数字图像处理-第三版-冈萨雷斯

数字图像处理实验记录九（数字形态学实验）

一、基础知识1.形态学，用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量，使后续的识别工作能够抓住目标对象最为有本质的形状特征，如边界连通区域等。2.膨胀运算：膨胀会使目标区域范围“变大”，将于目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外部扩张。作用就是可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。3.腐蚀运算：腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界
泉绮·2024-02-09 02:09

关于数字图像处理考试

我们学校这门科目是半学期就完结哦，同学们学习的时候要注意时间哦。选择题不用管，到时候会有各种版本的复习资料的。以下这些东西可能会是大题的重点：我根据平时代码总结的，供参考基本操作：1.读图：imread(‘图片路径’)2.显示图：imshow(图片)3.开新窗口：figure()4.rgb转灰度图：rgb2gray(图片)5.灰度图合成彩色图：图片=cat(3,灰度图1，灰度图2，灰度图3);实验
泉绮·2024-02-09 02:09

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第三章：分类在第一章中，我提到最常见的监督学习任务是回归（预测值）和分类（预测类）。在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力
绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

常用虚拟机性能监控故障处理工具

参考文献:深入理解jvm第三版1.jpsjps作用可以列出正在运行的虚拟机进程，并显示虚拟机执行主类（MainClass，main()函数所在的类）名称以及这些进程的本地虚拟机唯一ID（LVMID，LocalVirtualMachineIdentifier
丶_62f3·2024-02-08 17:40

re:从0开始的CSS学习之路 5. 颜色单位

0.写在前面没想到在CSS里也要再次了解这些颜色单位，感觉回到了大二的数字图像处理，可惜现在已经大四了，感觉并没有学会什么AI的东西1.颜色单位预定义颜色名：HTML和CSS规定了147种颜色名。
扶摇|·2024-02-08 16:15

鵬飛2.9晨间日记

鹏飞高效率慢生活（第三版）2019.2.9星期六昨日午休/冥想：0min九宫格目标及关键点图片发自App①学习·成长成为时间管理高手学习教练技术和九型人格CP课程学习软件技术②休闲·放松旅游，走遍中国，
All_Fine·2024-02-08 12:20

数字图像处理与Python语言实现-常见图像特效（二）

文章目录9、Splash滤镜10、双色调（Duo-Tone）滤镜11、日光（Daylight）滤镜12、60sTVs效果13、高对比度14、棕褐色/复古滤镜15、晕影效果16、模糊滤镜17、浮雕边缘9、Splash滤镜在Splash滤镜中，仅某些颜色保持原样，其余颜色转换为灰度。为了执行此操作，我们将在HSV颜色空间中使用cv2.inRange。这可用于形成具有该范围内的值的所有像素的掩码，并且这
视觉&物联智能·2024-02-08 07:36

《Cisco VoIP（CVOICE）学习指南（第三版）》一1.1 VoIP基础

本节书摘来自异步社区《CiscoVoIP（CVOICE）学习指南（第三版）》一书中的第1章，第1.1节，作者【美】KevinWallace,CCIE#7945,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看
weixin_34318326·2024-02-08 00:53

数字图像处理（实践篇）四十三 OpenCV-Python 使用SURF算法检测图像上的特征点的实践

目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述
Jackilina_Stone·2024-02-07 23:31

人工智能（第三版）—【第二章】编程题

1．编写程序来解决15拼图的实例，首先检查目标状态是否可达。你的程序应该利用下列搜索算法。（a）深度优先搜索。（b）广度优先搜索。（c）迭代加深的深度优先搜索。下面是使用Python编写的解决15拼图问题的程序，包括深度优先搜索、广度优先搜索和迭代加深的深度优先搜索算法。classPuzzleNode:def__init__(self,state,parent=None,action=None):
-恰饭第一名-·2024-02-07 21:01

人工智能（第三版）—【第三章】讨论题

1．启发式搜索方法与第2章讨论的搜索方法有什么区别？（a）给出启发式搜索的3种定义。（b）给出将启发式信息添加到搜索中的3种方式。启发式搜索方法与盲目搜索方法的区别在于启发式搜索利用问题的特定信息（启发式信息）来指导搜索过程，以更高效地找到解决方案。而盲目搜索则是不考虑问题的特定信息，按照事先定义好的搜索策略进行搜索。(a)启发式搜索的三种定义：启发函数（HeuristicFunction）：启发
-恰饭第一名-·2024-02-07 21:01

