Muse Dash PC一键重新开始游戏修改
首先要吐槽一下官方居然连这么基础的功能都没有，不魁是移动游戏硬核移植到PC的。 幸好发行的是C#版本，可以自己添加代码实现，这个结构找了好久。 Dnspy里打开Assembly-CSharp.dll，找到GirlActionController或者其他游戏时可以注入的入口点。 创建Update方法 接着加入代码修改如图，我习惯用R键重开游戏。 using System;
using System.Runtime.CompilerServices;
using DG.Tweening;
u
System 类初探
System 类 操作方法 取得当前的系统时间 currentTemiMillis() public static long currenTimeMillis() ; 实例： 统计某些操作的执行时间 public class TestDemo {
public static void main(String [] args) {
long start = System.currentTimeMillis(); // 开始时间
String str = "
spring那些事（一）
Spring那点事（一） Spring是什么？ Spring 是一个开源的轻量级Java SE/java EE开发应用框架，可以帮助简化应用程序的开发。 Spring解决的问题 解决代码耦合度高的问题（Java创建对象的方式有四种，分别是通过new关键字，通过反序列化，通过克隆，通过反射。其中Spring就是通过反射创建对象）。 解决二零Java控制事务的繁琐 解决运用第三方框架麻烦 Spring的核心 Spring的核心的ioc容器，在这个容器中注册了很多Spring自身的对象，也可以自己注
pytorch十一：计算机视觉工具包：torchvision
计算机视觉是深度学习中最重要的一类应用，为了方便研究者应用，pytorch专门开发了一个视觉工具包torchvision。 可通过pip install torchvision安装。 torchvision主要包含以下三部分： 模型加载 models：提供深度学习中各种经典网络结构及与训练好的模型，包括Alex-Net、VGG系列、ResNet系列、Inception系列等。 datasets：提供常用的数据集下载，设计上都是继承torch.utils.data.Dataset，主要包括MNI
pytorch十二：pytorch可视化工具visdom
visdom简介 visdom是Facebook专门为pytorch开发的一款可视化工具。 在anaconda prompt中输入pip install visdom进行安装。安装完成后，需通过python -m visdom.server命令启动visdom服务。visdom服务是一个Web Server服务，默认绑定8097端口，可打开浏览器输入https://localhost8097进入visdom界面（最好是谷歌浏览器）。 visdom中有以下两个重要概念： env：环境。不同环境的
pytorch十三：pytorch搭建AlexNet网络
2012年Imagenet比赛冠军的model——Alexnet (以第一作者alex命名) 模型结构见下图，别看只有寥寥八层（不算input层），但是它有60M以上的参数总量，事实上在参数量上比后面的网络都大。 由于当时的显卡容量问题，AlexNet 的60M个参数无法全部放在一张显卡上操作，所以采用了两张显卡分开操作的形式，其中在C3，R1，R2，R3层上出现交互，所谓的交互就是通道的合并，是一种串接操作。 这个图有点点特殊的地方是卷积部分都是画成上下两块，意思是说吧这一层计算出来的fea
pytorch十四：pytorch实战（猫和狗二分类）
猫狗二分类是kaggle上一个经典的比赛，数据集可在kaggle官网进行下载，其训练集包含25000张。 在做深度学习项目时，往往都需要以下几个部分： 模型定义 数据处理和加载 参数配置 训练模型（train & validate） 测试 关于__init__.py 可以看到，几乎每个文件夹下都有__init__.py，一个目录如果包含了一个__init__.py文件，那么它就变成了一个包（package）。__init__.py可以为空，也可以定义包的属性和方法，但其必须存在，其它程序才能从
pytorch十五：生成对抗网络-mnist
GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本。 生成对抗网络主要包含以下两个子网络： 生成器：随机生成一个噪声，生成一张图片 判别器：判断输入的图片是真图片还是假图片 交替训练： 训练判别器时，需要利用真实图片和生成器生成的假图片，判别器希望判别真实图片尽可能为真，判别生成器生成的图片尽可能为假。（判别器希望能够尽可能地判别真假） 训练生成器时，只需要利用生成器生成的图片，将生成器生成的图片放到判别器中，判别器判别其尽可能为真。（生成器希望生成的图片尽可能
目标检测（一）——目标检测综述（持续更新中）
