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网址：shentu.1996game.cn直接进入以后，输入账号和密码即可。可以创建游戏，创建房间等。效果图:输入怪物名，地图名，坐标选填，点击[创建]，即可创建BOSS、点击[死],[捡],[尸],[药]，分别代表，怪物死亡，物品捡起，尸体消失，药品消失，可以自定义计时偏差值。...
2020-02-26 17:20:29
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原创 linux部署必备-AutoComplPop
vim插件-自动提示补全功能下载地址: https://www.vim.org/scripts/download_script.php?src_id=11894使用方法下载复制到~/.vim下cp -rf vim_* ~/.vim进入vim，添加:helptaps ~/.vim/doc...
2018-05-26 19:06:08
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原创 SpringMVC之Controller的全局控制
@ControllerAdvice @ExceptionHandler 捕捉Controller中发生的异常@InitBinder 设置WebDataBinder，即设置请求数据中的统一操作，过滤，添加等等@ModelAttribute 绑定键值对到Model中，在Spring中，所有的请求都会有一个Model@ControllerAdvicepublic class Except...
2018-05-14 20:07:58
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原创 SpringMVC之文件
Maven commons-fileupload<dependency> <groupId>commons-fileupload</groupId> <artifactId>commons-fileupload</artifactId> <version>1.3.1</version...
2018-05-14 19:49:27
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原创 SpringMVC之拦截器
HandlerInterceptorAdapterpreHandle 在执行之前postHandle 在执行之后注册拦截器 WebMvcConfigurerAdapter.addInterceptors()将上述的拦截器添加即可，这里的拦截器是将整个Web应用拦截如果想进行单个拦截，则使用PointCut、After、Before...
2018-05-13 21:36:11
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原创 Spring MVC之注解
本章记载学习SpringMVC时遇到的注解，以及使用方式，不定时更新@Controller 该注解用于在类的声明上方，表明这是SpringMVC里的Controller，将其声明为一个Spring的Bean，可以被Dispatcher Servlet自动扫描，并将Web请求映射到被@RequestMapping注解的方法上（关于@RequestMapping一会再讲）@Service...
2018-05-13 20:44:35
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原创 Spring与Intellij idea之间的故事
在这里记录一下使用Intellij idea学习Spring时发生的问题，不定时更新如何使用Maven的同时，使用Tomcat来作为服务器（解决Maven运行时没有web文件夹）？首先，我们先创建一个Maven点击Run->Edit Configurations选择Default->Tomcat(刚开始会找不到，点击Other即可)->Local点击Confi...
2018-05-13 19:57:51
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原创 LintCode 86. 二叉查找树迭代器
题目: 二叉查找树迭代器要求:设计实现一个带有下列属性的二叉查找树的迭代器：元素按照递增的顺序被访问（比如中序遍历）next()和hasNext()的询问操作要求均摊时间复杂度是O(1)样例:对于下列二叉查找树，使用迭代器进行中序遍历的结果为 [1, 6, 10, 11, 12] 10 / \1 11 \ \ 6 ...
2018-05-04 22:08:21
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原创 2018/3/29-赛前最后一次模拟
基础级别(总分达到800分解锁进阶级别分数)计算阶乘和小赌怡情开学寄语I Love GPLT重要的话说三遍Wifi密码外观数列判断素数进阶级别(进阶题目总和达到400解锁登顶级别分数)MOOC期终成绩PAT单元排行链表元素分类悄悄关注登顶级别凑零钱社交集群垃圾箱分类...
