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【游戏开发】小白学Lua——从Lua查找表元素的过程看元表、元方法

本篇博客,就让我们从Lua查找表元素的过程,来探讨学习一下Lua中的元表。 一、什么是元表 在Lua table中我们可以访问对应的key来得到value值,但是却无法对两个table进行操作。...很多人对Lua中的元表和元方法都会有一个这样的误解:“如果A的元表是B,那么如果访问了一个A中不存在的成员,就会访问查找B中有没有这个成员”。...别忘了我们之前说过的:“元表是一个操作指南”,定义了元表,只是有了操作指南,但不应该在操作指南里面去查找元素,而__index方法则是“操作指南”的“索引失败时该怎么办”。...如果尝试访问了一个表中并不存在的元素时,就会触发Lua的一套查找机制,Lua也是凭借这个机制来模拟了类似“类”的行为。...Lua查找一个表元素的规则可以归纳为如下几个步骤: Step1:在表自身中查找,如果找到了就返回该元素,如果没找到则执行Step2; Step2:判断该表是否有元表(操作指南),如果没有元表,则直接返回

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    《大话数据结构》 查找 以及一个简单的哈希表例子

    第八章 查找 定义:查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)。 8.2 查找概论 查找表(Search table):是由同一类型的数据元素构成的集合。...查找表按照操作方式来分有两大种:静态查找表和动态查找表 静态查找表(Static Search Table):只作查找操作的查找表,它的主要操作有: 1)查询某个“特定的”数据元素是否在查找表中 2)检索某个...“特定的”数据原色和各种属性 动态查找表(Dynamic Search Table):在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素,或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素 操作就下面两个: 1)查找时插入数据元素...8.3 顺序表查找 又叫线性查找,查找过程是:从第一个记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若存在某个记录的关键字和给定值相等则查找成功;如果知道最后都没有,则查找失败 算法简单,数据多的时候效率低...8.11.4 公共溢出区法 为所有冲突的关键字建立一个公共的溢出区来存放。 查询的时候现在基本表中查询,查不到就去溢出表中进行顺序查找。 适合相对于基本表来说冲突数据很少的情况。

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    yhd-VBA从一个工作簿的某工作表中查找符合条件的数据插入到另一个工作簿的某工作表中

    今天把学习的源文件共享了出来,供大家学习使用 上次想到要学习这个 结合网友也提出意见,做一个,如果有用,请下载或复制代码使用 【问题】我们在工作中有时要在某个文件(工作簿)中查找一些数据,提取出来...常用的方法是打开文件,来查找,再复制保存起来。如果数据少还是手工可以的,如果数据多了可能就。。。。 所以才有这个想法。...想要做好了以后同样的工作就方便了 【想法】 在一个程序主控文件中 设定:数据源文件(要在那里查找的工作簿) 设定:目标文件(要保存起来的那个文件) 输入你要查找的数据:如:含有:杨过,郭靖的数据。...要复制整行出来 主控文件设定如图 数据源文件有两个工作表 查找到"郭靖"的数据保存到目标文件的【射雕英雄传】工作表 查找到"杨过"的数据保存到目标文件的【第一个】工作表 【代码】 Sub...从一个工作簿的某工作表中查找符合条件的数据插入到另一个工作簿的某工作表中() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb As

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    GLM-4 能力接近ChatGPT4和Claude 2.1

    GLM-4 从写作手法分析 生成文字叙事性开头,开头句式 “这是一张描绘秋天的野餐场景的图片”,带有明确的叙事性,介绍图片内容。...ChatGPT4 从写作手法分析 叙事性:开头用“这幅画展示了一个秋天的野餐场景”引出全文,明确指出画作内容,具有叙事作用。...说明性:对一些要素进行补充解释,如“都拥有木质手柄”“一个小碗里可能是酱料”等,进行说明性叙述。 议论性:有少量个人观点,如“色彩鲜艳,给人一种温馨和宁静的感觉”,加入个人对画面的主观看法。...代码解释器 GLM-4 ChatGPT 小结 基本爱心形态都有,但是GPT4效果明显比GLM-4 更漂亮!...GLM-4 新一代基座大模型GLM-4,整体性能相比GLM3全面提升60%,逼近GPT-4;支持更长上下文;更强的多模态;支持更快推理速度,更多并发,大大降低推理成本;同时GLM-4增强了智能体能力。

