很想试试这个类

最新推荐文章于 2024-05-30 14:11:36 发布
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博客提及想尝试CPicture类，该类为The Yovav (Horror) PictureShow，还给出了相关链接http://www.codeproject.com/bitmap/pictureshow.asp 。
【用unity实现100个游戏之3】制作一个类帝国时代、红警——RTS战略性游戏
向宇
06-29 7356
标准的即时战略类游戏，会有资源的采集、基地的建造等众多元素，玩家可以指挥控制独立的单位，亦或者是群组式的控制，在游戏中发挥自己战争领袖的才华，不同于第一人称主视角，以及越肩式相机，RTS游戏中的相机更加"自由”，需要可见的地图范围、缩放程度也各有不同，相机的很多控制，需要同时满足【键盘】和【鼠标】的多功能需求.实现相机控制的两种思路第一种：通过键盘输入控制相机第二种：主相机为子物体，按键输入和鼠标拖拽等Raycast与偏移量控制相机。
PyTorch实战：实现Cifar10彩色图片分类
master_hunter的博客
09-20 3426
PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们造车使用的轮子，我们重点需要的是理解如何使用Torch去实现功能而不要过度在意轮子是要怎么做出来的，那样会牵扯我们太多学习时间。以后就出一系列专门细解深度学习框架的文章，但是那是较后期我们对深度学习的理论知识和实践操作都比较熟悉才好开始学习，现阶段我们最需要的是学会如何使用这些工具。 深度学习的
java类里面再定一个类_java类的里面可以再定义一个类吗 java里可不可以在一个...
weixin_39631370的博客
02-28 9244
java类里面还可以定义一个类，即内部类。java内部类分为： 成员内部类、静态嵌套类、方法内部类、匿名内部类 。内部类的共性(1)、内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号 。(2)、内部类不能用普通的方式访问。内部类是外部类的一个成员，因此内部类可以自由地访问外部类的成员变量，无论是否是private的 。(3)、内部类声明成...
九价抢不到？多试试这几个GitHub上的开源项目
程序猿DD
12-29 2万+
大家好，我是TJ关注TJ君，回复“武功秘籍”免费获取计算机宝典书籍随着天气寒冷，似乎国内的疫情又有反复之势，尤其是西安整座城市的严峻，让人们清楚的意识到，防疫之路任重道远。今天呢TJ君准备...
如果想转行AI领域却不知如何开始？可以试试这五步
Python_paipai的博客
05-30 9741
我看了计算机科学家大卫·格维茨写的一篇博客，里面介绍了如果想从事AI行业，却不知道如何开始的话，可以走下面五步，从而达到转行的目的。因为这是个国外作家写的，跟我们国内的情况有一些出入，但是大思路是没有问题的。如果你想转行的话，那么你会什么就变得很重要，转行AI行业，并不需要从零开始。格维茨拿产品经理举例子，说产品经理最擅长的就是和人打交道的能力，因为他们要在公司里“哄骗”不同部门的各种同事。并且产品经理还会有一定的写作能力，因为他们需要编写各种产品文档。
Win系统 - Windows10 玩游戏卡？试试这招
06-09 4362
Win系统 - Windows10 玩游戏卡？试试这招
Dubbo想要个网关怎么办？试试整合Spring Cloud Gateway
zlt2000的博客
06-28 1万+
在以Dubbo框架体系来构建的微服务架构下想要增加API网关，如果不想自研开发的情况下在目前的开源社区中几乎没有找到支持dubbo协议的主流网关，但是Spring Cloud体系下却有两个非常热门的开源API网关可以选择；本文主要介绍如何通过Nacos整合Spring Cloud Gateway与Dubbo服务。
如何用计算机进行文件夹整理,如何对电脑文件进行分类整理，试试下面这四个步骤...
weixin_42407606的博客
06-29 5492
我们平时都说越忙越乱，越乱越忙。人们在工作繁忙时，每天都会使用到不同的文件，而这些文件都来不及花时间去整理，因此就会感觉特别凌乱，如果文件很凌乱，那么自己需要用到文件的时候，又不容易准确找到自己想要的文件，工作效率也变得低下。其实，我们通过电脑文件进行系统的整理和分类，就可以让我们每次都准确的找到自己想要的文件，从而提高自己的工作效率。只需四个步骤，让我们学会对电脑文件进行分类整理!我们一起看看吧...