人工智能（第三版）—【第一章】练习题

1．图灵测试的一种变体是逆图灵测试（invertedTuringtest）；在这个测试中，计算机必须确定它是在与人打交道还是在与另一台计算机打交道。请想象一下这种版本的图灵测试可能的任何实际应用。（提示：近年来，大家试过在线购买热门体育或娱乐活动的门票吗？）逆图灵测试的一个可能的实际应用是在线购票系统。在购票过程中，用户可能会遇到各种问题、疑虑或困惑，例如座位选择、票价查询、支付问题等。通过进行逆
-恰饭第一名-·2024-02-07 21:00

人工智能（第三版）—【第二章】练习题

1．在只允许称重3次的情况下，求解12枚硬币的假币问题。回忆一下，天平可以返回以下3种结果之一：相等、左侧轻或左侧重。在只允许称重3次的情况下，求解12枚硬币的假币问题，可以采用以下步骤：将12枚硬币分成3组，每组4枚硬币。将第一组和第二组放在天平的两端进行称重：如果两组重量相等，说明假币在第三组中，进入步骤3。如果两组重量不相等，说明假币在较轻的一组中，进入步骤4。将第三组中的4枚硬币分成两组，
-恰饭第一名-·2024-02-07 21:00

人工智能（第三版）第二章 习题

讨论题：搜索为什么是AI系统的重要组成部分？搜索可以获取目标信息、有效信息状态空间图是什么？它是对问题的一种表示方法，它有很多条路径，某个具体问题的解将对应状态空间图中的一条路径描述生成-测试范式。先给出所有可能的解，然后再筛选出所有符合条件的解生成器有什么属性？完备的、非冗余、知情的回溯法如何对完全枚举法进行改进？完全枚举法会查看所有可能的情况，即使当前步骤不能得到解，它也会继续往后搜索；而回溯
aaa114514__·2024-02-07 21:58

《人工智能》第三版 第一章 概述 课后习题

第一章关键词讨论题1．你如何定义人工智能？人工智能利用计算机和机器模仿人类大脑解决问题和决策的能力2．区分强人工智能和弱人工智能。区分强人工智能和弱人工智能的关键在于它们的功能和应用范围：强人工智能能够执行任何人类智能任务，而弱人工智能则专注于特定的、有限的任务。3．ALICE是最近几次赢得Loebner奖的软件。请从线上找到该软件的一个版本并介绍一些关于ALICE的情况。ALICE，全称为Art
KongFanne·2024-02-07 21:28

人工智能第三版第一章讨论题和练习题

讨论题1.你如何定义人工智能？人工智能是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，同时人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科2.区分强人工智能和弱人工智能。强人工智能(AGI)是指具有与人类智能相当的智能水平，能够像人类一样进行推理、学习、解决问题和执行各种任务。这种人工智能系统具有自主意识和情感，可以在各种不同的领域中表现出灵活的智能行为
TheDan·2024-02-07 21:28

人工智能（第三版）—【第三章】练习题

1．给出3个启发式方法的例子，解释它们如何在以下情景中发挥重要作用。（a）在日常生活中。（b）在面对某种挑战时的问题求解过程中。---(a)在日常生活中，启发式方法可以帮助我们做出更明智的决策和解决问题。以下是三个启发式方法的例子，以及它们在日常生活中的应用：启发式评估：这种方法基于我们对问题的经验和知识，通过评估不同选择的可能结果来做出决策。例如，当我们在购物时，我们可以使用启发式评估来比较不同
-恰饭第一名-·2024-02-07 21:58

谭浩强C语言练习题及详细答案

本文参考嗨客网Java实战前言本篇文章分享的是C语言程序设计（谭浩强C语言第三版）课后习题及答案，大家在学习了C语言程序设计后，做几道相关的练习题，复习一下该知识点，在学习过程中，觉得十分抽象、晦涩难懂的知识点
haicoder·2024-02-07 13:56

