1.网络用语c语言大佬是王者王什么梗
2.微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app
3.Axios源码深度剖析 - AJAX新王者
4.基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀
5.腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
6.c语言大佬什么梗
网络用语c语言大佬是什么梗
c语言大佬是最近爆火的网络用语，在各大社交平台都能看到，单挑单挑v单那么c语言大佬是源码什么梗呢？下面一起来看看吧！
梗的荣耀意思和出处
1、有网友说:“如果腾讯敢动米哈游，挑赚挑出王者荣耀的钱软java版源码下载源代码，我至少是王者王C语言系列巨头。”未来，单挑单挑v单它的源码“我至少是C语言系列巨头”受到各界网友的称赞，这个梗被广泛应用于其他相关游戏代码中。荣耀
2、挑赚C语言是钱软一种面向过程的计算机编程语言，是王者王一种高效的程序设计语言，只能在没有任何软件环境的单挑单挑v单情况下操作少量的机器语言和它。
3、源码C语言的设计目标是提供一种编程语言，可以简单地编译和解决低存储器，只导致少量的机器代码，并且可以在没有任何软件环境的情况下运行。C语言叙事问题比汇编程序快，任务量小，易读性好，易于调整、修改和移植，而且代码质量和汇编程序都很好。
微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app
石家庄晟讯网络科技有限公司推出的答题小程序系统，是一款针对个人、企业及教育机构的综合答题平台。系统采用JAVA多层架构与MYSQL数据库，确保数据安全与高效传输。以下是系统的主要特点与功能： 海量数据与完整题型库 系统内置多个题型分类，拥有多条知识点数据，提供详细配置参数，支持实时更新，满足用户多样化的学习需求。 全新UI设计与强大后台功能 前端采用HTML+DIV+CSS手工布局，源码云窗兼容主流浏览器，提供全新UI设计，带来全新体验。后台功能强大，界面简洁，易于操作，上手快速。 专业部署与优化 系统支持集群服务器部署，实现LVS负载均衡与分布式CDN加速，确保稳定运行。优化全站SEO，轻松提升搜索引擎排名，提供全国分站功能，便于扩展业务。 智能推荐与数据分析 系统具备智能推荐功能，根据用户习惯喜好，自动匹配相关内容。数据统计分析系统帮助用户了解营销效果，为后续推广提供参考依据。 丰富功能与应用市场 系统包含每日签到、排位赛、好友PK、每日答题、大奖赛、群比赛等多种模式，以及道具商店等特色功能。应用市场支持新模块发布，满足用户个性化需求。 《晟讯答题小程序系统》适用于各类用户，旨在寓教于乐，通过游戏化学习方式，让用户在娱乐中提升知识水平。Axios源码深度剖析 - AJAX新王者
Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 请求库，支持浏览器和 Node.js 环境。其源码在 GitHub 上开源，源码授权站欢迎 fork 使用并提出指正。以下为 Axios 的核心目录结构说明，主要关注在 /lib/ 目录下的文件。
在使用 Axios 时，你可能会遇到多种调用方式，本文将带你深入了解这些方式及其原理。
首先，我们来了解一下 Axios 的基本用法。你可以使用以下几种方式发起请求：
1. `axios(option)`：提供一个配置对象进行调用。
2. `axios(url[, option])`：传入 URL 和配置对象。
3. 对于 GET、DELETE 等方法：`axios[method](url[, option])`。
4. 对于 POST、PUT 等方法：`axios[method](url[, data[, option]])`。
5. 使用默认实例：`axios.request(option)`。
通过以上方式，你可以轻松发起 HTTP 请求。
深入源码分析，你将发现 Axios 的强大之处。通过 `axios.js` 文件的入口，核心在于 `createInstance` 方法，该方法能生成一个指向 `Axios.prototype.request` 的 Function，从而实现多种调用方式。
在 Axios 的核心 `Axios` 类中，`request` 方法是所有功能的中枢，无论是 GET、POST 还是其他方法，最终都通过 `request` 方法实现。
配置项是 Axios 与用户交互的关键，它涵盖了几乎所有功能的配置。配置项从低到高优先级顺序为：默认配置对象、`defaults` 属性、`request` 方法参数。
在使用 Axios 时，配置项是授权小说源码如何生效的？答案在于合并多个配置源，最终得到一个综合配置对象。
