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Python项目实战:迷失航线游戏开发
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26.8 任务7:游戏结束场景
码农老关【关东升】
2023-01-12 13:53:42
课时名称
课时知识点
26.8 任务7:游戏结束场景
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Python项目实战:迷失航线
游戏
开发-关东升-专题视频课程
课程内容包括
游戏
项目分析与设计过程、项目敏捷开发、面向对象、Lambda表达式、
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开发引擎cocos2d-python。 QQ服务群 628808216
MGP-STR:用于
场景
文本识别的多粒度预测
场景
文本识别(STR)是计算机视觉领域的重要研究方向,近年来引入语言知识成为提升模型性能的关键趋势。本研究提出了一种基于Vision Transformer(ViT)的视觉STR模型,并通过多粒度预测(MGP)策略隐式融合语言信息。该模型在输出空间中引入子词表示(BPE和WordPiece),作为字符级预测的补充,无需独立语言模型。实验表明,MGP-STR在标准基准测试集上达到了93.35%的平均识别准确率,超越了现有方法。代码已开源,供进一步研究使用。
【开源】基于LangChain实现的知识库问答工具,github斩获
26.8
K star
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。具有上下文感知能力:将语言模型连接到上下文来源(提示指令,少量的示例,需要回应的内容等)具有推理能力:依赖语言模型进行推理(根据提供的上下文如何回答,采取什么行动等)这个框架由几个部分组成。LangChain 库:Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成,一个基本的运行时,用于将这些组件组合成链和代理,以及现成的链和代理的实现。LangChain 模板:一系列易于部署的参考架构,用于各种
任务
。
突破数据壁垒 - 通过
任务
泛化构建GUI代理
图形用户界面(GUI)代理为跨平台自动化复杂数字
任务
提供了解决方案,具有显著的潜力来改变生产力工作流程。然而,其性能通常受到高质量轨迹数据稀缺性的限制。为了解决这一局限性,我们提出在专用的中程训练阶段对视觉语言模型(VLMs)进行数据丰富、推理密集型
任务
的训练,然后研究将这些
任务
纳入中程训练阶段如何促进对GUI规划
场景
的泛化。具体来说,我们探索了一系列具有现成指令调整数据的
任务
,包括GUI感知、多模态推理和文本推理。
[Paddle Detection]基于PP-YOLOE+实现道路
场景
目标检测及部署
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶
场景
,旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路
场景
解析,为自动驾驶提供一种解决思路。利用YOLO系列模型PP_YOLOE+完成车辆检测实现一种高效高精度的道路
场景
解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶,减少交通事故的发生,保障车主的人身安全。数据集地址视频数据: 超过1,100小时的100000个高清视频序列在一天中许多不同的时间,天气条件,和驾驶
场景
驾驶经验。视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳。道路目标检测。
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一个20年的老程序员、老师、作家。 熟悉Java、Kotlin、Python、iOS、Android、游戏开发。参与设计和开发北京市公交一卡通百亿级大型项目,金融系统微博等移动客户端项目。著有《iOS开发指南》等40多部图书。
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一个20年的老程序员、老师、作家。 熟悉Java、Kotlin、Python、iOS、Android、游戏开发。参与设计和开发北京市公交一卡通百亿级大型项目,金融系统微博等移动客户端项目。著有《iOS开发指南》等40多部图书。
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