刚开始接触 Cocos Creator 3D，还是通过视频教程，认识到了一些常用组件的用法，以及一些简单功能的实现，然后照葫芦画瓢，修修改改，做了两款简单的3D游戏，一款是模拟投篮的，另一款是模拟足球射门的，前面的推送也都能看到，文章结尾，也有链接，但是想做一些好看一些的场景，就有一些困难了，在百度上找资源，要么是收费的，要么是不完整的，或者有些只有一部分的资源，在查找了一些资料以后，问了下引擎开发的技术大佬，给我推荐了一个不错的3D素材网站，推荐给给大家。
之前我们已经了解了如何在 Python 中进行条件判断（《是真是假？》），以及根据判断的结果执行不同的代码（《假如……》）。
作者：Joy Zhang 翻译：陈超校对：赵茹萱 本文约3000字，建议阅读8分钟本文介绍了作者使用DALL·E 2生成了美洲驼灌篮的逼真版图片的过程。 是的，这是一只美洲驼灌篮。一份对DALL·E 2封闭测试版试验的过程、限制以及学习内容的总结。 美洲驼打篮球，DALL·E 2生成 自从我第一次看到那幅人工生成的“柴犬便当盒”（https://twitter.com/hardmaru/status/1522166259890151424）图像时，我就一直在死磕DALL·E 2。 哇哦，现在已经是颠覆性
一、idea来源 作为一个篮球运动爱好者，其实一直以来都有个小想法，就是想要做一个“O2O约球”的App，类似于滴滴打车，可以在线上邀请朋友或者陌生的球友，线下一起打篮球。最近小程序火了，于是就想可不可以把它直接做一个小程序放在微信上，基于微信的强大用户基础，用起来也会更方便快捷。于是，一个idea就有了，我把它形容为一个“O2O约球”的工具，名字暂时叫作【约球】。 二、产品定义、需求描述和使用场景 针对这个idea，围绕“约球”这一个核心业务，需要对产品下一个定义，其中还包括产品定位、目标群体、核心需求和
看到一篇不错的，从最开始的产品概念到产品功能细化开发的文章，这里在转载的基础上加了一些批注。文末附上原文出处。
马上就到 3 月 8 日国际妇女节了，提前祝广大程序媛们：节日快乐，貌美如花，永远十八。 借此良机，我们也随机采访了几位鹅厂程序媛，在她们身上发现了一些有意思的故事，一起来看看她们在鹅厂当程序员是什么体验。 被删/basin 爱写文章、打篮球和撸猫的前端开发打工囡 basin 是一位很有个性的程序媛，从网名就可以看出来。她 2017 年入职腾讯，前后加入过企鹅电竞、微信支付、腾讯文档等产品开发团队，目前在腾讯文档 Alloyteam 做一名前端开发工程师，主用 JavaScript/TypeSc
仔细想一下，我们平常口语中说「不会唱跳和打篮球」，其实意思是 不会唱跳 并且 不会打篮球。
编译|黄念 程序注释|席雄芬 动画效果| 顾运筠 校对|丁一，姚佳灵 编辑按： 我曾是个狂热的飞人乔丹的球迷。当年，几乎看了他的每一场比赛！看NBA的比赛是我生命中不可缺少的部分，这是我看到这个利用Python写NBA球员系列时，特别感兴趣的原因。希望这个系列能带给大家一点关于NBA的知识。同时为中国男篮再次获得亚锦赛冠军喝彩！什么时候，我们的CBA也提供这么详细的数据让大家研究一下队员就好了。 文摘曾于8月18日发布《如何运用Python绘制NBA投篮图表》，与本文有直接联系，点击文章名称可回顾旧文。 在
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展，但这类方法的计算成本通常不菲，并且往往难以制作连贯的物体运动视频。
每次看到这种网络攻击，鼻子一酸，泪流不止。这个世界太不友善了，真的不知道面对那么多无端的谩骂他是怎么熬过来的。作为一位ikun真的麻木了，心累了。黄昏见证正真的信徒，永远不会脱粉。愿意下蛋给我补充营养，那是我放在心上的宝藏男孩，希望都嘴下留德。
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 打篮球的友友们应该知道，走步是比赛中最常见的违规之一。 为了更好地监测篮球比赛中球员是否出现走步行为，一位网名叫@Ayush Pai的小哥（我们就叫他AP哥吧）搞出了一个AI裁判。 如你所见，计算机时刻“盯着”打篮球的人，并且立马能判断出这个人是否走步了。 这个AI篮球裁判很快吸引了一批网友前来围观。 有人调侃道，如果NBA用了该AI裁判，他们就完了。（因为NBA裁判有时候不吹走步） 也有人说，这个AI看起来对规范小孩子打篮球很有帮助。 还有
阅读此文章前，建议大家先观看一下这个迪斯尼的小视频, 本文的灵感来自于该视频的哈 该视频是描述迪士尼这么多年积累的动画开发经验和规则。 有人就好奇了，迪士尼的动画守则跟我们前端有啥关系吖？ 当
