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Hopfield-mnist 它包含两个python文件（mnist.py和hopfield4gif.py）。 mnist.py通过使用实现了一些获取和破坏的功能。 另一方面，hopfield4gif.py实现了训练和推断算法（即，外部产品构造和同步更新规则）。 给定训练数据（即MNIST手写数字）和偏差项，就可以确定Hopfield网络的所有参数，该网络从损坏的数据中重建训练数据。 主要功能输出由偏置项参数化的重建数据（80 png图像）的集合。 这些png图像用于制作由偏置项参数化的

关于 基于Python脚本的Blender动画的简单示例。 如何 在Blender中打开： blender --python the_scr ipt.py 转换为GIF： convert -delay 4 -loop 0 *.png animation.gif 制作视频： ffmpeg -framerate 30 -f image2 -i '/tmp/%*.png' -c:v libx264 -profile:v high -crf 16 -pix_fmt yuv420p blender_r