此外，Axios 提供了拦截器系统，让你可以控制请求前后的数据处理。每个 Axios 实例都有 `interceptors` 属性，用于管理拦截器，让你实现精细的控制。
核心的 `dispatchRequest` 方法则负责处理请求流程，包括请求适配器、发送请求、数据转换等步骤。最后，通过 Promise，你可以优雅地处理异步请求。
数据转换器让你能轻松地在请求和响应数据之间进行转换，如将对象转换为 JSON 格式。默认情况下，Axios 自动处理 JSON 数据转换。
在使用 Axios 时，你还能灵活地控制超时、取消请求、设置 header、携带 cookie 等功能。通过源码分析，你可以深入理解 Axios 的内部机制。
总结，Axios 以其强大、灵活的功能和简洁的 API 设计，成为现代应用中不可或缺的 HTTP 请求工具。通过本文的深入探讨，你将对 Axios 的运作机制有更深刻的理解，从而更好地利用其功能。
基于pytorch+Resnet加GPT搭建AI玩王者荣耀
本源码模型采用了SamLynnEvans Transformer 的解码部分与预训练的“resnet-5d3b4d8f.pth”模型。此资源源自网络，详细信息请参阅：<a href="github.com/FengQuanLi/R... 在运行此代码时，契约插件源码请注意以下几点：模型在基于多局游戏数据训练后，可能出现送人头等问题，且代码中可能有不规范之处，请谅解。
代码最初旨在测试模型是否能玩王者荣耀，由B站用户强烈要求开源，因此可能存在大量问题，敬请谅解。
运行环境支持Win，Win7的兼容性未知，但推测可能适用；需配备至少6G显存的NVIDIA显卡，4G的ti也可勉强运行。
需要一台可运行安卓调试的手机并能正常玩王者荣耀，虚拟机未测试过，理论上可操作。
需下载scrcpy的Windows版本，并将所有文件解压至项目根目录；解压位置需参照相关指引。
pyminitouch库在运行时会自动安装minitouch，若未自动安装，需手动完成安装；minitouch不支持Android。
使用者手机分辨率需与代码兼容，否则需要调整代码中的位置描述；布局需参照B站视频或训练截图。
游戏更新可能影响代码效果，无法保证长期有效性；作者后续可能会发布教程，分享设计思路。
代码提供训练数据生成方法，包括下载模型、运行相关脚本，以及手动生成训练数据的步骤。
模型训练包含数据预处理和训练两个阶段，具体操作见相关代码文档。
按键映射由minitouch进行模拟，需通过指定.json文件完成本地化计算。
代码运行需安装torch、torchvision、pynput、pyminitouch等库，可能还需其他依赖。 代码提供训练数据样本下载链接，训练数据量有限，但可作为初步试验用。 训练流程包括数据预处理、模型训练两个步骤，具体操作见相关代码文档。 为了完成按键映射的本地化，需要执行以下步骤：开启开发者模式，允许USB调试，以获取手机权限并模拟点击操作。
在手机上开启显示点按操作的视觉反馈及指针位置功能，以便监控按键点按位置。
根据手机屏幕显示的指针位置，计算出对应的json文件坐标，用于本地按键映射的生成。
所有相关文档、教程及资源链接已整合在代码文档中，供开发者查阅与参考。腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。
既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。
显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。
运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。
PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。
c语言大佬什么梗
在b站上原神游戏相关内容的下面有位网友说：“腾讯要是敢动米哈游，就把王者荣耀的源代码给扒出来，我好歹也是个C语言系列大佬”，之后他的“我好歹也是个C语言系列大佬”被各路网友津津乐道，这个梗也被广泛运用于其它关于游戏代码上。
C语言是一门面向过程的计算机编程语言，是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。
C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、仅产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。
C语言描述问题比汇编语言迅速、工作量小、可读性好、易于调试、修改和移植，且代码质量与汇编语言相当。
