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【斑马标签打印源码】【成语大全app源码】【溯源码登录系统】下载王源码_下载源码的网站有哪些

来源:c 魔方源码 时间:2024-12-23 20:12:42

1.有什么推荐的下载开源游戏代码?
2.ygomobile官网下载安卓ygomobile
3.网站整站下载器哪个好用?
4.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练

下载王源码_下载源码的网站有哪些

有什么推荐的开源游戏代码?

       探索GitHub游戏区,发现众多优秀开源游戏项目,王源网站本文推荐以下五款游戏,码下码均支持中文,载源适配Windows、下载Linux、王源网站斑马标签打印源码macOS系统。码下码

       1. Wesnoth(韦诺之战):免费开源的载源回合制策略游戏,背景为夺回韦诺的下载王位,提供丰富地图、王源网站兵种和种族,码下码支持DIY地图和在线多人战役,载源玩法自由度高。下载缺点是王源网站攻击命中概率低,可能引起玩家血压上升。码下码

       下载:wesnoth.org

       C++源码:github.com/wesnoth/wesn...

       2. Teeworlds:复古多人在线射击游戏,以卡通画面、简单物理引擎和经典兵器为特色,支持最多名玩家对战,提供单人、团队、夺旗等竞赛模式。游戏刺激,考验操作。

       下载:teeworlds.com

       C++源码:github.com/teeworlds/te...

       3. Mindustry(像素工厂):资源为核心的战略沙盒游戏,通过收集资源升级科技,解锁武器,保护基地,支持Android设备。游戏上手容易,成语大全app源码但难度逐渐增加,容易让人沉迷。

       下载:mindustrygame.github.io...

       Java源码:github.com/Anuken/Mindu...

       4. shapez.io(异形工厂):益智类游戏,目标是通过建造工厂生产图形,操作简单,随着关卡深入难度增加,挑战性大。

       在线试玩:shapez.io

       JS源码:github.com/tobspr/shape...

       5. Veloren:独立像素风格RPG游戏,灵感来源于《塞尔达传说:旷野之息》等,玩家可以制作道具、合成物品、战斗升级、驯养生物,探索地牢洞穴,进行空中滑翔,与NPC交易。游戏拥有广阔开放世界,素材和音乐原创,维护时间长。

       下载:veloren.net/download

       Rust源码:github.com/veloren/velo...

       这次探索GitHub游戏区,发现开源游戏项目不仅玩法丰富,而且维护时间长,经过时间打磨,愈发珍贵和经典,展现了开源精神的卓越价值。

ygomobile官网下载安卓ygomobile

       关于ygomobile官网下载安卓,ygomobile这个很多人还不知道,今天来为大家解答以上的问题,现在让我们一起来看看吧!溯源码登录系统

       1、一、作者不同ygopro:原作者来自中国大陆,为一款实现《游戏王》卡牌游戏在PC上自动完成各种效果处理的联机游戏软件。

       2、2、ygomobile:原作者是外国人基于ygocore源码开发。

       3、二、特点不同ygopro:软件引擎主要使用C++语言进行编写实现,而卡片效果则主要使用lua语言编写成一个个独立的脚本来实现。

       4、2、ygomobile:仅能连接内置平台服务器,且卡表为TCG,难以进行约战。

       5、三、优势不同ygopro:此软件为开源软件,任何人可以免费使用或者对其进行修改,其源代码托管在github网站上。

       6、2、ygomobile:ygomobile的优点是有AI模式。

       7、百度百科-ygopro百度百科-游戏王ygocore。

网站整站下载器哪个好用?

       如今,越来越多的人开始创建网站,随之而来的二十公里源码是建站方法的多样化,以及工具的便利性。网站整站下载器就是这样的工具之一,它能够在你设定的时间自动登录到你指定的网站,下载你所需的内容。这种工具能够下载网站的所有静态页面和动态数据,让你能够在离线状态下浏览整个网站,节省了大量时间和精力。那么,究竟哪款网站整站下载器使用起来最方便呢?让我们一起来了解下!

       1. Teleport Pro(用户最多)

       Teleport Pro,曾被称为网站整站下载器,但请注意,它并不能真的下载整个网站的文件,这是一个常见的误解。它实际上是将动态页面以静态形式保存到本地,这样你就可以在本地下浏览这些页面了。虽然技术上没有太复杂,但在某些情况下,它能大大简化我们的操作。它的实用性是众所周知的,如果你还没用过,可以试试看。这里提供破解版,但个人发现不注册也能正常使用,尽管可能有使用次数限制。官网售价为$.,似乎有些贵。官网提供的最新版本是1.,英文版,脚本源码导出而我提供的是1.的汉化版,两者在功能上没有太大区别,可以放心使用。

       2. 超级网站整站下载器

       这款下载器采用了全新的挖掘引擎,内容获取更为精准和人性化。除了动态下载技术,还提供了云字典,能够快速从FTP获取网站源代码,并拥有更新的资源中心,共享每一条代码,帮助站长们走得更顺畅。

       3. PSearcher(整站下载工具)

       用户只需指定一个起始网址,PSearcher就能沿着起始网页的超链接搜索相关网页,并批量下载网站、论坛里的、flash等文件。它还支持国际网站,即支持世界各国语言的网页。

       4. 远洋整站下载工具

       远洋整站下载工具能下载指定网站的所有内容,真正实现了看到就能下载的功能。

       5. 我若为王整站下载工具

       我若为王是一款免费的网页下载工具,基于简单的wget命令,下载时会创建wget临时文件,完成后会自动删除。

       6. WebDown(网站下载器)

       WebDown是一款新型的离线浏览器,能方便地批量下载网站的全站资源,无论是所有网页、,还是特定目录的文件。

       7. 网页模板蜘蛛(网站模板下载器)

       网页模板蜘蛛是专门用来下载网站模板的工具,操作简单,能轻松下载许多网站的JS、CSS和。

       8. ppdownloader(下载国外网站大图)

       ppdownloader专门用于批量下载国外网站的大图,有需要的朋友可以尝试使用。

       以上就是八款好用的网站整站下载器,如果觉得有适合你的,欢迎下载使用!更多精彩内容,请继续关注我们的网站。

腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练

       稳定扩散、midjourney等AI绘图技术,为人们带来了令人惊叹的效果,不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。

       本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。

       T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。

       T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,其一是在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。

       首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。

       根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。

       接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。

       既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。

       显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是对应的文本描述。

       文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。

       做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。

       运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。

       PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。

       AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。