不破解跳过unity splash 界面，去掉烦人的LOGO
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2022-06-20 14:07:34
422B
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微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：跟读：附大量作者跳坑记录：录音上传(源代码+截图)微信小程序demo：
2022-06-19 19:05:51
751KB
无监督多跳质量检查
该存储库包含该论文的代码和模型： 。
我们提出了MQA-QG，这是一种无监督的问答框架，可以从同构和异构数据源生成类似于人的多跳训练对。
我们发现我们可以仅使用生成的数据来训练胜任的多跳质量检查模型。 在和数据集中，无监督模型和完全监督模型之间的F1差距小于20。
使用我们生成的数据对多跳质量检查模型进行预训练将大大减少对多步质量检查的人工注释训练数据的需求。
介绍
该模型首先定义了一组基本运算符，以从每个输入源检索/生成相关信息或汇总不同的信息，如下所示。
然后，我们定义六个推理图。 每个都对应一种类型的多跳问题，并被公式化为基于运算符的计算图。 我们通过执行推理图来生成多跳问答对。
要求
的Python 3.7.3
火炬1.7.1
tqdm 4.49.0
变压器4.3.3
资料准备
a）HotpotQA
首先，下载hotpotQA的原始数据集。
H
2022-06-16 20:43:53
1.42MB
1
小米手机解bl锁工具最新版
可以批量解bl锁.可以批量解bl锁.可以批量解bl锁
重要的事情说三遍
可以批量解bl锁
有几率可以跳168小时限制
具体自测
官方售后资源
需要的友友下载
2022-06-12 09:05:58
17.99MB
源文件修改self.path数据存储位置后，登录VeighNa，登录ctp，配置好策略，指定合约，
在不关机的状态下，将自动生成交易日文件夹，并在文件夹下存储指定合约的txt文件（具体存储内容可根据代码修改），根据实际交易日存储数据，
例：1. 2022年6月9日(周四)，在2022年6月9日文件夹下存储的ag2206.SHFE.txt，数据时间 为2022年6月8日21点~2022年6月9日15点
2. 2022年6月13日(周一)，在2022年6月13日文件夹下存储的ag2206.SHFE.txt，数据时间 为2022年6月10日(周五)21点~2022年6月11日2点30和2022年6月13日9点~2022年6月13日15点
更改策略请于休盘时间修改
2022-06-11 21:04:08
2KB
本简易版 跳一跳使用Cocos来完成编写。
（使用js进行逻辑编写）
对应csdn博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_43388844/article/details/96730842
2022-06-05 15:32:12
1.17MB
1
本文实例讲述了原生JS实现的跳一跳小游戏。分享给大家供大家参考，具体如下：
以下说的是闲暇编写的一个小游戏–跳一跳，类似于微信的跳一跳，大体实现功能有：
1.先随机生成地图；
2.按住按钮释放后完成动作并进行判断；
首先po一下代码；
代码如下：
<!DOCTYPE html>
<html lang=en>
<head>
<meta charset=UTF-8>
<meta name=viewport content=width=device-width, initial-scale=1.0>
<meta http-equiv=X-UA-Compatible
2022-06-05 11:59:42
74KB
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2015年提出，注解详细，可以进行改进，又可以用于参数选择。
混洗蛙跳算法[(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)，以其模型简单，寻优速度快等优点得到学者的广泛关注。Elbeltagi等[通过实验表明SFLA在求解某些连续和离散优化问题时的成功率和寻优速度优于遗传算法、模因算法和蚁群算法；Babak等[利用SFLA改进K均值聚类方法，实验结果表明其优于遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等聚类算法。
2022-06-04 22:05:57
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