有效的3D引擎 渲染系统使用的OpenGL及OpenGL ES，Windows上的OpenGL ES使用AMD的ES模拟器。 环境部署 Win32环境配置 编辑器 将proj_win32/RenderSystem/gles_renderSystem/GLES/dll中的dll文件proj_win32/bin/Editor到proj_win32/bin/Editor中。 将proj_win32/RenderSystem/opengl_renderSystem/glew2.1.0/bin/Release/Win32中的dll文件proj_win32/bin/Editor到proj_win32/bi

flask-ponywhoosh：Flask全文搜索引擎

使用python 3的简单搜索引擎 这个小型项目将使用Vector Space Model实现一个简单的搜索引擎。 数据将从越南每日新闻如被抓取 ，， 和。 工具 如果未安装，请安装和 。 使用pip安装以下软件包： （用于发出HTTP请求）。 （越南NLP工具包）。 （用于解析HTML和XML）。 $ pip install requests underthesea beautifulsoup4 （可选）安装pytest来运行单元测试： $ pip install pytest $ cd /path/to/project $ pytest 安装并将该项目克隆到本地计算机中： $ git clone https://github.com/vancanhuit/simple-search-engine.git $ cd simple-search-engine 注意：如果

某搜索引擎框架源码(java源码)

高功率CAP 高性能10G网络抓包引擎

描述 这是用于的Python编程接口和推理引擎。 它支持以图表形式研究多个概念关系。 有关ConceptNet5项目的常规文档可以在找到。 依存关系 networkx软件包（> = 1.7），以便使用图形函数处理查询结果。 指示 安装： $ sudo python setup.py install 创建项目： $ conceptnet-make.py 上面的命令将在当前目录下创建一个新文件夹“ myproject”。 为了指定项目路径/名称，请运行： $ conceptnet-make.py -s /home/user/conceptnet_project 网络API 此程序包支持ConceptNet中的3种主要API。 查找API 这使您可以查询有关概念的一般事实。 初始化时支持3个参数： # :param offset: skip the specified am

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兰维尔 基于Node.js的MUD引擎 Ranvier是一款游戏引擎，其目标是成为一种简单但功能强大的方法，并特别注意可扩展性，以构建所需的MUD。 核心代码力求完全不受任何特定风格的游戏的困扰，同时使用捆绑系统来构建您想要的游戏，而无需深入研究引擎的代码。 特殊功能 强大的捆绑系统：几乎可以在不改变核心的情况下修改游戏的每个方面，并且可以轻松打包和共享命令/区域/项目/ npcs /频道/行为 无限制的网络层：轻松将telnet换成您喜欢的任何网络层。 无需为了支持不同的传输类型而破坏整个代码库，只需放入文件即可。 可自定义的数据层：您不局限于保存在任何特定的数据库或文件存储系统中 可选的

蘑菇神经简单 从头开始编写的神经网络引擎，无需使用机器学习库。 其目的仅是演示神经网络的操作和训练原理，也就是说，它仅是一种教学辅助工具。 实际使用引擎来解决应用问题是没有意义的，因为它的性能严重低于基于张量流的解决方案。 数字识别网络的一个例子 为了演示引擎的性能，实施了一个神经网络，该网络学习以xpm格式和16x16分辨率识别单色图像上的数字。 培训样本位于numbers目录中。 名为0-9子目录包含其对应编号的图像集。 test子目录的每个数字包含10个文件，名称中包含相应的数字。 通过以下命令开始对网络可操作性的培训和后续测试： python3 numbers.py 使用引擎工具的示例 神经网络创建： from structs import NeuralNetwork import activation nn = NeuralNetwork () # создаем н