CQ-PicSearcher-Bot 按照和使用文档

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cq-picsearcher-bot 🤖 基于 saucenao / ascii2d / whatanime 的搜图机器人 cq-picsearcher-bot 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cq/cq-picsearcher-bot

1. 项目目录结构及介绍

CQ-PicSearcher-Bot 的项目目录结构如下:

cq-picsearcher-bot/
├── .github/              # GitHub 工作流和相关文件
├── .vscode/             # VSCode 项目配置文件
├── data/                # 数据存储目录
├── libs/                # 项目依赖库
├── scripts/             # 脚本文件目录
├── src/                 # 源代码目录
├── .dockerignore        # Docker 忽略文件
├── .eslintrc.js         # ESLint 配置文件
├── .gitattributes        # Git 属性文件
├── .gitignore           # Git 忽略文件
├── .npmrc               # npm 配置文件
├── .prettierrc          # Prettier 配置文件
├── CHANGELOG.OLD.md     # 旧版更新日志
├── CHANGELOG.md         # 更新日志
├── Dockerfile           # Docker 构建文件
├── LICENSE              # 许可证文件
├── README.md            # 项目说明文件
├── config.default.jsonc # 默认配置文件
├── docker-compose.yml   # Docker Compose 配置文件
├── ecosystem.config.js  # PM2 配置文件
├── index.mjs            # 入口文件
└── package.json         # 项目依赖和配置文件

详细介绍

  • .github/:包含 GitHub Actions 工作流和相关文件,用于自动化项目的一些操作。
  • .vscode/:包含 Visual Studio Code 的项目配置文件。
  • data/:用于存储项目运行过程中产生的数据。
  • libs/:包含项目所依赖的库文件。
  • scripts/:包含一些辅助脚本,用于项目的构建、测试等。
  • src/:包含项目的所有源代码。
  • .dockerignore:Docker 构建时需要忽略的文件。
  • .eslintrc.js:ESLint 的配置文件,用于代码风格检查。
  • .gitattributes:Git 属性文件,用于配置 Git 的行为。
  • .gitignore:Git 忽略文件,用于指定不需要提交到 Git 仓库的文件。
  • .npmrc:npm 配置文件,用于设置 npm 的行为。
  • .prettierrc:Prettier 配置文件,用于统一代码格式。
  • CHANGELOG.OLD.md:旧版本的更新日志。
  • CHANGELOG.md:记录项目的历史更新和修改。
  • Dockerfile:用于构建 Docker 容器的配置文件。
  • LICENSE:项目的许可证文件,本项目使用 GPL-3.0 许可。
  • README.md:项目的说明文件,包含项目的基本信息和使用方法。
  • config.default.jsonc:项目的默认配置文件,用于设置一些默认的配置项。
  • docker-compose.yml:Docker Compose 的配置文件,用于定义和运行多容器 Docker 应用。
  • ecosystem.config.js:PM2 的配置文件,用于应用程序的进程管理。
  • index.mjs:项目的入口文件,是 JavaScript 模块。
  • package.json:项目的依赖和配置文件,用于管理项目依赖和脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 index.mjs。该文件是 JavaScript 模块,用于启动整个项目。

// index.mjs
// 这里是项目的入口代码,负责初始化和启动整个机器人。

index.mjs 文件中,通常会包含以下步骤:

  • 导入必要的模块和配置。
  • 初始化机器人实例。
  • 配置机器人监听的事件和命令。
  • 启动机器人。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.default.jsonc。该文件是 JSONC 格式,用于设置项目的默认配置。

// config.default.jsonc
{
  // 这里是项目的默认配置项,例如:
  "bot": {
    "token": "YOUR_BOT_TOKEN",
    "prefix": "!"
  },
  "services": {
    "saucenao": {
      "api_key": "YOUR_SAUCENAO_API_KEY"
    },
    "ascii2d": {
      "api_key": "YOUR_ASCII2D_API_KEY"
    },
    // 其他服务的配置...
  },
  // 其他配置项...
}

config.default.jsonc 文件中,通常包含以下配置:

  • 机器人 token 和命令前缀。
  • 各个服务的 API 密钥和其他配置。
  • 其他自定义配置项。

以上是 CQ-PicSearcher-Bot 的基本目录结构和配置文件介绍。使用前请确保正确配置并安装所有依赖。

cq-picsearcher-bot 🤖 基于 saucenao / ascii2d / whatanime 的搜图机器人 cq-picsearcher-bot 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cq/cq-picsearcher-bot

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机平板电脑。开发者可以借助各种库框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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