视觉互动网络GoogleDeepmind的VisualInteractionNetworks的Tensorflow实现。
在Tensorflowr1.2上实现。
“关系推理的另一个关键部分涉及到预测物理场景中的未来。
人们一眼就能推断出物体在哪里，而且还能推断出在接下来的几秒钟，几分钟甚至更长的时间内物体会发生什么。
例如，如果您将足球踢到墙壁上，您的大脑会预测当球撞击墙壁时会发生什么，以及随后的运动会遭到怎样的影响（球会以与踢球成正比的速度跳动，并且-在大多数情况下，-墙壁将保留在原位）。
”摘自Deepmind的一篇文章N对象重力模拟要更改配置值，请检查常量脚本。
catconstracts.py为了生成图像和数据，pythonphysical_engines.py用于建模视觉交互网络pythongravity_vin.py数据数据是从我自己

[计算机网络零碎方法].(Computer.Networks,.A.Systems.Approach,.5ed).Peterson,.Davie,.文字版

神经网络与机器学习在matlab中完成英文原版书中含有代码指的参考

提供了Neuralnetworksanddeeplearning这本书一切的章节pdf版内容。
另外，读者如果想要书中源代码，可以从https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning下载。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。