RPG_Iter2游戏运行与构建指南

Java
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资源摘要信息: "RPG_Iter2:哎呀！！ 拿2" 描述了一款角色扮演游戏（RPG）的运行和构建过程。文件提供了如何在UNIX和Windows操作系统上运行和编译游戏的指导。标签中提到的 "Java" 表明该游戏可能是用Java语言编写的。文件的标题 "RPG_Iter2" 和描述暗示这是一个迭代版本的游戏，可能是一个早期开发阶段的版本。 描述中提到的步骤涵盖了从CD复制文件到硬盘、进入文件夹根目录、运行游戏和构建过程。以下是详细的步骤和相关知识点： 1. 运行预编译的二进制文件： - 在UNIX系统上，使用命令 `sh RunGame.sh` 来运行游戏。 - 在Windows系统上，使用批处理文件 `RunGame.bat` 来启动游戏。 2. 构建说明： - 将CD中的文件复制到硬盘上的某个文件夹。 - 使用命令 `cd` 进入该文件夹的根目录。 - 确保已经安装了Apache Maven，这是Java项目管理和构建自动化工具。可以通过命令 `which mvn` 来检查是否安装了Maven。 - 使用 `cd` 命令进入 `build/` 目录。 - 使用 `ls` 命令来查看目录中有哪些文件。文件包括： - `pom.xml` 文件，这是Maven项目的配置文件，用于描述项目的构建配置和依赖关系。 - `app/` 文件夹，可能包含了应用的源代码和资源文件。 - `README.md` 文件，通常包含项目的说明和构建指南。 3. 运行构建命令： - 在命令行中运行 `mvn clean install` 来编译和安装项目。这里可能是原文档的一个打字错误，正确的命令应该是 `mvn clean install` 而非 `mvn全新安装`。 4. 知识点： - UNIX和Windows：两种常见的操作系统，它们有着不同的命令行工具和脚本执行方式。 - Maven：一个广泛使用的Java项目管理工具，用于帮助开发者处理构建、报告和文档的生成。 - 构建工具：Maven是其中一种，还有其他如Gradle、Ant等。 - `pom.xml` 文件：Maven项目的核心文件，用于配置项目的构建信息，如依赖管理、构建生命周期等。 - `README.md` 文件：一般作为项目的说明书，提供安装、构建和运行项目的指导。 - CD（compact disc）：一种传统的数据存储介质，在本场景中，它包含了游戏的运行文件和构建脚本。 - 文件复制：将CD中的文件转移到硬盘上，是运行和构建项目的第一步。 通过以上的步骤和知识点分析，我们可以了解到如何运行和构建一个基于Java的RPG游戏。文档中的步骤对于熟悉Java和Maven的开发者来说并不复杂，但对于初学者来说可能需要一定的指导。游戏开发者通常会提供详细的安装和构建说明，以便用户能够顺利地体验到游戏。

pose_iter_440000.caffemodel

2020-01-05 上传
2. **更换下载工具**：使用支持断点续传和多线程下载的工具，如迅雷、aria2等，它们能提高下载效率。 3. **手动下载或通过Git**：如果官方提供Git仓库，可以尝试克隆整个项目，这样可以获取所有必要的文件。 4. **...

faceparsing_79999_iter.pth

2020-09-30 上传
faceparsing_79999_iter.pth，人脸分割faceparsing的预训练模型，PyTorch版本。

def train(config, model, train_iter, dev_iter, test_iter):

2023-06-02 上传
其中，config是一个包含模型超参数的配置对象，model是要训练的TextLSTM模型实例，train_iter、dev_iter和test_iter是分别表示训练集、验证集和测试集的迭代器对象。 训练函数的主要流程如下： 1. 定义优化器和...

class SeqDataLoader: #@save def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens): if use_random_iter: self.data_iter_fn = seq_data_iter_random else: self.data_iter_fn = seq_data_iter_sequential self.corpus, self.vocab = load_corpus_time_machine(max_tokens) self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps def __iter__(self): return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

