话不多说,开始今年的HelloGitHub年度盘点!1、《金庸群侠传》C++复刻版Star数:1.9K|编程语言:C++这是一款基于SDL2开发的2D游戏,作为《金庸群侠传》C++复刻版,它的资源大部分来自《金庸群侠传》DOS版本,复刻版除了经典的回合制战斗系统,还在加入了受《黑帝斯》启发的即时战斗系统。或许大佬们的重温经典,就是用自己擅长的编程语言把游戏重新实现一遍吧。地址:https://github.com/scarsty/kys-cpp2、异步的Python聊天机器人框架Star数:3.2K|编程语言:Python它是基于Python的异步特性构建的聊天机器人框架,可以轻松处理大量的消
一、数据源之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜:最终数据结果,是这样的:TOP100数据在此数据基础上,做python可视化分析。二、数据读取首先,读取数据源:#读取csv数据df=pd.read_csv(csv)三、数据概览用shape查看数据形状:#查看数据形状df.shape用head查看前n行:#查看前5行df.head(5)用info查看列信息:#查看列信息df.info()用describe查看统计性分析:#描述性统计分析df.describe()描述性统计四、数据清洗查看是否存在空值:#查看空值df.isna().any()查看空值每列都是False,没有
一、数据源之前,我分享过一期爬虫,用python爬取Top100排行榜:最终数据结果,是这样的:TOP100数据在此数据基础上,做python可视化分析。二、数据读取首先,读取数据源:#读取csv数据df=pd.read_csv(csv)三、数据概览用shape查看数据形状:#查看数据形状df.shape用head查看前n行:#查看前5行df.head(5)用info查看列信息:#查看列信息df.info()用describe查看统计性分析:#描述性统计分析df.describe()描述性统计四、数据清洗查看是否存在空值:#查看空值df.isna().any()查看空值每列都是False,没有
比赛简介主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练,希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型,以帮助提升电商搜索的效果,改善顾客的购买体验。其中提供了两份数据,一个是goods_data.csv是商品名称数据,一个是query_data.csv是用户query数据,共39470条前期我们做的尝试比较多,后面差不多烂尾了,庆幸b榜还在第一页,下面介绍下我们队伍的比赛思路。数据处理由于本赛题数据分类一个质量比较高的goods数据,一个是用户场景下的query数据(相对有噪音),前期我们尝试单独训练goods或者query数据效果不是很好,goods数据容易过拟合,quer
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Comparingvalgrind,massif,top,andpmap我正在尝试了解我的应用程序是否泄漏。在运行我的应用程序时,我会定期运行pmap并观察:1234mapped:488256K writeable/private:90144K shared:0Kmapped:488260K writeable/private:101912K shared:0Kmapped:488256K writeable/private:102708K shared:0Kmapped:488260K writeable/private:105112K shared:0K我运行top并观察:
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