2018-03-29 15:45:49
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原创 LintCode 85. 在二叉查找树中插入节点
题目: 在二叉查找树中插入节点要求:给定一棵二叉查找树和一个新的树节点，将节点插入到树中。你需要保证该树仍然是一棵二叉查找树。样例:给出如下一棵二叉查找树，在插入节点6之后这棵二叉查找树可以是这样的：给出如下一棵二叉查找树，在插入节点6之后这棵二叉查找树可以是这样的： 2 2 / \ / \1 4 --> 1 4 /
2017-11-22 12:36:02
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原创 LintCode 84. 落单的数III
题目:落单的数III要求:给出2*n + 2个的数字，除其中两个数字之外其他每个数字均出现两次，找到这两个数字。样例:给出 [1,2,2,3,4,4,5,3]，返回 1和5算法要求:O(n)时间复杂度，O(1)的额外空间复杂度解题思路:这次题中要求，求出2个落单的数字，我们第一时间想到的应该就是将如何将问题简单化，即我如何将二个数分开来，进行提取。 我们根据第一题的想法，可以得出，第一题算法可以计
2017-11-21 17:27:20
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原创 LintCode 83. 落单的数II
题目:落单的数II要求:给出3*n + 1 个的数字，除其中一个数字之外其他每个数字均出现三次，找到这个数字。样例:给出 [1,1,2,3,3,3,2,2,4,1] ，返回 4算法要求:一次遍历，常数级的额外空间复杂度解题思路:这道题就不能像上一道题那样，用异或来将二个相同的数抵消，但是我们可以使用同样的原理，在位上进行操作，实现出现三次则抵消。算法如下:class Solution {publi
2017-11-21 16:46:18
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原创 LintCode 82. 落单的数
题目:solveNQueens要求:给出2*n + 1 个的数字，除其中一个数字之外其他每个数字均出现两次，找到这个数字。样例:给出 [1,2,2,1,3,4,3]，返回 4算法要求:一次遍历，常数级的额外空间复杂度解题思路:我们只需要找出出现了一次的数字。 题中指出，只有一个数只出现过一次，那么我们只需要找到一个方法，放出现二次的数相除抵消，即相同的数相互抵消。 那我们就想起了位操作符中的异或
2017-11-21 16:42:12
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原创 LintCode 81. 数据流中位数
题目:solveNQueens要求:数字是不断进入数组的，在每次添加一个新的数进入数组的同时返回当前新数组的中位数。 说明中位数的定义：中位数是排序后数组的中间值，如果有数组中有n个数，则中位数为A[(n-1)/2]。比如：数组A=[1,2,3]的中位数是2，数组A=[1,19]的中位数是1。样例:持续进入数组的数的列表为：[1, 2, 3, 4, 5]，则返回[1, 1, 2, 2, 3]持续
2017-11-21 13:28:38
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原创 丫丫头-玲珑塔设计教程
设计怪兽设计怪兽的部分，之前教过就不讲了。创建地图在【设计地图】里找到【其他】点击【增加场景】->【定义属性】（这里的地图名称你自己想怎么起就怎么起，无所谓的，下面这个只是个例子）点击【定义操作】->【增加操作】接着点击【定义事件】->【添加步骤】->挑战人物: 【增加】->【添加人物】->选择之前设计的那个怪物即可。接着，返回设计地图，返回到之前设计的第一层（也就是上一层，如果你设计的是第三层，就
2017-11-20 23:50:33
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原创 丫丫头-房产家具设计教程
设计地图房子的地图跟设计普通地图一样，只需注意以下几点。设计属性的时候，注意下图!可放置家具的数量最大为5设计家具首先，创建一个家具(消耗品)-注意记下来这里的标识(物品id)，下图为i119接着进入【定义页面模板】->【自定义页面模板】->【28.ctm_jiaju_list】，按照下面的步骤进行添加家具。点击确认即可。完了点击确认，刚添加的操作元素可能跟上图不一样，应该像下图点击【定义事
2017-11-18 23:57:04
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原创 MXNet ImageNet-11k
安装先从github下载。git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnet接着可以选择二种方式来进行安装。一种: makecd mxnetcp ./make/config.mk .make另一种: pythoncd mxnet/pythonpython setup.py install不过用第二种方法的话，还是无法import。所以使用第一
2017-11-17 04:37:43
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原创 Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition
实验一首先写一下下面这个.pycaffe_root = './caffe/' # this file should be run from {caffe_root}/examples (otherwise change this line)import syssys.path.insert(0, caffe_root + 'python')import caffecaffe.set_devic
2017-11-10 20:27:23
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原创 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十四周）