银行从业法律法规(初级)-多选

目录前言一、巴塞尔相关1-1第一版巴塞尔1-2第二版巴塞尔1-3第三版巴塞尔二、银行2-0银行相关2-1中国人民银行2-2国家开发银行2-3政策性银行2-4银保监会2-5银监会三、合规&风险3-1合规3
甜甜的巧克力阿·2024-02-07 09:24

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（八）（2）

实验八：近似计算练习二1.用MATLAB软件完成下面的实验任务：（1）求函数y=ln(1+x)和在x=0处的泰勒展开式；用这两个泰勒展开式分别计算ln2的近似值，在精度要求为的情况下，哪一个较好？clc;clear;log(2)y=@(x)log(x+1);y0=sym(y);fori=9400:9500y1=matlabFunction(taylor(y0,'order',i));iffix(y
C.L.L·2024-02-07 09:02

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（七）（3）（4）（5）

目录实验七：随机变量数据模拟练习三练习四练习五实验七：随机变量数据模拟练习三1.描绘以下数组的频数直方图，画出最小二乘拟合直线3.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155clc;clear;x=[3.827.631.632.433.734.943.252.863.84
C.L.L·2024-02-07 09:01

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（七）（1）（2）

目录实验七：随机变量数据模拟练习一练习二实验七：随机变量数据模拟练习一1.产生在[1,3]上服从均匀分布的20个随机数，并绘图观察。clc;clear;sjs=unifrnd(1,3,1,20);t=sort(sjs);yt=1/(max(t)-min(t));plot(t,yt*ones(size(t)));x=1:0.01:3;y=0.5;holdonplot(x,y*ones(size(x)
C.L.L·2024-02-07 09:01

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（八）（1）

实验八：近似计算练习一1.已知标准正态分布的概率密度为，.根据概率密度的性质有：=1.用数值积分法验证这一事实（精度为）。clc;clear;%梯形数值积分t=-5:0.01:5;jifen=0;f=inline('1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)');fori=1:1000jifen=jifen+(f(t(i))+f(t(i+1)))/2*0.01;endjifenjifen=0
C.L.L·2024-02-07 09:01

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（四）（4）（5）（6）

目录实验四：微积分基本运算练习四练习五练习六实验四：微积分基本运算练习四1.利用MATLAB软件求下列函数的导数：（1）已知，求.symsxy=sqrt(x+2)*(3-x)^4/(x+1)^3;y1=diff(y);x=1/2;eval(y1)ans=-62.2207（2）已知,求;symsxy=sqrt(x*sin(sqrt(exp(log(3)*(exp(x)-log(x))))));y2=
C.L.L·2024-02-07 09:31

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（五）（1）（2）

目录实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习一练习二实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习一1.（1）判定下列方程组是否有解，若有解求其基础解系和通解。clc;clear;a=[21-113-21-314-35];b=[1;4;-2];ab=[a,b];ifrank(a)~=rank(ab)fprintf('该方程无解');return;else%a的秩和ab的秩均为2,该方程有解x1=null(a,'
C.L.L·2024-02-07 09:31

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（五）（5）

实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习五1.随机选取一幅图像，对图像进行叠加、增加噪声、旋转、伸缩等变换.我以我选择的两张图为例，进行下面的操作。但需大家注意的是：如果要进行图像叠加，则需要求两张图的分辨率一样，所以在进行选择的时候我们就选择两张分辨率一样的图片，这样就可以一起进行这几个变换了。这里我是把两张图放在了桌面上，大家可自行选择，只要在imread时匹配就行。话不多说，上图。（自我感觉这两
C.L.L·2024-02-07 09:31

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（六）（1）

目录实验六：矩阵特征值与迭代法练习一实验六：矩阵特征值与迭代法练习一1.已知矩阵A=,向量=,构造迭代,k=1,2,3,…(1)计算矩阵A的特征值及谱半径；clc;clear;a=[0,1;1,1];x0=[1;1];tzz=eig(a);pbj=max(abs(tzz));disp(tzz);disp(pbj);tzz=-0.61801.6180pbj=1.6180(2)检查向量序列是否收敛？它
C.L.L·2024-02-07 09:31

