其实这就要借助 Minecraft 的记分板（ScoreBoard）功能了。...Validate.notNull(player, "OfflinePlayer cannot be null"); this.addEntry(player.getName()); } 这也就意味着，对于记分板而言...，需要用玩家的游戏 ID 来表示这个玩家，而非这个玩家的 UUID，这是需要注意的一点。...同时，还需要注意的一些事情是：对于 ScoreboardManager，Bukkit 还提供了一个 getNewScoreboard() 方法用来产生一个新的子记分板，用以区分主记分板，但 使用这个计分板创建的队伍并不能...另外，由于 getMainScoreboard() 返回的记分板对象代表的是游戏世界的主记分板，因此，这些计分板数据 不仅可以被 /scoreboard 指令操控，所有修改还将随着世界一齐被保存，因此，
首先来说，让一个游戏赋有可玩性必须要动静结合。（哈哈，大家以为我要讲作文了。。。但其实我今天要讲的是Javascript）静态的东西谁不会做呢？...首先，我找了一些出自经典游戏《三国志曹操传》里的素材（这些是魏将庞德的图片）。在下面我要用这些静态图片来演示如何化静为动。如果自己要演示代码，请把以上的图片下载下来，图片名为图片对应下面那一栏。...，当然，这里的数组也是整个程序的核心。...首先在数组里我放了几个图片的位置所对应的变量。...然后取出下标在数组里对应的图片位置并赋给带有id属性为ID_IMG_ROLE的img标签里的src属性。这样就可以让图片不停的变化了。因此在这时只要给他一个函数调用的地方就能大功告成！
具体的内容是： 从网是络上收集比较人们比较容易忽视的冷知识 每周服务器端会自动更新冷知识 在阅读页面长按会弹出收藏和分享的list进行收藏和分享。 而我，做了个简化版的，好吧，这就是个问答游戏！...人家的高端版本的都是这么玩的！！...但是没找到跟书上的有差别的地方，有兴趣的可以玩下，我是没法了。要洗澡了，明早要去南一楼找教学主任签字。我要去计算机学院做毕设真是前路漫漫！！...英文版本的简介： The trivia (singular trivium) are three lower Artes Liberales, i.e. grammar, logic, and rhetoric
本期文章分为两期，第一篇我们先解决是否Steam平台的游戏会不会打折？下一期我们会详细分析影响Steam的打折因素 ?...基本目标 使用有监督的机器学习分类模型来确定某款Steam游戏是否可以在正常一周内（没有大规模的折扣事件）出现折扣。 ? 数据 在Steam官网上获得的数据。...： 将列“platform” 二值化为“multi platform” （也即这一款游戏是否在多平台上发售）； 在原始的“discount percentage”列基础上创建一个模型需要预测的目标列，其含义为...最后，从上一个项目中，我们知道“days_since_release”（游戏发售多久了）是最重要的特性之一，因此我们将从“release date”列进行特征工程，但这次是用SQL完成的。...建立基线模型 现在我们进入该项目最有趣的部分，但首先我们导入在AWS进行数据清洗后的特征并建立基线模型，以便我们可以将其与将来的模型进行比较。
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepMind这次不下棋，也不搞电子游戏，而是研究了一把多人博弈游戏。...如果两个人贡献了相同的金额，但一个是他们可用资金的一小部分，另一个则贡献了他的全部资产，他们应该获得相同的收益份额吗？ 为了应对这一挑战，DeepMind创建了一个简单的多人投资游戏。...游戏涉及4名玩家，共分成10轮。 每个玩家都会被分配初始资金，在每一轮中，玩家可以按自己的意愿做出选择：自己保留，或者将其投资于一个共同的池中。...首先，他们让4000多名人类玩家在不同的分配规则下多次参加游戏，并投票选择更喜欢哪种分配方法。 这些数据用于训练AI来模仿游戏中的人类行为，包括玩家投票的方式。...虽然DeepMind的游戏测试取得了亮眼的成绩，但要想将这种方法从简单的四人游戏转换为大规模经济体系，仍具有巨大的挑战性，目前还不能确定它在现实世界中会如何发展。
我是来自某大学本科，刚打完一个关于机器人的比赛，简单来说我在里面是负责识别一排矩形物体，返回最近的一个长方体并返回其相对于深度相机的三维坐标和角度。...因为要使机器人运动，所以相对于机器人的角度信息也是必要的。 ? ? 例如虚线框是我的画面，我就返回画面中最靠近中间的一个长方体，即下图中大概的红点位置。 ? ? 我所提取的信息是x、z、angle。...因为两边的面在不同的角度，采样获得的是不同的大小的点云，所以应该尽可能排除，而去分割出正面的那个面再去获得三维信息。 这部分是区域增长的代码。...我这里是两个面互相呈90°，我调整出来这几个参数比较适合我自己对时间速度和精度的要求，我对速度的要求比较高，所以这里的参数还不是精度最好的参数。 接下来是根据分割后的聚类进行提取信息。...经过我自己的尝试发现直接用OBB的角度误差很大，而AABB的角度会更符合实际。
