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SteamTools 2.4.1 发布,包含多种 Steam 工具功能的工具

SteamTools 2.4.1 已经发布,此版本更新内容包括: 已知问题: 旧版本不会检测到新版本 由于本机加密 ProtectedData 与 DataProtectionProvider 在 64 位中无法解密 32 位写入的数据 导致 令牌数据,Steam++平台登录状态等 存储在本地的数据无法解密 解决方案 令牌数据 先关闭旧版本令牌的本机加密保护在覆盖升级,如果已经升级新版本且没有令牌数据,可以用 2.3.0 版本的压缩包覆盖后再进行操作 Steam++平台登录状态 重新登录即可 由于升级 CEF 90.6.3 导致 微软账号 无法使用 Windows Hello 方式快速登录 注意事项: 从此版本开始不再支持 32 位操作系统 由于文件与目录变动较大,推荐使用压缩包覆盖升级,可在群文件或官网中下载(Steam++_win_x64_v2.4.1.7z) 从之前版本覆盖升级操作指南 下载压缩包 退出 Steam++ 程序 程序根目录下除了 以下 文件夹 外可全部删除 AppData Cache Logs 将压缩包解压至根目录 启动程序 更新内容: 修复 添加令牌时引发的闪退 CLR 升级至 .NET 6 Preview 4 64 位程序支持,从此版本开始不再提供 32 位程序支持 CEF 升级至 90.6.3 改进 程序目录结构,所有相关 dll 将放入 bin 文件夹中 新增 全新的托盘菜单 改进 隐藏游戏列表与挂机游戏列表实时刷新 新增 JumpList 菜单切换账号 修复 Win7 中右上角按钮样式错误 改进 缓存获取加速项目数据,避免失败时无数据 修复 手动检查更新时有概率出现两个新版本窗口 改进 未使用社区加速时退出程序不再清理 hosts 文件 修复 托盘菜单弹出位置因 DPI 缩放导致位置不正确 File Checksum (SHA256) Steam++_win_x64_v2.4.1.7z F585575E8C1466F09DD351A9F2A1E0D98669B38C8DF6BA0CF405E4E5E9863C12 Steam++_win_x64_v2.4.1.exe C617DC41ADF3B628EBC33C0818FC2B1A57B69955C366C295357F98AD8A4E1786 由于程序体积较大,推荐从 官网 https://steampp.net 中下载 详情查看:https://gitee.com/rmbgame/SteamTools/releases/2.4.1

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Python标准(待续)

