1.手把手超详细！源码教你用turtle画一个象棋棋盘【附源码】
2.如何用python裁剪
3.象棋对弈软件是象棋如何编制出来的
4.天天象棋哪有下载？
5.东萍象棋网的动态棋盘是如何制作出来的?
6.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
手把手超详细！教你用turtle画一个象棋棋盘【附源码】
本文教你使用turtle库画出中国象棋棋盘并提供源代码，源码助你掌握画图技能。象棋
一、源码简介
通过turtle绘制象棋棋盘示意图。象棋排队叫号系统 源码
二、源码确定尺寸
设定棋盘尺寸，象棋确保绘图比例合适。源码
三、象棋初始化
初始化棋盘尺寸数据，源码为绘制做准备。象棋
四、源码定义自定义函数
创建一个函数简化坐标操作，象棋方便后续绘制。源码
五、画两个外边框
使用turtle库绘制棋盘的外部边界。
六、画棋盘主体
设计思路，逐步绘制棋盘内部。
七、画将帅老窝斜线
根据路径绘制棋盘上的特殊斜线。
八、绘制楚河汉界
添加棋盘分割线，增加细节。
九、完整源代码
提供Python代码，详细注释，助你快速上手。
此过程充满挑战，耗时较长，但通过实践可显著提升Python与turtle技能。
若有关于棋盘绘制的疑问，请直接留言。如有帮助，不妨点赞与转发。感谢你的ffmpeg 提取rtp源码参与！
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如何用python裁剪
本文将介绍如何利用Python的PIL库来裁剪，以实现快速提取中的特定元素，如各类象棋棋子。
首先，确保你已安装了PIL库。如未安装，只需在命令行输入pip install pillow即可。
进行裁剪时，通过放大并勾选网格线，可以准确找到每个棋子的左上角和右上角坐标。发现所有棋子的坐标间隔有规律，第一排棋子的左上角坐标为（0，0），每排棋子的坐标间隔为单位。利用此规律，可以编写代码实现批量裁剪。
具体步骤如下：打开画图软件，找到棋子坐标规律，编写for循环根据规律生成裁剪坐标，然后用PIL库的函数裁剪。最后保存裁剪后的到指定文件夹。
执行代码后，文件夹中将生成所有裁剪后的棋子，省去了手动裁剪的繁琐步骤。
象棋对弈软件是如何编制出来的
象棋对弈软件是通过算法和编程技术编制而成的。 一、明确答案 象棋对弈软件是一种基于人工智能技术的软件，它通过模拟人类下棋的过程来与其他玩家进行对弈。这些软件主要通过算法来做出决策，包括预测对手的行动和评估自身的优势等。编程人员使用特定的编程语言，如Java、Python等，将这些算法编写成计算机可以执行的自动签到网页源码程序。 二、软件的核心组成部分 1. 算法设计：象棋对弈软件的核心是算法。这些算法包括棋局评估、决策制定和博弈搜索等。棋局评估是通过分析棋盘上的局面，评估己方和对方的棋子位置及可能的行动。决策制定则是基于博弈搜索，预测对手可能的行动并制定相应的应对策略。 2. 编程语言实现：设计好的算法需要用编程语言来实现。编程人员将这些算法转化为计算机可以执行的代码，构建成一个完整的软件。这个过程需要深厚的编程功底和对算法的理解。 3. 人工智能技术应用：现代象棋对弈软件还融入了深度学习和神经网络等人工智能技术，使软件能够自我学习和优化，不断提高下棋水平。 三、软件开发流程 1. 需求分析：确定软件的功能需求，如用户交互、棋局展示、棋局分析等。 2. 设计：根据需求设计软件的架构和算法。 3. 编码：使用选定的编程语言实现设计好的算法。 4. 测试：对软件进行测试，确保其功能和性能达到预期。 5. 优化：根据测试结果对软件进行优化，提高其性能和用户体验。 四、总结 象棋对弈软件的编制是一个复杂的过程，需要深厚的算法知识和编程技术。随着人工智能技术的发展，现代象棋对弈软件已经具备了很高的智能水平，能够与人类玩家进行高水平的对弈。天天象棋哪有下载？
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东萍象棋网的动态棋盘是通过编程和网页设计技术制作出来的。
制作动态棋盘的过程涉及了前端和后端的技术。首先，后端服务器需要处理棋盘的逻辑，如棋子的移动、吃子规则等。这通常通过编程语言如Python、Java或PHP等实现，并使用数据库来存储棋局的状态和用户的操作。
在前端，网页设计师会利用HTML、CSS和JavaScript等技术来创建和展示动态的棋盘界面。HTML定义了棋盘和棋子的基本结构，CSS负责样式和布局，而JavaScript则用于实现棋子的动态移动、响应用户点击和更新棋局状态等功能。
此外，为了增强用户体验，可能还需要使用到一些前端的框架或库，如React、Vue.js或Angular等。这些框架或库可以帮助开发者更高效地创建和管理复杂的用户界面，同时提供丰富的交互效果。
综上所述，东萍象棋网的动态棋盘是通过综合运用后端编程、前端网页设计和数据库技术制作出来的。这样的技术组合不仅使得棋盘能够动态展示，还保证了棋局的逻辑正确和用户操作的流畅性。
腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。
既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。
显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。
运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。
PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。