（如果想要直接进行游戏，可以在地址栏输入：chrome://dino） ? 今天我们就来给大家演示下，用Python来自己做一个仿制的“小恐龙游戏”！...[key] = pygame.mixer.Sound(value) 接着，我们来考虑一下，游戏中有哪些游戏元素： 小恐龙：由玩家控制以躲避路上的障碍物； 路面：游戏的背景； 云：游戏的背景； 飞龙：路上的障碍物之一...，小恐龙碰上就会死掉； 仙人掌：路上的障碍物之一，小恐龙碰上就会死掉； 记分板：记录当前的分数和历史最高分。...], (digital_image.get_rect().width, 0)) screen.blit(self.image, self.rect) 上面代码用is_highest变量来区分该记分板是否用于记录游戏最高分...另外，当分数每提高一千分，我们就和原版的游戏一样增加一点场景和障碍物向左移动的速度(也就是增加小恐龙向右移动的速度)。 最后，把当前所有的游戏元素绑定到屏幕上并更新当前的屏幕就ok了。
否则根据提示检查安装失败原因 Tesseract的环境变量的设置： 配置环境变量Path中加入C:\ProgramFiles (x86)\Tesseract-OCR 新建变量TESSDATA_PREFIX...，填入C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tessdata。...的jre。...，工具会自动关联到相对应的box文件。...使用总结：使用自己训练的字库仍然准确不不高，该工具是根据明暗程度分辨字迹的。也有可能是我还未摸索到更好的使用方法。分享本篇文章是为了记录我摸索该工具的过程，也希望大家有更好的使用方法也可以评论出来。
使用了第三方的网页分析模块BeautifulSoup，可以从这里下载最新版：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/ =============== #...class_='title'): movie_title = i.a.get_text() # movie_title = movie_title.strip() #去除movie_title两边的空格...3. 12行用BeautifulSoup模块整理抓下来的html内容 4. 13行是重点，把我们需要的那一部分div截取下来（id="screening"的那部分），需要分析html源码。...接下来在上文的div中，寻找所有 class="title" 的 li 元素，注意，由于 class 是python中的保留关键字，所以需要 class_='title'。 6....有些网页抓取出来的内容前后有很多空格，可以用.strip() 去除。 点击“阅读原文”可以进入Byron的个人博客查看详细内容。
本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术统治的过去，深度学习OCR技术闪光的现在，预训练OCR大模型呼之欲出的未来！...一、OCR的前世：传统OCR技术统治的过去传统OCR技术的工作原理OCR的运作方式可以类比为人类阅读文本和识别模式的能力。传统OCR技术通过电脑视觉、模式识别技术来自动识别并提取图像或文档中的字符。...这些都是确保OCR系统能准确识别和提取文字的关键因素。因此，深入理解和掌握图像预处理步骤和技术，对于构建一个高效准确的OCR系统至关重要。2.字符分割字符分割是OCR过程中的一个重要步骤。...传统OCR的局限性虽然传统的光学字符识别（OCR）技术在许多场景中表现得相当出色，但这种技术确实存在一些局限性，尤其是在比较复杂或者具有挑战性的情况下。...这也是为什么越来越多的研究者开始探索使用深度学习等更先进的技术来改进OCR系统。二、OCR的今生：深度学习OCR技术闪光的现在传统OCR技术在处理复杂的图像和不规则形状的文本时，效果并不理想。
大家拥抱 Jenkins，不仅仅因为它是新的方向，更因为这背后有着一个非常开放、活跃的开源社区。...为了使更多的 Jenkins 中文用户，能够及时、准确地获得来自官方的最新动态，经过社区贡献者的讨论，大家一致认为，开通 Jenkins 微信订阅号是非常必要也非常有意义的一件事情。...随着 Jenkins 订阅号的开通，我们将有更加直接的平台来与各位分享社区目前在做的一些事情。在这之前，我们早已着手进行 Jenkins 中文本地化的相关工作。...目前社区贡献者主要在做的事情包括：创办并维护 Jenkins 以及 Jenkins X 的中文官网、Jenkins Core 以及插件的本地化等。...我们尊重任何形式、任何规模的贡献，并热忱地欢迎新贡献者的加⼊，也欢迎您联系我们来分享您的心得、体会，或者共同举办一次 JAM 活动。