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    如何从 0 到 1 实现一个支持排序、查找、分页的表格组件(React版)

    开始之前,我们在来总结下项目的需求: 支持列表的分页 支持字符串、布尔值、数字及日期的升序和倒序排列 支持字符串、布尔值、数字和日期的数据查询 本案例不会借助其他的第三方组库(除了基础的React),我们从...,同时我们增加了一个格式化的属性,我们可以按照自己的需求自定义数据项的显示格式(这里我只是处理了布尔值的自定义格式化,有兴趣的话你可以尝试下日期的格式化) 我更喜欢在数组map函数里使用 return,...我们需要创建一个搜索对象,用来分别存储搜索的键(列名)和对应值(输入框的值),由于支持多属性键值,可以支持多个列的复合查找。...isString, isBoolean等是我自定义的工具函数,用来判断数据类型的 你也许注意到了,这个案例我只是用输入框进行数据的查找,其实你可以进行完善,比如是否经理人用个下拉列表,日期选择可以用个日历插件等给用户一个好的用户体验...接下来你可以这样继续改进它: 将查找布尔类型的输入框更改为下拉框 将查找日期类型的输入框更改日期选择类型的输入框 实现年龄、日期的按范围搜索 尝试找到本案例存在的未知BUG 尝试用 Vue 框架改写本案例

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    【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

    然而,没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务(自然语言理解(NLU),无条件生成和有条件生成)都表现最佳。...然而,我们有兴趣预训练一个单一模型,可以处理NLU和文本生成。我们研究了一个多任务预训练设置,其中第二个目标是与空白填充目标联合优化的长文本生成任务。我们考虑以下两个目标: • 文档级别。...我们随机抽样一个跨度,其长度从原始长度的50%到100%的均匀分布中抽样。该目标旨在进行长文本生成。 • 句子级别。我们限制掩蔽跨度必须是完整的句子。...对于 B 部分中的标记,它们的范围从 1 到跨度的长度。 这两个位置 id通过可学习的嵌入表投影到两个向量中,这两个向量都被添加到输入标记嵌入中。 2.3....表 3 和表 4:GLMLarge 可以在二次生成任务上实现与其他预训练模型相匹配的性能。GLMSent 的性能优于 GLMLarge,而 GLMDoc 的性能略低于 GLMLarge。 3.3.

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    R语言系列第五期:③R语言逻辑回归预测和检验

    #Tips:Age变量是用来做横轴的点,seq()函数生成等距元素的向量,这里年龄是从8-20岁,间隔为0.1,所以点连起来会很光滑。...我们是在原先的图的基础上把点给叠加上去的。pch参数表示使用什么符号,5代表菱形。 ? 整体来看,这个图还是有意义的,尽管12-13岁年龄段和13-14年龄段原始数据和预测数据略有差池。...这里推荐使用一个检验模型很好的工具ROC曲线,我们可以一步一步告诉你ROC曲线是如何画出来的: > glm.menarcheglm(menarche~age,binomial) # 原始模型输入到glm.menarche...变量里 > preglm.menarche,type="response") # 模型对应的每一个点预测值 > pre.obs的pROC包。它可以方便比较两个分类器,还能自动标注出最优的临界点,图看起来也比较漂亮。(同样套用即可。

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    比GPT-4还强,20亿参数模型做算术题,准确率几乎100%

    特别是,GPT-4、ChatGPT 等开创性模型已经接受了大量文本数据的训练,使它们具备强大的文本理解和生成能力,能够生成连贯且上下文相关的响应,在各种 NLP 任务中具有高度通用性。...数据集规模大小不一,范围从 100 万到 5000 万条记录不等。...图 3 为从算术数据集中提取的一些训练示例: 表 2 概述了 MathGLM 模型的不同规模,包括 4 种不同类型的模型,每种模型都有不同的参数大小。...表 8 报告了包括 MathGLM 变体、 GPT-4、ChatGPT 等在内的结果。...此外,将 MathGLM 的性能与 GLM-Large、GLM-6B 和 GLM-10B 进行比较时,出现了一个明显的趋势:MathGLM 在算术准确性和答案准确性方面都表现出显著增强。

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    要啥OCR,我用GLM-4V-Flash做了一个随手拍个人消费管理小助手!