文章摘自https://blog.csdn.net/qq_35451572/article/details/80249259 文章目录 1. 什么是目标检测？ 2. 目标检测要解决的核心问题 3. 目标检测学习资源 3.1 目标检测论文、代码整理 3.2 VOC数据集检测排名 3.3各大论文期刊目标检测 4. 目标检测最新进展 参考 1. 什么是目标检测？ **目标检测 **的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观
目标检测算法YOLO算法介绍
YOLO算法（You Only Look Once） 比如你输入图像是100x100，然后在图像上放一个网络，为了方便讲述，此处使用3x3网格，实际实现时会用更精细的网格（如19x19）。基本思想是，使用图像分类和定位算法，然后将算法应用到9个格子上。更具体一点，你需要这样定义训练标签，对于9个格子中的每一个都指定一个标签y，其中y是一个8维向量（与前面讲述的一样，分别为Pc，bx，by，bh，bw，c1，c2，c3，其中Pc=1表示含有目标，Pc=0表示为背景；c1，c2，c3表示要分类的3
socket server化
1、简述socket原理 socket又称套间字或者插口，是网络通信中必不可少的工具。有道是：“无socket，不网络”。由于socket最早在BSD Unix上使用，而Unix/Linux所奉为经典的至高哲学是“一切皆是文件”。因此socket在使用时也是完全符合这个哲学的，它涉及到listen()、bind()、accept()、write()/read()、close()等基本的类似于文件操作的功能函数。 下面大致的按照客户端和服务端将所需的函数详细的列举出来 上面的两个图都概述了soc
基于ncnn框架搭建MTCNN人脸检测工程
1、下载git 2、在桌面新建文件夹test，进入该文件夹，鼠标右击选择Git Bash Here 3、在弹出的命令行窗口中输入以下指令，将该仓从github上下载下来 git clone https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn.git 4、继续输入以下指令更新子模块 git submodule update --init 5、双击tools文件夹下的protobuf.bat文件进行编译。protobuf.bat文件内容如下图 在vs2015中打
Facebook入局区块链，数字通证的春天来了吗？
今日，Facebook发布的白皮书可谓万众瞩目，从几个月前就受到了各大媒体关注，加之今年以来的大盘行情上涨带来了不少新鲜的血液。白皮书的发布也进一步确定了Facebook发行数字通证事宜，或许将为数字资产市场带来前所未有的机遇。据悉，项目名称已经确定为Libra，Libra的使命是建立一个简单的全球货币和金融基础设施，为数十亿人提供支持。白皮书开篇就讲了其目标：“我们努力打造一个新的去中心化区块链
linux的tar zcvf,xvf的区别
z:代表的是压缩 c:代表的是打包 x:代表的是解压 v:代表的是过程 f:代表的是指定文件名 因此zcvf : 打包压缩 例如: (tar -zcvf xxx.tar.gz aaa.txt bbb.txt ccc.txt) 把aaa.txt bbb.txt ccc.txt打包压缩为一个名叫xxx.tar.gz 压缩包 xvf: 解压缩 例如(tar -xvf xxx.tar.gz -C/usr) -C代表解压的位置 把xxx.tar.gz解压缩到根目录下的usr目录 原文：https://b
dlib：68个人脸关键点检测
参考文章：图片人脸检测--Dlib版 检测效果： anaconda prompt中输入： pip install dlib安装dlib包 下载训练模型： 训练模型用于是人脸识别的关键，用于查找图片的关键点。 下载地址：http://dlib.net/files/ 下载文件：shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 单张图片代码实现： import cv2
import dlib
import numpy
path = "3.jpg"
img = cv
c++读取文件夹下所有文件
getFiles(“文件夹路径”，返回该文件夹下所有文件的绝对路径) #include<iostream>
#include <string>
#include <io.h>
#include <vector>
using namespace std;
void getFiles(const std::string & path, std::vector<std::string> & files)
{
//文件句柄
long long hFile = 0;
//文件信
ubuntu如何连接显示器
一.首先直接运行xrandr命令，查看设备的相关信息： 运行之后会显示当前连接设备的屏幕信息，如下图，LVDS和VGA-0，而HDMI屏幕为disconnect，意为没有连接： 二.设置双屏幕显示： (1)打开外接显示器，双屏幕显示相同的内容--克隆，（auto为最高分辨率） CODE： xrandr --output VGA-0 --same-as LVDS --auto (2）若要指定外接显示器的分辨率可以使用下面的命令（1280*1024）： CODE： xrandr --output
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