1.【炉石酒馆战棋HDT】更懂国服玩家的HDT—炉石团子定制版
2.诗节 Stanza-0003-使用手册-01-安装和入门
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【炉石酒馆战棋HDT】更懂国服玩家的HDT—炉石团子定制版
更懂国服玩家的策略伙伴:炉石酒馆战棋HDT团子定制版
大家好,HDT插件以其强大的预测胜率和对手阵容分析功能深受战棋玩家们的喜爱。然而,作为国服玩家,我们常会遇到语言障碍、下载慢和缺乏便捷功能等问题。微信运动助手web源码作为一位有着七年编程经验的开发者,我决定站出来,为大家带来一款专属的国服优化版HDT。 我从开源的HDT源代码中汲取灵感,开发出这款专为中国玩家打造的版本。为了保证安全,我暂时不会公开源代码,但我向大家保证,这款插件绝对安全可靠。如果你对它有所疑虑,源码怎么换行不妨试试,你将发现更多便利之处。 新增功能亮点:一键拔线功能: 当剩余时间大约3秒时(可自定义),轻轻点击F1快捷键(或自定义设置),跳过战斗过程,让你拥有更多策略时间。我的版本在拔线后还能准确记录胜率和对手阵容,详情请参考《常见问题解答》。
开局种族提示: 在选择英雄时,你可以立刻得知本局禁用的种族,省去繁琐的计算。
帧数优化: 优化炉石配置,提升至帧并关闭垂直同步,让游戏动作更加流畅,即使在低帧设备上也有显著提升(具体问题请参考《常见问题》)。arduino寻迹源码
随从显示: 自带随从功能,妈妈再也不用担心你错过任何阵容信息了。(从V0.4.1版本开始)
对战记录追踪: 可查看每回合的模拟胜率和实际结果,包括名次变化、分数增减,甚至隐藏的彩蛋(低于%概率出现)。
酒馆随从分析: 精准分析各等级酒馆随从出现的概率和期望值,更多细节请查看我的专属教程视频。
获取与支持: 直接搜索并下载“炉石酒馆战棋HDT团子定制版”。在使用前,请务必先阅读《常见问题解答》,它将帮你解决大部分疑惑。 如果你有任何问题,尽管在我们的支持群组中留言,我,会议预约源码炉石团子,会尽可能快速响应。请理解,由于个人时间有限,可能会稍有延迟,但你的支持和理解对我来说非常重要。诗节 Stanza--使用手册--安装和入门
研究一下多语种派森自然语言处理包 Stanza 诗节~
要使用诗节进行文本分析,首先要做的就是安装诗节包并为要分析的语言下载模型。下载完毕后,可以构建自然语言处理流水线,就可以处理文档输入并创建标注。
本文助教介绍安装诗节,以及简单的使用神经网络流水线。更多关于神经网络流水线的示例,请参考 教程。石器高清源码关于使用斯坦福核心自然语言处理派森接口的信息,参考 核心自然语言处理客户端页面。
要安装诗节,可以通过派普、蟒蛇或从源码安装。使用派普安装命令如下:
诗节支持派森 3.6 及其以后版本。墙裂建议使用 派普安装诗节。运行下面的命令安装:
如果已经安装了诗节之前的版本,使用下面的命令进行升级:
要通过蟒蛇安装诗节,使用下面的康达命令:
注意当前在派森 3.8 上通过蟒蛇安装诗节还不得行。对于派森 3.8 版本请使用派普安装。
通过诗节姬特仓库从源码进行安装,这适合于在诗节之上进行灵活研发。首先安装醋打 Cuda(可选,但墙裂建议),然后安装派特憩,然后运行下面的命令:
从高层来看,要进行文本标注,需要首先初始化一个 流水线,他将预加载和连接一些列 处理器,每个处理器执行一个特定的自然语言处理任务(例如:分词、依赖解析或者命名实体识别)。
下载模型和构建模型流水线共享同样的接口。在构建流水线时,可以添加自定义选项来控制设备(处理器或者图形处理器)、允许预分词文档、或者指定模型路径等。这里提供了一个覆盖常见用例的栗子。对于下载和流水线接口更多的可用选项,请参考 下载模型和 流水线页面。
下面的简化示例将会下载并加载默认处理器到英语流水线:
可以指定要下载或加载的处理器,通过列出逗号分割的处理器名称字符串。例如,仅下载和加载了默认中文分词( TokenizeProcessor)和词性标注( POSProcessor)处理器。
注意需要先下载处理器模型才能将其加载进流水线。
可以从这个 处理器列表查看所有支持的处理器及其名字。
为德语下载和装载使用 GSD 数据集训练的分词处理器 TokenizeProcessor 和多词分词处理器 MWTProcessor。
可以为荷兰语下载和装载使用基于 CoNLL 数据集训练的命名实体识别处理器 NERProcessor,但是使用默认 package 为荷兰语其他所有处理器。
同样,可以使用基于 WikiNER 数据集训练的命名实体识别处理器 NERProcessor,同时使用基于 lassysmall 数据集训练的模型为荷兰语其他处理器。
可以使用 GSD 分词处理器、HDT 词性标注处理器和一个 CoNLL 命名实体识别处理器,以及默认的德语 L 处理器。
在上面的每个示例中,是可能提前下载好模型的,请求模型时将不再下载。s.d() 将会下载单独模型或者整个使用同样接口作为流水线的包,然后流水线 P 有一个参数可以关闭下载。
在特殊包缺失时仅尝试下载模型。他将重用已存在的资源捷森 r.j 文件,而不是尝试下载他。
这是一个新特性,因为版本 1.4.0 之前的版本需要在构建流水线 P 之前初始化调用 download。
默认,流水线将打印模型加载信息和处理器相关日志到标准输出流。打印日志的等级可以通过日志等级 logging_level 参数指定。下面的示例展示了下载和加载英语流水线并仅打印警告和错误日志。
流水线接口同样支持使用详细 verbose 选项来快速忽略所有非错误日志来运行流水线。
诗节实现为醋打可感知 CUDA-aware,意味着在醋打可感知设备可用时,他将运行处理器到醋打可感知图形处理器设备,否则将使用处理器 CPU。如果处理大量文本,建议在图形处理器设备上运行流水线来获取最大速度,但是诗节在处理器 CPU 上也运行的很好。在初始化流水线时通过设置 u_g=F 来让流水线总是运行在处理器 CPU 上。
在 流水线构建和完成加载后进行文本标注很简单:可以简单的讲文本传递给流水线示例,并从返回的 文档对象中访问所有标注。
在 文档内部,标注存储在 句子、 分词、 单词这种上下级结构中。对于命名实体识别将会使用额外的 串对象来存储标注。这里提供了简单的示例来操作返回的标注。
下面的示例展示了如何打印文本、词目和每个标注文档中的每个句子的每个单词词性标注标签。
下面的示例展示了如何打印一个文档中所有的命名实体和依赖。
数据对象列表以及他们属性和方法可以从 数据对象页面找到。
纱线是一种长而连续的联锁纤维,用于缝纫、钩编、针织、编织、刺绣、制绳和纺织品生产。
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