2023-06-01 上传
在类的__iter__函数中，返回迭代器对象，该迭代器对象调用了data_iter_fn函数（即seq_data_iter_random或seq_data_iter_sequential），并将corpus、batch_size和num_steps作为参数传递给该函数。返回的迭代器对象...

for it in range(self.Max_iter): # 计算当前迭代的动态参数A和C a = 2 - it * (2 / self.Max_iter) if a < 0.5: a = 0.5 C = 2 * random.random() # 选择三只灰狼作为“猎物”，一只作为“猎人” idx_alpha = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) idx_beta = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) idx_delta = np.random.randint(0, self.SearchAgents_no) for i in range(self.SearchAgents_no): if i != idx_alpha and i != idx_beta and i != idx_delta: # 更新灰狼位置 A = np.vstack([X[idx_alpha, :], X[idx_beta, :], X[idx_delta, :]]) X = self.update_position(X, A, C, a) # 计算每只灰狼的适应度 fitness[i] = self.costFunc(X[i, :])

2023-05-25 上传
在这段代码中，首先定义了一个迭代次数的范围（self.Max_iter），然后计算了当前迭代的动态参数A和C。接着，从种群中随机选择三只灰狼作为“猎物”（alpha、beta、delta），一只作为“猎人”（i）。对于不是“猎物”...

sns.boxplot(data=df_pca, palette="cubehelix") plt.show() kmeans_set = {"init":"random", "n_init":10, "max_iter":300, "random_state":42}

2023-12-12 上传
另外，kmeans_set是一个字典类型的变量，包含了K-Means聚类算法的一些参数设置，其中init表示初始化方法，n_init表示初始化次数，max_iter表示最大迭代次数，random_state表示随机种子。这些参数可以用于K-Means聚类...

for idx, data in enumerate(data_iter): print('!!!!!!!!!!!!!!') print(data_iter.batch_size) print(data.shape) data = utils.to_var(data) print(data.shape) data为dict类型，如何输出data形状

2023-07-25 上传
要输出`data`字典中每个张量的形状，您可以使用以下代码： ```python for key, value in data.items(): print(key, value.shape) ``` 这将打印出`data`字典中每个张量的键和对应的形状。您可以将这段代码添加到您...

for idx, data in enumerate(data_iter): print('!!!!!!!!!!!!!!') print(data_iter.batch_size) data = utils.to_var(data) RuntimeError: The size of tensor a (14) must match the size of tensor b (64) at non-singleton dimension 0

2023-07-25 上传
根据错误信息，这个问题发生在 `utils.to_var(data)` 这一行。错误指出张量 `a` 的大小为 14，必须与张量 `b` 的大小为 64 在非单维度 0 上匹配。 这个错误通常发生在尝试进行张量运算时，两个张量的形状不匹配。...

优化代码 std::map<int, int> my_map; // 假设 my_map 是要分组的 std::map for(int i=0;i<1234;i++){ my_map[i] = i*2; } const int max_group_size = 200; // 每组最多有 200 个元素 // 将 std::map 转换为 std::vector std::vector<std::pair<int, int>> my_vector(my_map.begin(), my_map.end()); // 使用 std::partition 算法将元素分组 auto partition_iter = std::begin(my_vector); while (partition_iter != std::end(my_vector)) { auto next_partition_iter = std::next(partition_iter,max_group_size); if(next_partition_iter > std::end(my_vector)){ next_partition_iter = std::end(my_vector); } for(auto iter = partition_iter;iter != next_partition_iter;++iter){ std::cout << iter->first << " --> " << iter->second << std::endl; } std::cout << "======group end======" << std::endl; partition_iter = next_partition_iter; }

2023-05-24 上传
const auto next_partition_iter = std::next(partition_iter, std::min(max_group_size, static_cast(std::distance(partition_iter, std::end(my_vector))))); std::for_each(partition_iter, next_partition_...

for i in range(max_iter):

2023-05-16 上传
This is a Python for loop that iterates a certain number of times specified by the variable `max_iter`. During each iteration, the loop variable `i` takes on a new value, starting from 0 and ...
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