Java | 异常类【万字详解，看过来】
做技术人 · 产优质博客 · 找好工作
10-01 7069
万字详解Java异常类，带你感受异常类在开发中的重要性
java 中抽象类的继承_java抽象类 继承
weixin_42357256的博客
02-23 5644
关于java抽象类 继承的搜索结果回答抽象类和接口的区别：默认的方法实现抽象类可以有默认的方法实现完全是抽象的。接口根本不存在方法的实现。抽象类中可以有已经实现了的方法，也可以有被abstract修饰的方法(抽象方法)，因为存在抽象方法，所以该类必须是抽象类。但是接口要求只能包含抽象方法，抽象方法是指没有实现的方法。所以就不能像抽象类那么无赖了，接口就根本不能存在方法的实现。实现 抽象类使用ex...
Java 对象拷贝工具类
小白一个
07-19 1万+
我们在Java编码中，有时候可能会经常遇到对象拷贝的场景。比如（1）当我们更新一个对象的时候，如果要记录对象属性的前后变化，那么在更新对象之前，我们应该首先将对象拷贝暂存起来，且这个时候的拷贝一定是深拷贝（内存地址不同的两个对象），因为Java存在对象引用，将一个对象赋值给另外一个对象，他是浅拷贝的（两个不同变量名，但实际内存地址一样的两个对象）的话，也就是说当我们去更新完成属性值的时候，其实是设置的同一个对象，那么这个时候就会导致更新前后无变化的情况。............
CSS伪类选择器
热门推荐
Jan's的博客
11-01 3万+
CSS的选择器有很多种，有一种选择器，与其他选择器完全不同，我们来讲一讲这个选择器——伪类选择器 伪类选择器 我们伪类选择器有几种，我们来看看第一种 静态伪类: 只能用于超链接的样式 :link超链接点击之前 :visited链接被访问过之后 以上两种样式，只能用于超链接 实际用法还得实际分析，我们来看看这一张图： 这里我写了两个超链接，看我箭头指的文章，你会发现这两个超链接颜色是不一样的 为什么会不一样呢？ 因为第一个链接，是我访问过的网站链接 而第二个链接，我的浏览器没有访问..
sklearn综合示例5：多分类分类器
jediael_lu的专栏
07-16 1万+
二元分类器在两个类中区分，而多类分类器（也称为多项分类器）可以区分两个以上的类。有一些算法（如随机森林分类器或朴素贝叶斯分类器）可以直接处理多个类。也有一些严格的二元分类器（如支持向量机分类器或线性分类器）。但是，有多种策略可以让你用几个二元分类器实现多类分类的目的。 我们这里使用的是mnist数据集。 OVR 要创建一个系统将数字图片分为10类（从0到9），一种方法是训练10个二元分类器，每个数字一个（0检测器、1检测器、2检测器，以此类推）。然后，当你需要对一张图片进行检测分类时，获取每个分类器的决策分
不喜欢SAP GUI？那试试用Eclipse进行ABAP开发吧
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
10-14 3356
以ABAP类为例，各个维度的信息在ADT里能在一个屏幕里同时显示，在SAP GUI里一个屏幕显示的信息维度很单一，如果想看其他维度信息，只有通过双击的方式跳转，查看完毕后通过回退键回到正在工作的界面。ADT会打开一个新的标签页，里面显示一个嵌入的SAP GUI窗口，像Screen Painter和其他一些传统的ABAP开发，均在这个嵌入的SAP GUI里进行。相应的，如果对ADT的前台Java代码感兴趣，请移步ADT安装目录下的plugins文件夹，把里面的jar包反编译出来阅读源代码即可。
基于Matlab的实时运动目标跟踪与行为识别系统_运动目标检测_实时视频处理_目标跟踪算法_行为识别模型_人机交互界面拓展_Matlab编程_图像处理工具箱_计算机视觉算法_机器学.zip
12-22
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电力系统采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）
最新发布
12-22
