游戏战斗策划笔试资源

WRF-4.2.2-安装脚本 这是一个脚本，用于安装所有库，软件，程序和地静数据，以运行Weather Research Forecast Model（WRF-4.2.2），并可以选择运行3DVAR和4DVAR观测数据。 安装 （确保将文件夹下载到您的主目录中）： git clone chmod + x WRF_ARW_INSTALL.sh ./WRF_ARW_INSTALL 在安装之前，请确保阅读WRF_ARW_INSTALL.sh脚本。 我已经提供了有关脚本正在执行的操作的评论以及有关配置文件的信息。 WRF安装具有并行过程。 下载并安装WRF所需的库和数据文件。 在Ubuntu 20.04 LTS中测试 内置64位系统的32位选项可能需要对代码进行较小的更改。 在03/15/2021使用当前可用的库进行了测试 如果存在较新的库，请编辑脚本路径以进行更改 预计运行时间〜

ELECTRA 中文 预训练 ELECTREA 模型: 基于对抗学习 pretrain Chinese Model code Repost from google official code: 具体使用说明：参考 官方链接 Electra Chinese tiny模型路径 google drive electra-tiny baidu drive electra-tiny code:rs99 模型说明 与 tinyBERT 的 配置相同 generator 为 discriminator的 1/4 How to use official code Steps 修改 configure_pretraining.py 里面的 数据路径、tpu、gpu 配置 修改 model_size：可在 code/util/training_utils.py 里面 自行定义模型大小 数据输入格式：原始的

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dtw － DTW算法演示程序 mfcc.m － MFCC参数计算程序 dtw.m － 基本的DTW算法 dtw2.m － 优化的DTW算法 testdtw.m － DTW算法测试程序 vad.m － 端点检测程序 cdhmm － 连续高斯混合HMM演示程序 pdf.m － 高斯概率密度函数 mixture.m － 混合高斯的输出概率 inithmm.m － HMM参数初始化 getparam.m － 计算观察序列的参数 viterbi.m － 语音识别的Viterbi算法 baum.m － Baum-Welch训练算法（一次叠代） main.m － 多HMM训练主程序 train.m － 对一个HMM进行训练的程序 recog.m － 识别程序 vad.m － 端点检测程序 mfcc.m － MFCC参数计算程序 samples.mat － 作者的汉语数码0-9录音 hmm.mat － 一次HMM训练结果 record － 辅助录音程序 record.m － 录音程序的脚本文件 record.fig － 录音程序的GUI sample.m － 录音程序的回调函数

SOFA A Multi-Model Framework for Interactive Physical Simulation 英中对照 翻译版本 有目录

可以将pmx加vmd或pmx单独转换成fbx格式的脚本