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2.vue反编译dist包到源码
3.BatchNorm理解(含Pytorch部分源码)
4.python实现代码雨附源码
5.Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码
6.UE记录GAS中AttributeSet初始化流程

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       在互联网上，附部分源我注意到一个有趣的码完码开源项目——快手团队的DouZero，它将AI技术应用到了斗地主游戏中。整源今天，附部分源我们将通过学习如何使用这个原理，码完码来制作一个能辅助出牌的整源节点寻路源码欢乐斗地主AI工具，也许它能帮助我们提升游戏策略，附部分源迈向财富自由的码完码境界。

       首先，整源让我们看看AI出牌器的附部分源实际运作效果:

       接下来，我们逐步构建这个AI出牌器的码完码制作过程:

       核心功能与实现步骤

       UI设计：首先，我们需要设计一个简洁的整源用户界面，使用Python的附部分源pyqt5库，如下是码完码关键代码:

       识别数据：在屏幕上抓取特定区域，通过模板匹配识别AI的整源手牌、底牌和对手出牌，这部分依赖于截图分析，核心代码如下:

       地主确认：通过截图确定地主身份，代码负责处理这一环节:

       AI出牌决策：利用DouZero的AI模型，对每一轮出牌进行判断和决策，这部分涉及到代码集成，例如:

       有了这些功能，出牌器的基本流程就完成了。接下来是使用方法:

       使用与配置

       环境安装：你需要安装相关库，并配置好运行环境，锁升级源码具体步骤如下:

       位置调整：确保游戏窗口设置正确，AI出牌器窗口不遮挡关键信息:

       运行测试：完成环境配置后，即可启动程序，与AI一起战斗:

       最后，实际操作时，打开斗地主游戏，让AI在合适的时间介入，体验AI带来的智慧策略，看看它是否能帮助你赢得胜利！

vue反编译dist包到源码

       在处理老项目源码缺失问题时，可以通过反编译dist包获取部分源码。以下是具体步骤：

       当面临源码缺失的挑战时，可以通过反编译dist包来补全代码。首先，需要在管理员权限下启动命令行工具（cmd）。

       在dist包的static/js目录下，找到如0.7ab7dffccc1ca.js.map这样的编译映射文件。以这个文件为例，执行反编译操作，可以全局安装reverse-sourcemap插件，然后执行命令：reverse-sourcemap --output-dir source 0.7ab7dffccc1ca.js.map

       为了自动化这个过程，可以编写脚本利用Node.js的child_process模块。通过fs模块遍历文件夹，找出所有.map文件，同花顺java源码将其存入数组，然后使用递归调用reverse-sourcemap命令。以下是关键步骤的脚本编写方法：

       创建一个函数，用于执行反编译命令（reverse-sourcemap）。

       使用fs模块读取文件并使用正则表达式匹配.map文件。

       遍历匹配到的.map文件，并调用执行函数。

       通过这些步骤，你将能够从dist包反编译出部分源码，尽管可能只限于Vue文件，但这已能满足基本需求。最终，你会看到source目录下反编译得到的源码文件。

BatchNorm理解(含Pytorch部分源码)

       深度学习中，数据归一化是关键。神经网络学习数据分布以在测试集上达到泛化效果。然而，若每个batch输入数据分布不同，即Covariate Shift，这会带来训练挑战。数据经过多层网络后，分布发生改变，形成Internal Covariate Shift，这进一步增加了下层网络学习的miniso源码分析难度。为解决中间层Internal Covariate Shift问题，引入了Batch Normalization（BN）操作。

       BN算法流程如下：

       （1）计算输入批量数据的均值。

       （2）计算输入批量数据的方差。

       （3）对每个数据进行归一化。

       （4）引入缩放变量和平移变量，通过训练更新，计算归一化后的值。

       BN中均值方差计算基于张量数据，通常维度为[N, H, W, C]。其中N为batch_size，H和W为特征图尺寸，C为通道数。均值计算是每个通道内数字总和除以[N, H, W]。例如，对于[2,2,2,3]输入，代表2个batch，每个batch有3个特征图（通道数为3），每个特征图大小为2*2。以通道1为例，计算步骤如下：

