Tpac工具 Mount&Blade II:Bannerlord的非官方资产浏览器 关于 TpacTool是一个开源资产浏览器,可以打开TPAC格式的文件,查看和导出内容。 TPAC(可能是Taleworlds软件包)是Mount&Blade II:Bannerlord使用的资产归档格式。 它是在多人游戏Beta中的某个时候引入的,它取代了Warband的过时的BRF格式和早期beta的CRF格式,并且至今仍在使用。 Taleworlds尚未发布查看或编辑TPAC格式的工具。 对于Modding,必须编辑资产,因此TpacTool来了。 合法性 首先,必须明确的是,通过TpacTool导出的任何资产的版权均属于资产生产者。 由于目前唯一的资产生产者是Taleworlds,因此您使用TpacTool导出的所有资产都是Taleworlds的财产。 它们仅应用于学习和改装目的。 要求 最小:
2024-08-10 15:06:30 384KB
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FixMatch 这是FixMatch的非官方PyTorch实施。 Tensorflow的官方实现在。 此代码仅在FixMatch(RandAugment)中可用。 结果 CIFAR10 #标签 40 250 4000 纸(RA) 86.19±3.37 94.93±0.65 95.74±0.05 这段代码 93.60 95.31 95.77 累积曲线 * 2020年11月。修复EMA问题后重新测试。 CIFAR100 #标签 400 2500 10000 纸(RA) 51.15±1.75 71.71±0.11 77.40±0.12 这段代码 57.50 72.93 78.12 累积曲线 *使用以下选项进行训练--amp --opt_level O2 --wdecay 0.001 用法 火车 通过CIFAR-10数据集的4000个标记数据训练模
2024-08-04 22:38:58 17KB pytorch semi-supervised-learning deeplearning
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有条件的U网火炬 有条件的U-Net的非官方pytorch实现 消息 此模型的已发布。 安装 conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install -c conda-forge ffmpeg librosa conda install -c anaconda jupyter pip install musdb museval pytorch_lightning effortless_config tensorboard wandb pydub pip install https://github.com/PytorchLightning/pytorch-lightning/archive/0.9.0rc12.zip --upgrade 评价结果 姓名 control_input_dim control_n
2024-04-23 19:08:24 25KB Python
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mainetcn Maimai DX 国服成绩查询 API。 使用方法 在你的 Node.js 项目中安装 mainetcn 包,并获取国服 maimaiNET 的访问 token 后,就可以在本项目中调取你的国服 Maimai DX 成绩数据和游戏历史数据。 以下是简单的例子。 const mainetcn = require('mainetcn') async function profile() { try { return (await mainetcn.gamedata({ ult: 'abc...', userId: '123...' })) } catch (e) { console.log(e) /* 不推荐在生产环境使用这种错误捕捉逻辑。 */ } } console.log(profile()) 访问 Token?什么鬼? 由于国服 maimaiNET
2024-01-02 14:45:30 11KB sega maimai
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尚硅谷发布的周阳老师讲授的SpringCloud,讲的非常好,深入简出了解SpringCloud第一季核心技术,这个是本人在学习时亲手整理的笔记,希望对大家有帮助。
2023-12-19 15:13:03 1.46MB SpringCloud Java
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由于土豆SDK一直建设中,最近几天抽空写了一套java的SDK。包含了现有的所有请求协议。本套SDK中仅提供了oAuth的方式(引用oAuth.net的java版示例),并没有在框架中实现,涉及到登录验证的,就麻烦自己去完善框架了。
2023-12-01 17:30:58 2.49MB 土豆API SDK
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自定义编译,支持mp3、mp4、H.264(H.265貌似也支持)等
2023-07-06 09:31:13 136.41MB chromium cef mp3 mp4
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小米手机秒解BL工具【非官方】.zip
2023-04-05 11:20:31 24.61MB
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LaneNet车道检测 使用tensorflow主要基于IEEE IV会议论文“走向端到端的车道检测:实例分割方法”,实现用于实时车道检测的深度神经网络。有关详细信息,请参阅他们的论文 。 该模型由编码器-解码器阶段,二进制语义分割阶段和使用判别损失函数的实例语义分割组成,用于实时车道检测任务。 主要的网络架构如下: Network Architecture 安装 该软件仅在带有GTX-1070 GPU的ubuntu 16.04(x64),python3.5,cuda-9.0,cudnn-7.0上进行了测试。 要安装此软件,您需要tensorflow 1.12.0,并且尚未测试其他版本的tensorflow,但我认为它可以在版本1.12以上的tensorflow中正常工作。 其他必需的软件包,您可以通过以下方式安装它们 pip3 install -r requirements.txt
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Material design非官方中文指导手册1.0.3
2023-03-27 17:46:50 35.7MB Material design
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