    一直想自己做一个类似的小助手,最后发现第一关OCR就过不去。不同企业OCR需求,只要标准的发票即可,采用发票样本训练过的OCR模型即可准确识别。 个人消费会涉及到衣食住行方方面面。...从各式各样的消费小票中提前消费时间、金融等等,传统的OCR实现将会是“难上加难”。...- 函数库设计 - 为了实现数据写入和查询,MaxKB的函数库需要两个,一个获取金额数据后,写入数据库,另外一个查询数据库中所有的消费信息。...,还需要支持查询功能,可以在工作流中加上查询节点 最后:整体的工作流如下: - 小助手效果 - 比如我们可以拍照,然后通过 GLM-4V-Flash 模型理解,生成SQL后,自动落入库,方便,快捷!...小票类自动识别和录入: 微信支付类自动识别和录入: 支付宝支付类自动识别和录入: 可以看到 GLM-4V-Flash 详细的处理过程和生成的SQL: 如果不录入,可以直接查询,比如提问上图的消费清单内容

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    通过【千帆大模型4.0】生成一个合理的男性程序员的作息时间表

    图片生成参数(Prompt): The programmer is 35 years old, energetic, handsome, healthy, smart and alert, wearing...反向参数(Negative prompt): painting, cartoon 中文:绘画,卡通  以下是一个男性程序员的合理作息时间表的示例。...请注意,这只是一个基本模板,个人的作息时间可能根据具体需求和偏好有所不同。...总的来说,一个合理的作息时间表有助于程序员保持良好的工作状态和生活平衡。请注意,这个作息时间表只是一个建议,每个人的实际需求可能会有所不同。...最重要的是根据自己的情况调整作息时间,确保充足的休息和恢复时间,以保持身心健康和提高工作效率。

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    个人智能聊天助手-即刻轻松拥有

    这表明了 GLM 在适应不同下游任务方面的泛化能力。 论文方法 GLM的工作原理,GLM 是一种生成式语言模型,其目标是生成自然语言文本。...多任务预训练 在前文中,作者提到了 GLM 模型,该模型在处理自然语言理解(NLU)任务时,会屏蔽短文本片段进行预训练。但是,作者想要训练一个单一的模型,能够同时处理 NLU 和文本生成任务。...具体地,他们提出了两个新的目标: 文档级别目标:从原始文本中随机抽样一个长度在原始长度的50%到100%之间的文本片段,目标是生成更长的文本。 句子级别目标:限制被屏蔽的文本片段必须是完整的句子。...这个位置 id 帮助模型理解文本片段内部的相对位置关系。 为了实现这种编码,作者使用了两个可学习的嵌入表,分别用于将两个位置 id 投影到两个不同的向量空间。...微调 GLM 传统方法: 通常,对于下游的 NLU 任务,一个线性分类器将预训练模型生成的序列或标记表示作为输入,并预测正确的标签。

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    GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

    (T5、BART),它们每一个都在各自的领域上表现不俗,但是,目前没有一个预训练模型能够很好地完成所有任务。...GLM是一个通用的预训练语言模型,它在NLU(自然语言理解)、conditional(条件文本生成) and unconditional generation(非条件文本生成)上都有着不错的表现。...需要注意的是位置编码是2D的,位置编码1用于表示token在文本的位置,位置编码2用于表示原始文本和每一个空白中token的顺序。...多任务训练为了能够兼顾NLU和文本生成,对于文档和句子采用不同的空白填充方式。文档:span的长度从原始长度的50%-100%的均匀分布中抽取。该目标旨在生成长文本。...2D位置编码两个位置id通过可学习嵌入表投影到两个向量,这两个向量都被添加到输入标记嵌入中。该编码方法确保模型在重建时不知道被屏蔽的跨度的长度。

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    给想玩AIGC的小白:教你从0搭一个图文视频生成网站(附插件&源码)

    腾小云导读 Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展过程中的一个里程碑,相当于给大众提供了一个可用的高性能模型,让「AI 文本图片生成」变成普通人也能玩转的技术。...可以在这个网站上找到很多已经训练好的模型。例如找一个生成真人图片的模型:ChilloutMix。...从网页上下载对应的模型后,把该模型放到工程目录:models/Stable-diffusion。...中的 Prompt 词语加入到这里,就可以生成一个原神风格的图片: 4.3 动画视频生成 首先需要安装插件**“deforum”**,这个插件能够根据多个生成的图片构造成视频动画。...它使用深度学习算法,从大量的数据中学习模式,以创建高质量的文本、音频、图像和视频。