【电力系统】采用有源电力滤波器抑制谐波研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“采用有源电力滤波器抑制谐波”的主题，基于Simulink平台开展电力系统谐波治理的仿真实现研究。通过构建有源电力滤波器（APF）的仿真模型，重点分析其在补偿电流谐波、改善电能质量方面的性能，尤其关注并联型有源滤波器在降低系统总谐波畸变率（THD）方面的作用。文中可能涉及谐波检测方法（如SRF同步参考坐标法）、电流跟踪控制策略及系统整体仿真验证，旨在展示APF在实际电力系统中抑制非线性负载产生的谐波电流的有效性。; 适合人群：电气工程、电力系统及其自动化等相关专业的高校学生、研究人员及从事电能质量治理的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程设计或毕业设计中关于谐波治理的仿真模块搭建；②为科研项目中电能质量提升方案提供Simulink建模仿真参考；③帮助理解有源滤波器的工作原理及其在工业场景中的应用价值。; 阅读建议：建议结合Simulink软件动手实践，重点关注APF控制策略的实现细节与仿真结果分析，同时可拓展学习无功补偿、混合滤波器等关联技术以深化理解。
基于苹果公司AAPL股票过去二十年历史价格数据利用循环神经网络RNN模型进行时间序列分析与预测通过构建包含多个隐藏层的深度学习架构以过去六十个交易日的股价序列作为输入特征训.zip
12-22
基于苹果公司AAPL股票过去二十年历史价格数据利用循环神经网络RNN模型进行时间序列分析与预测通过构建包含多个隐藏层的深度学习架构以过去六十个交易日的股价序列作为输入特征训.zip
C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目，包含选择题、多选题、判断题，并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率
12-22
C++题库复习软件，整理了800余道C++考试的常见题目（选择题、多选题、判断题），并具备保存历史答题记录、自动统计已答、正确、错误、未答情况、AI分析答案等功能，提高考试的复习效率和通过率。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq616491978/article/details/139642075 主要功能： ①C++考试常见题目； ②支持多题库导入及选择； ③支持保存答题记录； ④支持查看历史答题记录； ⑤支持使用AI分析参考答案。
74LS138译码器在通信与网络中
12-22
源码地址： https://pan.quark.cn/s/c89c7053b41f 是什么？ ET-Network-Module 一个从 ET 6.0 中梳理出来的多次重构了的，使用 asmdef 模块化了的网络模块 为什么？ 方便在不需要接入 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便在不喜仰或是不习惯 ET 前端的情况下与 ET 后台对接。 方便用户与自己喜欢的任意框架缝合 在无 MVC(S) 、无热重载需求的；只期望简单的、按原有直觉开发的情景下有用 学习目的：学习大型游戏网络框架，学习重构网络框架 有什么？ 一个仅供测试的、原滋原味的 ET6.0 server 保留 Google Protobuf net + TCP + RPC/非 RPC 等特性，并与 ET Server 正常通信 使用 Unity Assembly Definition File 拆分的网络模块，详见下图： 简化了的、适配 MonoBehaviour 的非 RPC 消息处理器生成、订阅工作流 提供了 .proto 转 .cs 的一键生成工具 没有什么？ 没有了 ET Entity 的概念 没有 ECS 各种跳跃式的分工程开发模式，回到了常规的 Unity 开发 如何安装？ Clone 本项目，将文件夹 ET Network Module 放置到自己的工程 如果之前有脚本调用 OuterMessage.cs 将该脚本所在文件夹改名，加上一个波浪号（方便网络模块完成编译） 删除 ET Network Module/Generated 文件夹，删除示例消息和消息处理器 与后台约定，将 outermessage.proto 中 ping 消息体置顶 （ 重要 ） 使用 Tools/.pr...