（1）透视变换 （2）gauss_blur （3）norm_blur （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果 （5）颜色翻转、滤波等等 具体代码实现如下： （1）透视变换 （具体原理可查看：仿射变换，透视变换...：二维坐标到二维坐标之间的线性变换，可用于landmark人脸矫正） #!...random # http://planning.cs.uiuc.edu/node102.html def get_rotate_matrix(x, y, z): """ 按照 zyx 的顺序旋转...M_z def cliped_rand_norm(mu=0, sigma3=1): """ :param mu: 均值 :param sigma3: 3 倍标准差， 99% 的数据落在...kernel = random.choice(ks) img = cv2.blur(img, (kernel, kernel)) return img （4）模糊图像，模拟小图片放大的效果
路标上的文字最多可以跨越三行。每一个路标都有一个规范的抄本。...室内图像以标牌、门牌、警示牌为主，室外图像以复杂背景下的导板、广告牌为主。图像的分辨率从1296x864到1920x1280不等。由于文本的多样性和图像中背景的复杂性，数据集是具有挑战性的。...文本有不同的语言（中文、英文或两者的混合）、字体、大小、颜色和方向。背景可能包含植被（如树木和灌木丛）和重复的图案（如窗户和砖块），这些图案与文本没有太大的区别。...5、ICDAR 数据集下载链接：https://rrc.cvc.uab.es/ ICDAR作为一个Challenge性质的平台，包含了2011~2019年各类OCR相关的数据集。 ? ?...数据集涵盖不同的脚本和语言（西班牙语、法语、英语），将在每一帧的单词级别提供本地化的基本事实。 ?
在当今信息化时代，光学字符识别（OCR）技术已经成为了数据处理和信息提取的重要工具。RapidOCR是一个高效的OCR框架，基于深度学习技术，能够快速、准确地识别文本。...本文将深入分析RapidOCR模块的应用，提供Python代码示例，并探讨其在实际项目中的应用场景。什么是RapidOCR？RapidOCR是一个开源的OCR工具，旨在提供快速、准确的文本识别能力。...它支持多种语言的文本识别，并且可以处理各种复杂的图像场景。RapidOCR的核心优势在于其高效的模型和简单易用的API，使得开发者能够快速集成OCR功能。...以下是加载模型的示例代码：from rapidocr import RapidOCR# 创建OCR对象ocr = RapidOCR()# 加载模型ocr.load_model()识别文本加载模型后，可以使用...• 适应性：测试RapidOCR在不同场景、不同语言下的识别效果。总结RapidOCR作为一个高效的OCR工具，具有广泛的应用前景。通过简单的API接口，开发者可以快速集成OCR功能，提升工作效率。
摘要 在人工智能领域，光学字符识别（OCR）技术已经取得了显著的进展。随着技术的不断进步，我们正迈向OCR 2.0时代。...本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT，这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。...： 多任务支持：GOT模型支持多种OCR任务，包括场景文本OCR、文档OCR、细粒度OCR以及更通用的OCR任务。...第二阶段：联合训练encoder-decoder，使用Qwen团队预训练的Qwen0.5B，适当增大decoder以适应OCR-2.0的知识需求。...第三阶段：锁定encoder，加强decoder以适配更多OCR应用场景，如支持坐标或颜色引导的细粒度OCR，动态分辨率OCR技术，多页OCR技术。
机器之心报道 机器之心编辑部 脱离硬件的绑定？Epic Games 公司推出虚幻引擎 5，看 Demo 视频可谓是次世代的游戏画面, 超出现有游戏画面一个档次。...该引擎主要是为了开发第一人称射击游戏而设计，但现在已经被成功地应用于开发潜行类游戏、格斗游戏、角色扮演游戏等多种不同类型的游戏。...使用者可以将影视级资源直接导入至引擎内，不管是来自 ZBrush 的雕塑还是用摄影测量法扫描的 CAD 数据，都可被直接导入。...开发者正在设计向前兼容的功能，以便用户在 UE4 上开发次世代游戏开发，然后再将项目迁移到 UE5。 AI + 游戏的美妙结合 游戏制作与计算机图形学、人工智能关联甚大。...为了实现好的游戏体验，游戏制作公司也是煞费苦心。例如，用机器学习技术做图像处理、利用卷积神经网络增强角色动画的真实性、在游戏制作的多个环节中使用 AI 以提升效率等等。
