为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN

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目录：第1部分入门第1章学习开发游戏的基础知识第2章创建游戏引擎第3章学习绘制基本图形第4章绘制图形图像第2部分与游戏玩家交互第5章使用键盘和鼠标控制游戏第6章示例游戏：Brainiac第7章使用游戏杆改进输入第8章示例游戏：LightCycles第3部分在游戏中使用了画面第9章使用子画面动画移动对象第10章管理子画面第11章示例游戏：Henway第4部分使用声音和音乐第12章播放数字声音效果第13章播放MIDI音乐第14章示例游戏：BattleOffice第5部分高级动画第15章实现了画面外观动画第16章创建子画面背景第17章示例游戏：MeteorDefense第6部分让游戏拥有大脑第18章教游戏思考第19章示例游戏：SpaceOut第7部分增添游戏的趣味性第20章使用闪屏增添游戏的活力第21章使用演示模式展示游戏第22章记录高分第8部分附加练习第23章使用滋动背景更改远景第24章示例游戏：StuntJumper配套光盘上的附录附录A选择游戏开发工具附录BC++编程入门附录CWindows游戏编程入门附录D创建游戏图形前言：像JunkyardWars和AmericanChopper这样的电视节目获得了极大的成功，在很大程度上是因为它们揭示了有趣的机器(例如潜水艇、破城槌以及摩托车等)构造背后的创造性过程。
自从有了电视以来，教育性的电视节目就一直存在，但是直到最近，教育才进入了正统娱乐的领域。
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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。