实战引擎:UnityIl2CPP/Mono学完可做:森林之子，后室，逃离塔科夫，BattleBit，Rust等几乎通杀全部Unity引擎游戏简介：实战编程代码：C/C++B站空间：https://space.bilibili.com/2134677790课程详细目录：2023年UnityIl2CPP/MONOFPS逆向工程·语雀效果图： //请注意，本课程全部都是实战写代码完成相关功能，无任何只讲述理论知识的章节第一章Il2Cpp逆向(实战)00Unity基础结构详解01Unity基础API详解02D3D11内部绘制03静态生成/动态生成SDK04通过UnityAPI遍历游戏对象上05通过
一、前言Tars是Linux基金会的开源项目（https://github.com/TarsCloud），它是基于名字服务使用Tars协议的高性能RPC开发框架，配套一体化的运营管理平台，并通过伸缩调度，实现运维半托管服务。Tars集可扩展协议编解码、高性能RPC通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体，通过它可以快速用微服务的方式构建自己的稳定可靠的分布式应用，并实现完整有效的服务治理。Tars目前支持C++,Java,PHP,Nodejs,Go语言，其中TarsCpp3.x全面启用对协程的支持，服务框架全面融合协程。本文基于TarsCpp-v3.0.0版本，讨
目录1.publicblockchain2.privateblockchain3.consortiumblockchain区块链采用不同的共识机制，区块链分为三类：公链、私链、联盟链。1.publicblockchain公链公开、透明的，信息对任何人都可见；任何人都可以在链上发起交易，任何人都可以按共识接入区块链。没有人可以修改链上数据、也没有机构或组织能够关闭一条公链，公链只会因为失去共识而凋零2.privateblockchain私链是不公开、只有被授权的节点才可以参与并查看数据的私有区块链，也称为permissionedblockchain。私有链通常用于组织内部，链的读写权限掌握在某个
😏★,°:.☆(￣▽￣)/$:.°★😏这篇文章主要介绍matplotlib-cpp图表库配置与使用。无专精则不能成，无涉猎则不能通。——梁启超欢迎来到我的博客，一起学习，共同进步。喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路🥞文章目录:smirk:1.项目介绍:blush:2.环境配置:satisfied:3.使用说明最简单的示例：一个三维图形示例：读取txt文件中的xy两列数据并显示：😏1.项目介绍项目Github地址：https://github.com/lava/matplotlib-cppmatplotlib-cpp是一个用于C++的简易接口，它允许你在C++程序中使用Python的matp
我正在学习如何在Windows上使用SWIG。以下是我的c++代码:/*File:example.cxx*/#include"example.h"#defineM_PI3.14159265358979323846/*Movetheshapetoanewlocation*/voidShape::move(doubledx,doubledy){x+=dx;y+=dy;}intShape::nshapes=0;doubleCircle::area(void){returnM_PI*radius*radius;}doubleCircle::perimeter(void){return2*M_P
目录一、错误描述二、问题分析三、解决方法四、效果验证五、后记一、错误描述采用IL2CPP生成的时候，出现了4个错误：（1）BuildingLibrary\Bee\artifacts\WinPlayerBuildProgram\ei6vj\ku08_i_vm6.lump.objfailedwithoutput:（2）BuildFailedException:IncrementalPlayerbuildfailed!（3）Buildcompletedwitharesultof‘Failed’in19seconds(18657ms)（4）UnityEditor.BuildPlayerWindow+B
这是sklearn中classification_report的一个简单例子fromsklearn.metricsimportclassification_reporty_true=[0,1,2,2,2]y_pred=[0,0,2,2,1]target_names=['class0','class1','class2']print(classification_report(y_true,y_pred,target_names=target_names))#precisionrecallf1-scoresupport##class00.501.000.671#class10.000.0
最近在开源社区，很多人都在探索大模型的优化方法。有一个叫llama.cpp的项目用原始C++重写了LLaMa的推理代码，效果极好，获得了人们的广泛关注。通过一些优化和量化权重，它能让我们在各种以前无法想象的硬件上本地运行LLaMa模型。其中：在谷歌Pixel5手机上，它能以1token/s的速度运行7B参数模型。在 M2芯片的MacbookPro上，使用7B参数模型的速度约为16token/s我们甚至于可以在4GBRAM的树莓派上运行7B模型，尽管速度只有0.1 token/sGitHub链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp我们知道，除了通用化能力
下载代码，代码地址：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp下载模型，现有模型如下，small模型基本能达到日常的用途，建议下载small以上的。下载模型的指令：./download-ggml-model.shsmall编译，项目根目录执行make指令，得到main.exe可执行文件，然后就可以实现录音转文字了。录音转文字录音文件只支持16khz的.wav文件。从视频中以16000的采样率提取音频并保存为wav文件的命令：ffmpeg-iinput.mp4-vn-acodecpcm_s16le-ar16000output.wav录音识别指令：./main
论文相关论文标题：Labelpromptformulti-labeltextclassification（基于预训练模型对少样本进行文本分类）发表时间：2021领域：多标签文本分类发表期刊：ICANN（顶级会议）相关代码：无数据集：无摘要最近，预先训练过的语言模型在许多基准测试上都取得了非凡的性能。通过从一个大型的训练前语料库中学习一般的语言知识，该语言模型可以在微调阶段以相对少量的标记训练数据来适应特定的下游任务。更值得注意的是，带有175B参数的GPT-3通过利用自然语言提示和很少的任务演示，在特定的任务中表现良好。受GPT-3成功的启发，我们想知道更小的语言模型是否仍然具有类似的少样本学