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（六）（2）

目录实验六：矩阵特征值与迭代法练习二实验六：矩阵特征值与迭代法练习二1.已知线性方程组Ax=b,其中A是50×50如下形式的矩阵b为任意的非零向量。按要求完成下面的实验任务：（1）方程组Ax=b是否有解与右边常向量b是否有关？无关。不论右边的常量为何值该方程组均有解。（该方阵为满秩方阵）（2）对此方程组，雅可比和高斯-赛德尔迭代法是否收敛？若收敛，则任意取定一个非零向量b,分别用雅可比和高斯-赛德
C.L.L·2024-02-07 09:31

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（五）（3）（4）

目录实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习三练习四实验五：行列式、矩阵运算及其应用练习三1.已知矩阵执行下面的程序w=[1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5;2,1,0,1,2,1,0,1,2];plot(w(1,:),w(2,:))axis([0.85.2-0.22.2])可画出图5.2（字母W）.按要求完成下面的实验任务：(1)选取下面不同的变换矩阵A,画出数组w经变换后点的轨迹.
C.L.L·2024-02-07 09:01

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（二）（1）

实验二：MATLAB软件绘图练习一1.在同一坐标系下绘制不同的指数曲线、幂函数曲线与对数曲线，观察这些函数对应曲线的特点。这些曲线分别必过哪些特殊的点？哪些曲线关于直线y=x对称？x=-1:0.1:1;y1=exp(x);y2=exp(-x);y3=exp(2*x);figure(1)plot(x,y1,x,y2,x,y3)axison由以上图形我们可以看出，对于指数函数而言，其必过（0,1）点。
C.L.L·2024-02-07 09:00

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（二）（2）

实验二：MATLAB软件绘图练习二1.绘制下列函数的图形.（1），（x,y）属于矩形区域[-2,2]*[-2,2]；这里需要说明一点，对于（0,0,0）此点，在原函数中是一个nan，所以只需添加上一个（0,0,0）即可。ezmesh('x*y/(x^2+y^2)',[-2,2])holdonplot3(0,0,0)（2）ezmesh('(1+x+y)^2',[-10,10])（3）；ezmesh(
C.L.L·2024-02-07 09:00

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（四）（1）（2）（3）

目录实验四：微积分基本运算练习一练习二练习三实验四：微积分基本运算练习一1.求莱昂纳多(Leonardo)方程的根。clc;clear;p=[1210-20];x=roots(p)2.求方程的所有根。clc;clear;p=[11-41];x=roots(p)3.求方程的根。我们要先观察该函数图像，确定其零点大致在哪个区间内，才方便使用fzero函数。clc;clear;f=inline('exp
C.L.L·2024-02-07 09:00

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（三）（1）（2）

目录实验三：MATLAB软件程序设计练习一练习二实验三：MATLAB软件程序设计练习一1.下面给出一些特殊的自然数，请读者编程完成相应的任务：（1）水仙花数若一个三位自然数的各位数字的立方和等于该数本身，则称该自然数为水仙花数，例如，153=1^3+5^3+3^3，所以153就是一个水仙花数，编程计算小于1000的所有水仙花数；fori=100:999ifmod(i,10)^3+mod(fix(i
C.L.L·2024-02-07 09:30

数学实验第三版（主编：李继成 赵小艳）课后练习答案（一）

实验一：MATLAB软件基本操作练习一1.上机实践示例2,3,5,7,8,9,10.略2.计算,其中x=-7.5°，y=18°.此题中，度数的表达是一个困难点。我们可以有两种做法：第一种：我们可以将度数变为弧度；第二种：选择的函数就是以度数作为单位的。（在这里是将sin变为了sind，cos变为了cosd）显然，第一种在此题中较为繁琐，我以第二种方法为例。x=-7.5;y=18;ans=sind(
C.L.L·2024-02-07 09:29

共读《定投改变命运》第7天：盲从

2021年7月20日，我们一起共读的是李笑来的《定投改变命运》（第三版）1.6可以盲从的投资建议，期待你的关注和留言。
云端传奇·2024-02-07 05:30

最好的日子通常紧挨着最差的日子

2、阅读《定投改变命运》第3.2章：走过路过不要错过，理解并写出所读内容的要点，以及引发的思考，不少于300字《定投改变命运》（第三版）https://ri.firesbox.com/#/cn/3.2章如下要点
LRocket·2024-02-07 03:08

