拳皇98终极之战OL 维基百科

2024-09-07

《拳皇98终极之战OL》系统分析

转自:http://www.gameres.com/467959.html 游戏简述 <拳皇98终极之战OL>是由日本SNK官方正版授权,国内著名游戏公司北京掌趣科技与北京玩蟹科技开发,腾讯游戏独家代理发行的一款以拳皇为题材的动作卡牌手游. 一．系统结构从游戏大厅可以很快的看到系统功能,按照UI进行收集如下表: 归纳一下,可以分为6大模块.核心为格斗家的收集和数值提升,配合主要玩法让玩家获得系统性成长. 二．游戏成长循环通过系统模块的划分,可以看得出来成长循环和市面上的卡牌类游戏其实并没有

深度 | AI芯片终极之战

深度 | AI芯片终极之战 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTQ4NjQzMw==&mid=2652712307&idx=1&sn=28806ccb69a5f5d1142ac5f79ccde395&chksm=847dba7db30a336bfde664a5f2b75fdc443ac541483542eada358f298965614f60e3faaecf7e&scene=21#wechat_redirect 2018-0

终极之战：Linux & Windows

1.开源当你买了一辆车,但你看不到引擎盖下面是什么?当你使用Windows驱动系统时就是如此.但是,相比之下,Linux完全是一个开源项目.你可以看看Linux操作系统的源代码,这是一个优点.Linux免费向公众开放!但是,Windows并非如此!您无需支付美元即可获得Linux发行版的真正副本.所以,它是完全免费的. 2.安全面对现实吧,Windows操作系统容易受到不同类型的攻击.但是,Linux就不像Windows那样脆弱.当然它肯定也不是无懈可击的,但它相对Windows而言更安全.

通过维基API实现维基百科查询功能

通过英文维基的免费API,可以实现对维基百科的搜索查询或者标题全文查询等,尝试了一下通过title实现全文查询,返回的结果是wikitext格式,暂时不知道该如何应用,所以仅实现了查询功能,可以返回最接近的10条信息的标题.摘要.图片及链接. 我的DEMO页:https://zhangcuizc.github.io/My-FreeCodeCamp/ 如下图: 搜索结果: HTML如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>

中英文维基百科语料上的Word2Vec实验

最近试了一下Word2Vec, GloVe 以及对应的python版本 gensim word2vec 和 python-glove,就有心在一个更大规模的语料上测试一下,自然而然维基百科的语料进入了视线.维基百科官方提供了一个很好的维基百科数据源:https://dumps.wikimedia.org,可以方便的下载多种语言多种格式的维基百科数据.此前通过gensim的玩过英文的维基百科语料并训练LSI,LDA模型来计算两个文档的相似度,所以想看看gensim有没有提供一种简便的方式来处理维基

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi

开源共享一个训练好的中文词向量（语料是维基百科的内容，大概1G多一点）

使用gensim的word2vec训练了一个词向量. 语料是1G多的维基百科,感觉词向量的质量还不错,共享出来,希望对大家有用. 下载地址是: http://pan.baidu.com/s/1boPm2x5 包含训练代码.使用词向量代码.词向量文件(3个文件) 因为机器内存足够,也没有分批训练.所以代码非常简单.也在共享文件里面,就不贴在这里了.

学习笔记TF018:词向量、维基百科语料库训练词向量模型

词向量嵌入需要高效率处理大规模文本语料库.word2vec.简单方式,词送入独热编码(one-hot encoding)学习系统,长度为词汇表长度的向量,词语对应位置元素为1,其余元素为0.向量维数很高,无法刻画不同词语的语义关联.共生关系(co-occurrence)表示单词,解决语义关联,遍历大规模文本语料库,统计每个单词一定距离范围内的周围词汇,用附近词汇规范化数量表示每个词语.类似语境中词语语义相似.用PCA或类似方法降维出现向量(occurrence vector),得到更稠密表示.性

wikipedia 维基百科语料获取与提取处理 by python3.5

英文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/enwiki/ 中文维基百科 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 全部语言的列表 https://dumps.wikimedia.org/backup-index.html 提取处理可以使用 wikiextractor提取正文(由于网页数量太多,结构又很纷乱,提取出来的会有少许瑕疵,再处理即可) https://github.com/attardi/wikiextractor 运行命令:

Kaggle比赛冠军经验分享：如何用 RNN 预测维基百科网络流量

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(二)