相识一场,记得顶我 集合操作 并集 >>> a = set([1,2,3]) >>> b = set([2,3,4]) >>> a.union(b) {1, 2, 3, 4} >>> a|b {1, 2, 3, 4} 交集 >>> a = set([1,2,3]) >>> b = set([2,3,4]) >>> a.intersection(b) {2, 3} >>> a&b {2, 3} 子集归属 >>> c = a&b >>> c.issubset(a) True >>> c<=b True >>> c<=a True >>> c>=a False 因为集合是可变的,但是集合本身包含的是不可变对象,所以以下代码会报错。 >>> a = set([1,2,3]) >>> b = set([2,3,4]) >>> a.add(b) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'set' 这时候我们需要使用frozenset类型,用于代表不可变的集合,它会创建一个副本对象加入到集合中。 >>> a.add(frozenset(b)) >>> a {1, 2, 3, frozenset({2, 3, 4})} 堆操作 堆是一种数据结构,它是优先队列的一种,它在查找方面比列表的效率要高得多。 heappush(heap,x) 入堆 heappop(heap) 出堆 heapify(heap) 把可迭代对象转换为堆 heapreplace(heap,x) 将堆中最小元素弹出,同时将x入堆 nlargest(n,iter) 找出可迭代对象中第n大元素 nsmallest(n,iter) 找出可迭代对象中第n小元素 >>> from heapq import * >>> from random import shuffle >>> data = range(10) >>> shuffle(data) >>> heap = [] >>> for n in data: heappush(heap,n) >>> heap [0, 2, 1, 3, 5, 7, 4, 6, 9, 8] >>> heappop(heap) 0 >>> heappop(heap) 1 >>> heappop(heap) 2 >>> heappop(heap) 3 >>> heap [4, 5, 7, 6, 9, 8] ----------------------------------------- >>> heap = [9,7,2,4,5,6,2,3,1] >>> heapify(heap) >>> heap [1, 3, 2, 4, 5, 6, 2, 7, 9] ----------------------------------------- >>> heapreplace(heap,0.5) 1 >>> heap [0.5, 3, 2, 4, 5, 6, 2, 7, 9] 从上述代码运行的结果可以看出,这是一个小根堆的排序算法---位于i位置上的元素总比i/2位置处的元素大,反过来也就是i位置处的元素总比2i和2i+1位置处的元素小。 双端队列 >>> from collections import deque >>> q = deque(range(5)) >>> q.append(5) >>> q.appendleft(6) >>> q deque([6, 0, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> q.pop() 5 >>> q.popleft() 6 >>> q deque([0, 1, 2, 3, 4]) >>> q.rotate(2) >>> q deque([3, 4, 0, 1, 2]) >>> q.extend([3,4]) >>> q deque([3, 4, 0, 1, 2, 3, 4]) >>> q.extendleft([2,1]) >>> q deque([1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4]) 从上述代码可以看出双端队列的好处在于它可以在列表的两端进行操作和旋转列表。 time 可以使用实数表示,也可以使用包含9个整数的元组表示。如果使用元组表示,那这些整数的意义如下: (2018,1,21,10,28,30,2,21,0) 表示2018年1月21日,10时28分30秒,星期3,当天为当年的第21天,(无夏令时) asctime([tuple]) 将时间元组转换为字符串 localtime([secs])将秒数转换为日期元组,以本地时间为准 mktime(tuple)将时间元组转换为本地元组 sleep(secs)休眠 strptime(string[,format])将字符串解析为时间元组 time()当前时间 'Wed Jul 11 10:02:04 2018' random random() 返回0<n<=1之间的随机实数n getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位 (加密有用) uniform(a,b) 返回随机实数n,其中a<=n<b,(a,b)之间的均匀分布 randrange([start],stop,[step]) 返回range(start,stop,step)中的实数 choice(seq)从序列seq中返回随意元素 shuffle(seq[,random])原地指定序列 seqsample(seq,n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素 re re模块是一个正则表达式的模块 compile(pattern[,flags]) 根据包含正则表达式的字符串创建模式对象 search(pattern, string[,flags])在字符串中寻找模式 match(pattern,string[,flags]) 在字符串的开始处匹配模式 split(pattern,string[,maxsplit=0])根据模式的匹配来分割字符串 findall(pattern,string) 列出字符串中模式的所有匹配项 sub(pat,repl,string[,count=0])将字符串中所有pat的匹配项用repl替换 escape(string) 将字符串中所有特殊正则表达式字符转义 用任意长度的逗号和空格序列来分割字符串 some_text = 'alpha,beta,,,,gamma delta' re.split('[, ]+',some_text) ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta']

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NLP 研究灵感

目录 NLP 中任务无关的数据增强 NLP 中的少量学习 NLP 中的迁移学习 多任务学习 跨语言学习 任务无关的架构优化 当你开始进入新的研究领域时,很难找到有价值的选题,也很难知道哪些问题是有趣的。如今,机器学习研究进展如此之快,就更难找到新的选题了。 写这篇文章是为初级研究人员或希望从事研究工作的人员提供灵感和研究方向。文章中收集了我认为有趣的研究课题,主要关注 NLP 和迁移学习。当然,这些课题可能并不是所有人都感兴趣。如果你对强化学习感兴趣,OpenAI 提供了一系列有趣的以强化学习为中心的研究课题。如果你想与他人合作或对更广泛的课题感兴趣,不妨看看人工智能开放网络。 大多数选题还没有被研究过;在很多情况下,概况描述都是非常模糊和主观的,许多方向都充满着可能性。另外,这些课题并不是唾手可得的,要给出解决方案的话需要付出很大的努力。我很高兴

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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