OCR技术的过去和现在： OCR（光学字符识别技术），是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字、图片信息，利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析，形成相应的字符特征描述，通过合适的字符匹配方法将图像中的文字转换成文本格式...当前国内该技术做得比较好的有：文通、汉王，丹青（中国台湾公司）、蒙括（中国台湾公司），商业化应用比较好的软件有：清华OCR、 尚书七号、中文紫光OCR等，国外的公司当然属ABBYY和IRIS。...这些技术和产品的衍生、改进都标志这人们对OCR技术需求的不断变化。...下面简单介绍下我们研发的OCR系统，其整体框架如（图一）所示： （图一） OCR整体 OCR系统的五大部分： 1.图像预处理：该阶段主要针对输入的图像进行局部自适应去噪...在未来OCR研究的道路上，我们不仅要关注技术性能的提升，更需要结合用户、产品以及市场需求来定位我们的研究方向，寻求更多技术的交叉融合，为OCR开辟更广阔的技术和市场空间。
背景以及介绍 欲研究C#端如何进行图像的基本OCR识别，找到一款开源的OCR识别组件。该组件当前已经已经升级到了4.0版本。...为了让不同的语言均能够使用Tesseract进行OCR识别，Tesseract也是开放了API并产生了诸如Java、C#、Python等主流语言在内的封装版本。...所以目前的项目结构如下： Demo实验 环境准备 文本识别数据包准备 因为图像识别本身需要文本识别数据进行匹配，所以我们需要下载对应Tesseract官方的文本数据包： https://tesseract-ocr.github.io.../tessdoc/Data-Files 注意，针对不同版本的Tesseract-OCR（3.X和4.X底层的实现方式不同，所以文本识别数据包是不同的），我们需要找到对应的不同的文本训练数据包，官网为了更好的兼容性...这样一来，虽然该组件还比不上市面上大多数的商业OCR识别，但是我们可以使用训练数据，来训练适用于我们特定业务的文字识别（比如XX码的提取之类）
基于深度学习的智能OCR技术是一次跨越式的升级［9-12］，深度学习算法实现整行识别，提升了OCR的识别率和识别速度，人工需要几分钟才能录入的文本，智能OCR技术可以秒速进行精准识别。...智能OCR识别技术流程 基于深度学习的OCR定位与识别通过卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM技术实现，可在灰度图像上实现文字区域的自动定位和整行文字的识别，解决了传统OCR技术中单字识别无法借助上下文来判断形似字的问题...整行识别的核心技术 文字图像是按照一定的规则和顺序排列的，OCR可看成是一种与语音识别类似的序列识别问题。基于与语音识别问题类似，OCR技术可视为时序依赖的词汇或短语识别问题。...传统的印刷体OCR解决方案整体流程如图2所示。 图2 传统的印刷体OCR解决方案 从输入图像到给出识别结果经历了图像预处理、文字行提取和文字行识别三个阶段。...图19 传统OCR和深度学习OCR性能比较 与传统OCR相比，基于深度学习的OCR在识别率方面有了大幅上升。但对于特定的应用场景（营业执照、菜单、银行卡等），条目准确率还有待提升。
做OCR的工具也很多，很多这样的网络工具，如 FREE ONLINE OCR SERVICE https://www.onlineocr.net/ Convertio https://convertio.co.../zh/ocr/ 也有本地版的，最有名的当属tesseract-ocr https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/Command-Line-Usage...那个这个时候，OCR就派上用处了。 ? 分别用上面提到的三个工具来识别，看效果 ONLINE OCR ? Convertio ? tesseract-ocr ?...万一下次人家设计一个1000个基因的panel，岂不是要哭了。没关系，OCR又可以派上用场了。...我相信OCR在生活中还有很多的应用，比如信件或者包裹拍照，识别邮编之后分拣，手机拍名片自动提取姓名，手机号添加到通讯录，我相信即使在微信里面发图片，敏感信息还是能被后台监测到的，OCR对腾讯来说应该是小菜一碟
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