Cifar10Cifar10是Caffe自带Demo里的一个数据集，我们先按照之前的MNIST来进行下载数据集，并且进行训练。下载数据集有了上次MNIST的例子，这次就很简单啦～ 首先，我们需要运行data/cifar10/get_cifar10.sh./data/cifar10/get_cifar10.sh运行后会下载一些数据，放在examples下。我们先看看examples/cifar10下
2017-10-27 16:49:24
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原创 机器学习-学习笔记 MNIST Fine-tuning(二)
接上回制作lmdb开始，我们把数据都分好了，现在开始制作lmdb即可。首先制作train.txt 和 val.txt，参照教程深度学习caffe平台–制作自己.lmdb格式数据集及分类标签文件制作数据集和标签# coding=utf-8def checkDir(dirName): import os if os.path.exists(dirName) == False:
2017-10-26 20:02:25
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原创 机器学习-学习笔记 MNIST Fine-tuning(一)
Fine-tuning(Finetune|微调)很多时候，我们的电脑跑不了那么多的数据，就可以去下载别人已经训练好的网络进行第二次训练，达到准确率更高，或者增加一个新的类别，让我们一步一步来。在原有数据集上进行微调我们之前训练好了mnist，我们可以修改lenet_solver.prototxt如下# The train/test net protocol buffer definitionnet
2017-10-25 20:31:34
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原创 机器学习-学习笔记 Cifar10(普适物体识别)
Cifar10Cifar10是Caffe自带Demo里的一个数据集，我们先按照之前的MNIST来进行下载数据集，并且进行训练。下载数据集有了上次MNIST的例子，这次就很简单啦～ 首先，我们需要运行data/cifar10/get_cifar10.sh./data/cifar10/get_cifar10.sh运行后会下载一些数据，放在examples下。我们先看看examples/cifar10下
2017-10-25 14:01:14
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原创 机器学习-学习笔记 Caffe安装-MNIST(手写体数字识别)
MNIST数据集MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)是一个大型的手写体数字数字数据库，广泛用于机器学习领域的训练和测试。终端命令首先，先讲目录cd到caffe目录下(前提是你的Caffe已经安装成功)。cd caffe接着我们需要下载数据集，Caffe下的data下面已经给我们准备了三个数据集(cifar10, ils
2017-10-19 13:06:56
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原创 机器学习-学习笔记(Java) 感知器（一）
因为代码需要在C#环境跑起来，所以先用Java来进行编写测试。感知器单纯的感知器其实就是一个决策程序（多输入，单输出），即给出多个输入，根据每个输入的权值，进行相乘，最后结果相加，最后给出的阈值相比较，而输出1 or -1（在神经网络称之为激活 或 抑制），所以感知器一般是用来判断是与不是。 举个例子，判断一个数字是偶数嘛（你会说，这个程序这么简单，也叫感知器。。。）？那如果判断这个数能不能被另一
2017-10-12 17:10:06
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原创 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十三周）
KNN(K-Nearest Neighbors)K最近邻分类算法降维和度量学习基于一种线性的，计算二个样本之间的距离，进行分类，距离公式决定不同问题（数据集）下模型的准确度，K值决定模型的界限等等，在时间复杂度和测试性能上，KNN不是最优的，但实现是最简单的。视频中还谈到了关于训练算法与测试样本的依赖性，即如果当前超参数与当前测试样本测试结果非常好，这就表明超参数（距离公式和K值）以及训练算法过于依
2017-10-06 19:59:13
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转载 Python Numpy 教程 - 阅读笔记
该教程我看的是范文迪同学的学习笔记，写的很好，并记录我下我看的时候的理解（使用粗体表示）Python Numpy 教程感谢Justin Johnson为本教程做出的贡献。我们将在这门课中全部使用python语言。Python是一门很好的通用编程软件，但在一些流行库（numpy，scipy,matplotlib）的帮助下，使它拥有强大的科学计算环境。 我们期望你们中的很多人有一些Python和num
2017-10-05 23:46:42
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原创 使用Java写的解释器（一）
解释器解释器（英语：Interpreter），又译为直译器，是一种电脑程序，能够把高级编程语言一行一行直接转译运行。解释器不会一次把整个程序转译出来，只像一位“中间人”，每次运行程序时都要先转成另一种语言再作运行，因此解释器的程序运行速度比较缓慢。它每转译一行程序叙述就立刻运行，然后再转译下一行，再运行，如此不停地进行下去。 例如 JavaScript，在浏览器中就是用解释器进行处理运行，还有很多
2017-10-01 10:35:54