FastText分类模型这个咋下载，你之前提供了这个方案，我也想试试
03-08
<think>好的，用户之前问过如何手动下载Hugging Face的模型文件，现在他想知道如何下载FastText分类模型，并提到我之前提供的方案，想试试。首先，我需要确认用户指的是哪个FastText模型，因为FastText有几个不同的版本和用途。 用户提到的“FastText分类模型”可能指的是Facebook Research开发的用于文本分类的模型，或者是用于词向量预训练的模型。需要明确这一点。通常，FastText的分类模型有两种主要类型：一种是用于文本分类的监督学习模型，另一种是用于词向量生成的无监督模型。用户可能指的是前者，因为后者更常用于词嵌入。 接下来，我需要回顾之前提供的Hugging Face下载指南，看看是否有FastText模型在Hugging Face库中。不过，Hugging Face主要托管的是基于Transformer的模型，而FastText是Facebook开发的，可能不在Hugging Face上。因此，用户可能需要到FastText的官方资源或GitHub仓库下载。 记得用户之前的问题是关于Hugging Face的，所以可能需要调整指导方向。另外，用户可能对如何找到正确的下载页面和必要文件不太清楚。需要分步骤说明，包括访问官方网站、找到模型文件、下载方式等。 还要考虑用户可能的操作系统环境，比如是否使用命令行工具，或者更倾向于手动下载。如果用户之前用过git clone，可能对命令行不陌生，但也要提供手动下载的选项。 需要检查FastText的官方文档，确认下载链接是否有效，是否有变化。例如，Facebook的FastText GitHub页面通常提供预训练模型，比如用于文本分类或词向量。比如，监督模型可能是在某个GitHub release页面，或者需要自己训练。 另外，用户可能需要的是预训练的分类模型，但FastText的预训练模型主要是词向量，比如wiki-news或crawl开头的模型。文本分类模型通常需要用户自己训练，但可能有社区提供的预训练分类模型，需要确认是否存在。 如果用户想下载预训练的词向量，那么步骤可能是访问FastText官网，找到下载链接。例如，https://fasttext.cc/docs/en/english-vectors.html 这里有各种预训练词向量。如果是分类模型，可能需要通过命令行工具训练，或者下载社区分享的模型。 需要明确告诉用户如何区分这两种情况，并指导他们到正确的资源页面。如果用户想自己训练分类模型，需要提供训练步骤，但用户的问题主要是下载，所以可能更倾向于预训练模型。 总结：用户需要的是下载FastText分类模型的步骤。需要指出正确的资源位置，可能的下载方式，以及如何验证和使用下载的模型。可能需要分两种情况：预训练的词向量和自行训练的分类模型，但用户明确提到分类模型，所以重点放在监督学习的模型下载或获取方法上。</think>以下是下载和使用FastText分类模型的详细指南： --- ### **一、FastText模型类型区分** 首先需明确两类核心模型： 1. **文本分类模型**（监督学习）：需自行训练（官方未提供预训练分类模型） 2. **词向量模型**（无监督学习）：可直接下载预训练版本（如`wiki-news`或`crawl`系列） --- ### **二、文本分类模型处理流程** #### **步骤1：安装FastText库** ```bash pip install fasttext ``` #### **步骤2：准备训练数据** 数据格式要求（每行格式）： ```text __label__类别名 文本内容 ``` 示例： ```text __label__科技 苹果发布新一代iPhone __label__体育 湖人队夺得NBA总冠军 ``` #### **步骤3：训练分类模型** ```python import fasttext # 训练模型（示例参数） model = fasttext.train_supervised( input="train_data.txt", epoch=25, lr=1.0, wordNgrams=2 ) # 保存模型 model.save_model("my_classifier.bin") ``` --- ### **三、下载预训练词向量** 若需词向量作为特征输入： 1. **访问官方资源库**： [https://fasttext.cc/docs/en/english-vectors.html](https://fasttext.cc/docs/en/english-vectors.html) 2. **选择适合的模型**： - **基础版**：`wiki-news-300d-1M.vec.zip`（100万词） - **增强版**：`crawl-300d-2M.vec.zip`（200万词） 3. **直接下载命令**： ```bash # 示例下载wiki-news词向量 wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-english/wiki-news-300d-1M.vec.zip unzip wiki-news-300d-1M.vec.zip ``` --- ### **四、社区预训练分类模型** 若需直接使用现成分类模型： 1. **Hugging Face搜索**： 访问 [hf-mirror.com](https://hf-mirror.com/) 搜索 `fasttext-classification` （注意：非官方托管模型需验证可靠性） 2. **示例下载命令**： ```bash git clone https://hf-mirror.com/username/model-name ``` --- ### **五、模型使用验证** #### **分类模型推理** ```python import fasttext # 加载自训练模型 classifier = fasttext.load_model("my_classifier.bin") # 预测测试 text = "欧冠决赛精彩集锦" pred_label, pred_score = classifier.predict(text) print(f"预测类别：{pred_label[0]}，置信度：{pred_score[0]:.4f}") ``` #### **词向量应用** ```python import fasttext.util # 加载预训练词向量 ft = fasttext.load_model('cc.en.300.bin') # 获取单词向量 vector = ft.get_word_vector("人工智能") print(vector.shape) # 应输出 (300,) ``` --- ### **六、注意事项** | 场景 | 处理方案 | |------|----------| | 中文分类 | 需使用分词后的文本进行训练 | | 内存不足 | 使用`quantize`压缩模型： `model.quantize(input="train_data.txt", retrain=True)` | | 预测速度慢 | 启用自动优化： `fasttext.set_autotune_config(1000)` | --- 如果需要具体领域的实践案例（如新闻分类、商品评论分析），可以告诉我您的应用场景，我会提供针对性方案！
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