Northstar 开源项目教程

Northstar 开源项目教程

NorthstarRepo for packaged Northstar releases项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/Northstar

1. 项目的目录结构及介绍

Northstar 项目的目录结构如下:

Northstar/
├── bin/
├── build/
├── deploy/
├── docs/
├── mods/
├── pak/
├── scripts/
├── src/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
└── version.json

目录介绍

  • bin/: 包含编译后的可执行文件。
  • build/: 包含构建脚本和配置文件。
  • deploy/: 用于部署的文件和脚本。
  • docs/: 项目文档。
  • mods/: 存放用户自定义的模组。
  • pak/: 存放游戏资源包。
  • scripts/: 包含各种脚本文件。
  • src/: 源代码目录。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • .gitmodules: Git 子模块配置。
  • LICENSE: 项目许可证。
  • README.md: 项目说明文档。
  • version.json: 版本信息文件。

2. 项目的启动文件介绍

Northstar 项目的启动文件位于 bin/ 目录下。主要的启动文件是 NorthstarLauncher.exe,它负责启动游戏并加载自定义模组。

启动文件介绍

  • NorthstarLauncher.exe: 主启动程序,负责初始化游戏环境和加载模组。

3. 项目的配置文件介绍

Northstar 项目的配置文件主要位于 deploy/ 目录下。主要的配置文件是 autoexec.cfgnorthstar.cfg

配置文件介绍

  • autoexec.cfg: 自动执行的配置文件,包含游戏启动时的默认设置。
  • northstar.cfg: Northstar 特定的配置文件,包含模组加载和其他高级设置。

以上是 Northstar 开源项目的基本教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用 Northstar 项目。

NorthstarRepo for packaged Northstar releases项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/Northstar

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

6/2025 MP4 出版 |视频: h264, 1280x720 |音频:AAC,44.1 KHz,2 Ch 语言:英语 |持续时间:12h 3m |大小: 4.5 GB 通过实际 NLP 项目学习文本预处理、矢量化、神经网络、CNN、RNN 和深度学习 学习内容 学习核心 NLP 任务,如词汇切分、词干提取、词形还原、POS 标记和实体识别,以实现有效的文本预处理。 使用 One-Hot、TF-IDF、BOW、N-grams 和 Word2Vec 将文本转换为向量,用于 ML 和 DL 模型。 了解并实施神经网络,包括感知器、ANN 和数学反向传播。 掌握深度学习概念,如激活函数、损失函数和优化技术,如 SGD 和 Adam 使用 CNN 和 RNN 构建 NLP 和计算机视觉模型,以及真实数据集和端到端工作流程 岗位要求 基本的 Python 编程知识——包括变量、函数和循环,以及 NLP 和 DL 实现 熟悉高中数学——尤其是线性代数、概率和函数,用于理解神经网络和反向传播。 对 AI、ML 或数据科学感兴趣 – 不需要 NLP 或深度学习方面的经验;概念是从头开始教授的 描述 本课程专为渴望深入了解自然语言处理 (NLP) 和深度学习的激动人心的世界的人而设计,这是人工智能行业中增长最快和需求最旺盛的两个领域。无论您是学生、希望提升技能的在职专业人士,还是有抱负的数据科学家,本课程都能为您提供必要的工具和知识,以了解机器如何阅读、解释和学习人类语言。我们从 NLP 的基础开始,从头开始使用文本预处理技术,例如分词化、词干提取、词形还原、停用词删除、POS 标记和命名实体识别。这些技术对于准备非结构化文本数据至关重要,并用于聊天机器人、翻译器和推荐引擎等实际 AI 应用程序。接下来,您将学习如何使用 Bag of Words、TF-IDF、One-Hot E
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

裴进众Serene

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值