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原创 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十二周）
BP神经网络clear;clc;P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];T=[-1 -1 1 1 -1];%利用minmax函数求输入样本范围net = newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');net.trainParam.show=50; %显示训练迭代过程net.trainParam.lr=0.05;
2017-09-01 19:03:06
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原创 怪物属性表-等级地图
怪兽名字 等级 获得经验 攻击防御 生命力 掉落金钱 掉落情伤币 掉落RMB 掉落装备阶级 特殊备注 昆仑护卫 100 1000 100-150 30000 0 0 0 1-3阶 无 昆仑侍卫 125 1000 150-250 150000 0 0 0 1-3阶 无 昆仑将军 1
2017-08-26 18:02:24
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原创 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十一周）
总结归纳假设空间归纳从特殊到一般的“泛化”过程， 即从具体的事实归结出一般性规律。演绎从一般到特殊的“特化”过程， 即从基础原理推演出具体状况。归纳学习（概念学习（概念形成））记住训练样本， 就是所谓的“机械学习”，或称“死记硬背式学习”。 利用一定的策略对假设空间进行搜索。版本空间归纳偏好需要对假设空间进行搜索学习操作的时候，建立一定的偏好（特征选取偏好），这样的学习还有意义。 即， 建立学习
2017-08-24 17:12:47
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原创 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第十周）
优化分析优化所谓优化，讲的就是如何求解目标函数在约束条件下的最优解。机器学习、人工智能中的绝大部分问题，到最后基本都会归结为求解优化问题，因此学习优化理论是非常有必要的。这里只是一个非常简单的一个基础，感觉看完了也不会有太大的感触，让我一起来分析分析吧。分析交替迭代乘子算法(ADMM或交替方向乘子算法)用于解决凸优化问题，什么是凸优化问题呢？凸优化“ 是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函
2017-08-18 13:46:34
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原创 机器学习基础-学习笔记 优化分析（二）
关于对偶问题，探索带有不等式约束的极值问题求解入戏a:minwf(w) \min\limits_w{f(w)} s.t.gi(w)⩽0,i=1,2,…,k s.t. g_i(w) \leqslant 0, i = 1, 2, \dots , k $$ h_i(w) = 0, i = 1, 2, \dots, l对应的一般化拉格朗日公式为：minw,α,βL(ω,α,
2017-08-18 11:56:07
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原创 机器学习基础-学习笔记 优化分析（一）
最近人形大宝宝抱怨我写的什么东西，完全在糊弄，那么问题来了，然后我需要解决- -此处先理解为主，不讲究推导(不会推导- -)优化分析优化所谓优化，讲的就是如何求解目标函数在约束条件下的最优解。机器学习、人工智能中的绝大部分问题，到最后基本都会归结为求解优化问题，因此学习优化理论是非常有必要的。这里只是一个非常简单的一个基础，感觉看完了也不会有太大的感触，让我一起来分析分析吧。分析交替迭代乘子算法(A
2017-08-18 00:46:32
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原创 Unity手游制作记-制作通用对象管理器（三）
客观存在(即数据类)我们先定义一个壳子， 就叫Existence吧using UnityEngine;using System.Collections;public class Existence : MonoBehaviour { public static int TYPE_SKILL = 1; // 技能 public static int TYPE_EFFECT = 2; /
2017-08-11 22:51:22
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原创 机器学习-学习笔记 学习总结归纳（第九周）
矩阵论矩阵表示在实数域上，大小为n*m的矩阵的集合可以表示为:M(Rn∗m=A:A∈Rn∗m) M(R^{n*m} = {A:A \in R^{n*m}}) 因此，(M(Rn∗m),R)) M(R^{n*m), R})) 可作为线性空间，他们的距离distance(A, B) 满足非负性，对称性和三角不等式性。范式奇异值通常，可以通过定义范式的形式来诱导距离,常用的范数有: ∀A∈M(Rn∗m)
2017-08-11 21:23:22
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原创 机器学习基础-学习笔记 概率论
概率论在机器学习的领域中，经常使用后验概率来实现执果索引的目的，常用的公式表述为：P(X|Y)=P(Y|X)P(X)∑XP(Y|X)P(X) P(X | Y) = \frac{P(Y | X)P(X)}{\sum\limits_XP(Y|X)P(X)} P(Y)=∑XP(Y|X)P(X P(Y) = \sum\limits_XP(Y|X)P(X 其中，P(X | Y) 为随机事件Y发生的前提下，随机
2017-08-11 02:48:52
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