate my-game-env激活它。 进入该文件夹后，尝试执行py

剪刀石头布游戏 一个Python应用程序，允许用户在计算机上玩“石头，纸，剪刀”。 先决条件 水蟒3.7+ Python 3.7以上 点子 安装 在您自己的控制下分叉该远程存储库，然后“克隆”或将您的远程副本下载到本地计算机上。 然后从命令行导航到那里（后续命令假定您正在本地存储库的根目录中运行它们）： cd rock-paper-scissors-exercise 使用Anaconda创建和激活一个新的虚拟环境，也许称为“ my-game-env”： conda create -n

rps-cv 在Raspberry Pi上使用计算机视觉和机器学习的剪刀石头布游戏。 通过朱利安·德拉布鲁埃·特罗（ ） 单击图像访问。 的官方杂志MagPi的期了此项目。 请参阅我的存储库，在该存储库中我张贴了不同的笔记本，演示了对该项目产生的图像数据集的一些数据科学分析。 贡献的 概要 项目起源 这个项目来自我儿子教我计算机编程基础知识时给我的一个挑战，他用Python编写了一个简单的基于文本的Rock-Paper-Scissors游戏。 那时，我开始使用Raspberry P

剪刀石头布模型 约纳·阿维夫（Yonah Aviv） 这是一项正在进行的工作，但是您可以在随机出现的计算机上播放剪刀。 以查看我的模型如何工作（未完成）。它将使用机器学习。 背景与方法 我从 （我认为）撰写了剪刀纸的统计分析中，进行了很好的演练，并将其用作我的代码的参考。 以下是文章的摘录： 混合物 成为获胜部落的可能性取决于起始玩家的专注度（相对比率）。起始条件影响生存的机会。显然，如果在游戏开始时Rock，Paper和Scissors的比率相同，则成为最后一个部落的概率是相同的（这从对称性以