【数字图像处理】2021期末复习考试重点大纲

本文目录数字图像处理期末复习1.填空（每空2分，共20分）1.均值滤波计算2.中值滤波计算3.水平方向一阶锐化计算4.无方向一阶锐化计算5.位图文件存储所需要的数据量计算2.问答（每题10分，共10分）
Rose J·2024-02-07 00:50

《用七年改变人生》进度第114周/365周，2023年第10周，初成体系的一周

2.优化了阅读体系，1.12.52.5第三版。3.【人生如一】的规划4.正式开始阅读心理学教材。5.坚持800天的日记失败的事情。1.夫妻生活严重超标，影响到精力状态。
七星录·2024-02-06 15:01

数字图像处理之二维码图像提取算法（十）

这里来说明一下做这次的二维码提取算法用到的函数，最后再给出完整的代码！进行图像的二值化，这里可以使用opencv2里的函数threshold，当然在opencv里也有cvThreshold函数（这个函数可以具体参考：http://blog.csdn.net/xuehuic/article/details/7401181）首先我们要了解：最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我
Snail_Walker·2024-02-06 15:22

数字图像处理二维码识别python+opencv实现二维码实时识别

数字图像处理二维码识别python+opencv实现二维码实时识别特点：（1）可以实现普通二维码，条形码；（2）解决了opencv输出中文乱码的问题（3）增加网页自动跳转功能（4）实现二维码实时检测和识别代码保证原创
chBbzEkkf·2024-02-06 15:19

OpenCV 笔记(20)：霍夫圆检测

1.霍夫圆变换霍夫圆变换(HoughCircleTransform)是一种数字图像处理中的特征提取技术，用于在图像中检测圆形。
Java与Android技术栈·2024-02-06 08:47

怎么去除图片中不需要的部分？这三种高效方法快来试一下

在数字图像处理的浩瀚世界中，去除图片中不必要部分的任务，宛如一幅细致的画卷，需精心描绘。这些不必要部分，可能是背景、水印、无关紧要物体或错误部分，它们如同图片中的瑕疵，需要被巧妙地修饰或去除。
shuiyinyun2·2024-02-06 03:17

模板简要介绍，C++读书笔记

2014年2月3日内容整理自《程序设计教程：用C++语言编程第三版》陈家骏郑滔--------------------------------------------------------------
花生_TL00007·2024-02-06 00:02

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（五）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十二章：使用TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止，我们只使用了TensorFlow的高级API，Keras，但它已经让我们走得很远：我们构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络，Wide&Deep网络，自正则化网络，
绝不原创的飞龙·2024-02-05 20:21

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0附录A：机器学习项目清单此清单可以指导您完成机器学习项目。有八个主要步骤：构建问题并全局看问题。获取数据。探索数据以获得见解。准备数据以更好地暴露底层数据模式给机器学习算法。探索许多不同的模型并列出最佳模型。微调您的模型并将它们组合成
绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管IBM的DeepBlue超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，但直到最近计算机才能可靠地执行看似微不足道的任务，比如在图片中检测小狗或识别口语。为什么这些任务对我
绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言机器学习海啸2006年，GeoffreyHinton等人发表了一篇论文，展示了如何训练一个能够以最先进的精度（>98%）识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技术称为“深度学习”。深度神经网络是我们大脑皮层的（非常）简化模型，由一
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：使用Keras入门人工神经网络鸟类启发我们飞行，牛蒡植物启发了钩带，自然启发了无数更多的发明。因此，看看大脑的结构以获取如何构建智能机器的灵感似乎是合乎逻辑的。这就是激发人工神经网络（ANNs）的逻
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法，可以执行分类和回归任务，甚至多输出任务。它们是强大的算法，能够拟合复杂的数据集。例如，在第二章中，你在加利福尼亚住房数据集上训练了一个DecisionTreeRegressor模型，完美拟合
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一，也是最古老的之一。自上世纪50年代以来一直存在，多年来产生了许多有趣的应用，特别是在游戏（例如TD-Gammon，一个下棋程序）和机器控制方面，但很少成为头条新闻。
绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10
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