只需要告诉他写个python游戏2048，只用pygame实现，不要额外贴图。然后在他暂停后说请继续，最后会有一些bug，把报错告诉他，慢慢改，10分钟就可以完成。闲的没事，用chatpgt弄了个小游戏，2048，利用pygame实现，无额外贴图。

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实现左右手的手势识别，并非触摸控制鼠标的移动和点击，以及键盘上下按键的控制。本项目使用了MediaPipe中的MediaPipe Hands模型以及python的AutoPy GUI工具包。MediaPipe是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架。MediaPipe的核心框架由C++实现。MediaPipe Hands为MediaPipe中的手部识别模型，

发现报错:RuntimeError: NCCL error in: /pytorch/torch/lib/c10d/ProcessGroupNCCL.cpp:784, unhandled system error想在linux上跑跑mmclassification中的resnet网络，但是报错，查阅资料后发现，第二个错误是由于第一个错误产生的。那么现在就要解决第一个报错。 第一个报错查阅了一堆资料

匹配滤波 信号与系统

爬虫学习经验分享-------大众点评--0基础学习，反反爬，SVG加密，ip代理，大众点评封ip“403 Forbidden”等问题。

机器学习入门来说，手写数字识别是个很不错的练习项目而我们这里基于svm练习我们的所学习的机器学习。而我们选择的训练集是MNIST，这个训练集量大，好用，有几万张纯手写28*28的数字图像，适合我们这些初学者进行练手使用。相关的完整项目已经上传到 github 上，内有代码和训练集网址为https://github.com/grey-wood-wolf/Handwritten-digit-recog

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