在上一篇对中文维基百科语料处理将其转换成.txt的文本文档的基础上,我们要将为文本转换成向量,首先都要对文本进行预处理步骤四:由于得到的中文维基百科中有许多繁体字,所以我们现在就是将繁体字转换成简体字 opencc工具进行繁简转换,首先去下载opencc:https://bintray.com/package/files/byvoid/opencc/OpenCC 下载完成之后解压即可,随后使用命令: opencc -i wiki.zh.text -o wiki.zh.jian.text -c

Windows下基于python3使用word2vec训练中文维基百科语料(一)

在进行自然语言处理之前,首先需要一个语料,这里选择维基百科中文语料,由于维基百科是 .xml.bz2文件,所以要将其转换成.txt文件,下面就是相关步骤: 步骤一:下载维基百科中文语料 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 然后解压文件文件夹里是一个这个文件步骤二:安装依赖库我们需要安装一些依赖库,有numpy.scipy以及gensim,安装gensim依赖于scipy

爬取维基百科人物介绍,并使用pymysql存储到数据库

代码如下: from urllib.request import urlopen from bs4 import BeautifulSoup import re import datetime import random import pymysql.cursors # Connect to the database connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', password='数据库密码', d

JWPL工具处理维基百科wikipedia数据用于NLP

JWPL处理维基百科数据用于NLP 处理zhwiki JWPL是一个Wikipedia处理工具,主要功能是将Wikipedia dump的文件经过处理.优化导入mysql数据库,用于NLP过程.以下以zhwiki-20170201为例. JWPLDataMachine用以处理wiki dump数据,最终将数据导入mysql,用于NLP,表结构不同于wkipedia官方的表,这里的表是针对于NLP目的的.处理步骤如下: 数据格式转换.处理zhwiki dump的文件,转换为tsv格式数据,以便用m

维基百科 MediaWiki API 解析

使用开放的 API 做一个自己的小项目,是一个很好的学习方法.但好像开放的 API 选择并不多.这里给大家多一个选择,简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API. 简介先简单介绍几个容易混淆的概念. Wiki Wiki 是一种在网络上开放且可供多人协同创作的超文本系统.Wiki 站点可以由多人维护,不同人可以对同一个主题进行拓展和探讨. MediaWiki MediaWiki 是一个免费.开放的 Wiki 引擎,很多著名的 wiki 网站都采用这套系统. Wikipedia 我们常

搜索和浏览离线 Wikipedia 维基百科（中/英）数据工具

为什么使用离线维基百科?一是因为最近英文维基百科被封,无法访问:二是不受网络限制,使用方便,缺点是不能及时更新,可能会有不影响阅读的乱码. 目前,主要有两种工具用来搜索和浏览离线维基百科数据:Kiwix 和 WikiTaxi .这两种都是免费的,但 WikiTaxi 只有 Windows 版本,而 Kiwix 不仅支持 Windows.Linux 和 Mac,而且还支持 Android 和 iOS . Kiwix Kiwix 是免费开源软件.使用 Kiwix Reader 应用浏览维基百科内容,

从0开始学爬虫8使用requests/pymysql和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库

从0开始学爬虫8使用requests和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库 Python使用requests和beautifulsoup4爬取维基百科词条链接并存入数据库参考文档: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ # 安装 beautifulsoup4 (pytools) D:\python\pytools>pip install beautifulsoup4 安装mysql的模块 py

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深度学习之NLP维基百科数据模型

知识点 """ 1) from gensim.model import Word2Vec import jieba 2) opencc :将繁体字转换为简体字转换命令:opencc -i texts.txt -o test.txt -c t2s.json 3) 自然语言处理: 1.拼写检查.关键字检索 2.文本挖掘 3.文本分类 (二分类) 4.机器翻译 5.客服系统 6.复杂对话系统 4) p(S)=p(w1,w2,w3,w4,w5,…,wn) =p(w1)p(w2|w1

使用word2vec对中文维基百科数据进行处理

一.下载中文维基百科数据https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/并使用gensim中的wikicorpus解析提取xml中的内容二.利用opencc繁体转简体三.利用jieba对转换后的文本进行分词,去停词四.利用gensim中的word2vec训练分词后的文本五.测试 python代码如下: #!/user/bin/python #coding:utf-8 __author__ = 'yan.shi' from gensim.corpora import

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