       均值计算公式为：均值=（所有数字总和）/ [N, H, W]。

       最终获得三个通道的均值和方差，网络更新参数，为每一个channel对应一个缩放变量和平移变量。pd软件源码

       在Pytorch中，BN通过_NormBase类和_BatchNorm类实现。_NormBase类定义BN相关的属性，_BatchNorm类继承自_NormBase，是BatchNorm2d实际调用的类。具体源码包括定义属性、计算均值和方差、归一化以及参数更新等关键步骤。

python实现代码雨附源码

       代码首先导入了requests、lxml和csv模块。

       如遇模块问题，请在控制台输入以下建议使用国内镜像源。

       以下几种国内镜像源可供选择：

       代码包含以下部分：

       导入所需的模块。

       定义窗口的宽度、高度和字体大小。

       初始化pygame模块并创建窗口。

       定义字体类型和大小，字体名称建议替换为你的字体文件路径或名称。

       创建背景表面并填充半透明黑色背景。

       设置窗口背景颜色为黑色。

       定义字母列表。

       创建字母表面。

       计算可以容纳的列数。

       定义存储每列字母下落距离的列表。

       主循环处理事件和绘制字母，包括窗口关闭事件、按键事件、下落速度控制、背景绘制、字母绘制和更新下落距离，实现连续下落效果。

       获取完整代码。

Python代码爬取抖音无水印视频并下载-附源代码

       使用Python爬取并下载抖音无水印视频的具体步骤如下：

       首先，请求重定向的地址。通过复制抖音视频分享链接中的v.douyin.com/部分，需要使用request请求该链接。由于链接会进行重定向，因此在请求时应添加allow_redirects=False参数。返回值将包含一系列参数，其中包含该视频的网页地址。为了获取无水印视频的链接，需将网页地址中的特定数字拼接到抖音官方的json接口上。

       接下来，请求json链接。根据前面获取的视频json数据链接，可以通过浏览器查看内容以获取相关值。使用request请求该链接，进一步分析json内容以获取所需信息。

       步骤三涉及链接的拼接。所有视频的地址差异仅在于video_id，因此主要任务是获取json返回数据中的video_id。将该值与aweme.snssdk.com/aweme/...拼接在一起，即可得到抖音无水印视频的地址。访问此链接时，系统会自动重定向到视频的实际地址，从而方便下载无水印视频。

       为了实现这一过程，以下是完整的源代码示例：

       抖音无水印视频解析接口：https://hmily.vip/api/dy/?url=

       使用方法：在接口地址后添加要下载的抖音视频链接。返回的将是json数据，包含下载链接。

       以上方法旨在提供学习资源和帮助，仅供个人或非商业用途。在使用过程中请确保遵守相关法律法规，尊重版权和用户隐私。

UE记录GAS中AttributeSet初始化流程

       本文旨在清晰阐述AttributeSet初始化流程，并附带部分源码解析。若需跟随操作，请确保准备了自定义的AttributeSet、ASC以及挂载位置，如Actor、武器或角色等，才能执行初始化。

       FAttributeMetaData初始化流程：

       创建DataTable，RowStruct设定为AttributeMetaData。添加行，RowName设为[AttributeSet].[Attribute]，并保存DataTable。注意，尽管官方及注释使用UAttributeSet，但此处的AttributeSet指属性集名称，而非类名。Attribute为属性集中的属性，如Health。

       在Character蓝图中，选中ASC，在细节面板的Attribute Test栏下，配置Attributes为对应的Class，Default String Table为创建的DataTable。

       至此配置完成，运行游戏，即可查看效果。

       读源码流程：

       初始化DataTable逻辑位于ASC的OnRegister函数中，该函数直接调用InitFromMetaDataTable函数。InitFromMetaDataTable函数通过迭代AttributeSet下的所有属性，处理数值或FGameplayAttributeData类型。

       最终，创建的AttributeSet被缓存至SpawnedAttributes的TArray中。实际缓存的是引用而非对象。

       评价：

       一般，无法配置属性的Level。可通过创建不同初始的AttributeSet来解决，但较为繁琐。使用AttributeSetInitter可简化此过程。

       AttributeSetInitter初始化流程：

       创建UCurveTable，选择Linear插值类型。配置[GroupName].[AttributeSet].[Attribute]，并保存。Group为自定义组名，AttributeSet为属性集名称，Attribute为属性名。

       创建并打开UCurveTable，根据配置添加数据。回到代码中，添加初始化UCurveTable的代码。

       配置完成后，运行游戏，即可查看效果。

       深入源码解析：

       在ASC初始化时，OnRegister函数调用FGameplayAbilitiesModule并获取AbilitySystemGlobals。通过接口，获取GlobalAttributeSetDefaultsTableNames内的SoftPath，并加载对应的CurveTable。

       加载完成后，CurveTable被缓存，执行ReloadAttributeDefaults函数。在该函数中，通过SoftPath加载CurveTable，缓存后执行InitAttributeDefaults函数。

       InitAttributeDefaults函数执行AllocAttributeSetInitter，并通过PreloadAttributeSetData加载CurveTable。PreloadAttributeSetData函数分割配置字符串，查找对应数据集和属性，存储于FAttributeSetInitterDiscreteLevels。

       总结：

       AttributeSet初始化流程包括自定义DataTable配置、ASC配置与源码解析。AttributeSetInitter提供简化配置方式，而通过GameplayEffect初始化则提供动态属性修改。整体流程清晰，但需注意配置管理与效率问题。

       评价：流程有效，但配置管理需优化，考虑集中化配置与简化流程。