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    R语言进阶之广义线性回归

    在R语言中我们通常使用glm()函数来构建广义线性模型,glm实际上是generalized linear model(广义线性模型)的首字母缩写,它的具体形式如下所示: glm(formula, family...从输出结果来看,花瓣长度是可以较好区分这两类鸢尾花的,但是这个模型是原始和粗糙的,我们应该通过回归诊断的方式来修正此模型,使之更加精确,关于回归诊断请参见R语言入门之线性回归,这里就不赘述。...这里我先和大家介绍一下数据的信息,这个数据主要包括三部分信息:treatment代表对患者采取的治疗措施,分成1、2、3三类,1代表被认可的有效药,2代表新药A,3是指新药B;outcome是指患者治疗之后的结局...,同样可分成1、2、3三类,1代表病情好转,2代表病情迁延不愈(没恶化),3代表病情恶化;counts是指采取不同治疗措施的不同结局的患者个数,是一个计数资料。...) # 生成计数值 outcome 生成结局 treatment 生成治疗方案 print(d.AD <- data.frame(treatment

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    聊聊代码仓库可视化:gource 篇

    作为一个追求效率的老程序员,我花了一些时间,终于摸索出了这个问题的“正确答案”:如果使用针对 M1 芯片而编译的程序,整个视频的生成时间可以缩短到半个小时左右,相比较之前提升效果颇为明显。...第一种查找路径的方法是使用 brew list 命令,获取我们安装的某个软件的详细目录列表,在输出日志中寻找或尝试出正确的目录。...第二种路径的查找方法,是使用 pkg-config 工具,输出 C++ 项目编译可以使用的具体目录参数。特别适合 glm 这类项目。...这个仓库从 2019 年开始维护,截止当前有 1.4 万次提交,如果想我们生成 1280x720 尺寸的视频内容,假设将项目每天的提交数据展示的时间设置为 1 秒,过程中将输出 370 多 GB 的 临时文件...使用 ffmpeg 生成最终的视频文件 我们在上一步得到的文件,足足有 370 GB 之大。为了得到一个方便后续剪辑或在各种网络平台上传播的文件,我们还需要使用 ffmpeg 对其进行格式转换。

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    智谱Agent抢跑OpenAI,GLM-PC一句话搞定一切!网友:有AGI那味了

    它可以成为你的「手替」,任何事都可以由它代劳。 这不,我们上传一张图片后,然后给出指令——「识别图片中的信息生成朋友圈文案,并发送一个朋友圈」。...智谱之所以能够成为这一领域的先行者,离不开这家公司从成立伊始就绘制出的AI路线图。 2024年,智谱同样将AGI的实现划分了5级,能力从L1逐步攀升至L5。...长思考能力:动态反思、纠错与优化 以上,还只是GLM-PC左脑基本的一个操作。 除了生成静态规划,它还能在执行任务过程中,根据环境信息实时动态调整,反思纠正和自我纠错,从而持续优化解决方案。...给微信上的「大Boss」发送2025年新春祝福语,再给他制作一个新春图片,发送给他 GLM-PC进入微信找到「大Boss」,然后生成简短的祝福语,确认发送。...在智能体运转的过程中,首先会生成代码形式的思维框架,指挥GLM-PC的工作流程和工具调用。 期间,GLM-PC可以稳定高效地应对各种复杂场景和任务。

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    【笔记】《计算机图形学》(17)——使用图形硬件

    按照传入的参数创建一个正交投影矩阵 glm::perspective 创建透视投影矩阵 glm::lookAt 创建一个能改变摄像机方向和位置而指向某个目标的仿射变换矩阵 利用这些提供好的变换矩阵,...: // 利用glm生成一个正交投影矩阵 glm::mat4 projMatrix = glm::ortho(-5.0f, 5.0f, -5.0, 5.0, -10.0f, 10.0f); // 当前的着色器程序绑定名称为..., 在此不表....直接读取后的模型通常位置和朝向都不是我们想要的样子, 前面第六章中介绍了很多变换矩阵可以将这些模型转换为我们想要的样子, 但是在实际应用中我们不需要自己去计算这些变换矩阵, GLM库依然提供了方便的函数生成这些矩阵...传入 uniform sampler2D textureUnit; ... // texture函数会从材质单元中按照给定的材质坐标进行查找并返回颜色值 // 由于texture函数返回的颜色值是带有透明度通道的

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