这段时间收到了很多学员关于学习上的疑惑，在这些疑惑当中有80%是关于学习方向的疑惑。比如： 1. 我想学好Linux ，是不是应该先学好英语？ 2. 我要学习Linux该从那个系统开始，是centos，还是redhat？ 3. 我已经学习了redhat，但是看网上有人提到ubuntu，我是不是应该学习下？ 4. 我是不是应该把Python顺便学习下？ 5. 我学centos6的版本还是7的版本呢，是不是公司里7会用的越来越多了？ 诸如此类的问题，这些问题我通常把他归为学习方向的疑惑，或者用个词来概括的话，就是意志力薄弱。 诚然会英语会对你学Linux有帮助，但是如果你把学不好Linux归结为英语不好，就有点南辕北辙了。 随便百度下，你就会看到，各行各业都有人问同样的问题，比如我要学钢琴，是不是应该先从简单的葫芦丝开始学起？ 又或者我要学西红柿炒鸡蛋，是不是应该先学会刀工和掌勺技巧，或者把选锅技巧学习下？ 那些问 今年18岁还适不适合学Linux的人，以及那些再问 已经26了是不是还能学会编程的人，很多时候他们其实是在问 “是不是有人跟我一样的年纪，比我还笨，但是学会了这门技术？如果有的话帮我举个例子” 说到底这是一种不自信的表现。 学习任何一门技能，学到底都是孤立的一门技能而已，比如Linux，你需要学习Linux系统基础操作，需要学习服务搭建，需要使用这些服务完成架构，需要用这些架构完成更复杂的内容。 每一个模块你都可以认为是独立的，不学Linux基础，一样可以学会数据库，不学数据库一样可以学会服务搭建，不学基础服务搭建一样可以学会架构。 区别只在于如果你没学Linux基础，可能学服务的时候就需要多花些时间弄明白每条命令的作用。 很多人所推崇的从项目开始学编程，也是有道理的，比如你学习SSH框架去做一个OA系统，在做项目的同时遇到啥就不懂，就去补相应的知识就可以了。但是这种方式唯一的不合理就在于违反了人类从容易到困难的学习过程，其实说白了就是信心容易受挫，导致学习的过程容易放弃而已，只要你能坚持下去那你进步是飞快的。 学习系统运维其实跟弹琴的道理是一样的， 技术的学习是手艺而不是知识，如果你要学习知识，可以从系统原理开始学起，先研究计算机原理，在学习编译原理一步一步来，可问题是你不需要懂编译原理，计算机原理，一样可以学习操作Linux。这就像学钢琴，一开始只要记住每个键代表哪个音，然后照着老师讲的弹一遍，比如弹一首最入门的《爱的罗曼史》，直到练熟在进行下一首。音乐基础知识也是老师在练琴间隙传授的， 手艺的好处就是以动手练习为主，看书学习为辅，甚至极端点，初学的时候除了看必要的文档都可以不看书，等有了一定编程基础后再去看书，看完书立刻动手编程去验证书上的理论知识。 所以从现在起不要再去问文章一开始的那些问题了，最应该做的事情就是从现在起开始练习，不停的反复练习。手艺唯一的不好就是在入门的时候需要找人指导，入门了也就可以自己快速学习了。 如果你对于学钢琴不太熟悉，可以想下你当年是如何学会打篮球踢足球的，你从来没问过要学会打篮球是不是应该买个溜溜球先熟悉下，或者我要学习打篮球是不是先从篮球的发展史开始学起，又或者我要学习打篮球是不是应该先学会如何选择篮球场地。 这些你从来没考虑过，而是直接开始打，在打球的过程中喜欢上这个运动，然后慢慢了解篮球的技巧。 所以那些与Linux无关的问题可以不用考虑，从现在开始持续大量的练习，毕竟你只是为了学好Linux而已。至于要不要在学完Linux之后在学Python，学GO ，考虑这个问题前请先学会Linux，否则一切都没有意义。 从更深层次的动机来看，学会Linux，只是为了找个好工作而已，于是你可以自己去看招聘网站，招聘的公司需要什么技能，不需要什么技能一目了然，学习的时候有侧重点会事半功倍。进入公司之后根据自己和公司的目标进行合理的规划，看自己需要精转哪一个方向。 很多时候的很多事情，最重要的不是如何做，而是勇敢的迈出第一步，哪怕你没有看到台阶。摔倒了不可怕，可怕的是你苦苦等待，一直没有开始。我就曾经遇到过一个朋友，从08年开始问我要不要学习做网站，是不是已经过时了，一直问到了2017年，很幸运，在2017年下半年他终于下定决心开始学了，现在已经毕业。在他们老家也找到了一份收入不算太高，但确实是自己想做的工作。 梦想，啥时候开始都不晚，最关键的问题是你得开始。从今天起请把心思放在大量练习和学习Linux上，而不是如何学习Linux上，因为你只是想学会Linux而已，并不是要研究Linux该如何学习。
这部分代码导入了需要使用的库。requests库用于发送网络请求，lxml库用于解析HTML，csv库用于处理CSV文件，matplotlib.pyplot库用于绘制图表，matplotlib.font_manager.FontProperties库用于加载自定义字体。
看到这些原则的时候，我就在思考，是否在前端开发动画中，能够运用到这些原则呢？故自己根据这些原则动手试了下相应的动画效果。
在自然语言处理（NLP）的领域中，搜索引擎的优化是一个长期研究的主题。其中，关键词提取与匹配是搜索引擎核心技术之一，它涉及从用户的查询中提取关键信息并与数据库中的文档进行匹配，以提供最相关的搜索结果。
选自Medium 作者：Joy Zhang 机器之心编译 充值之前，建议你先学会「调教」 DALL·E 2。 2022 年，DALL·E 算是火出圈了。 4 月初，OpenAI 的开创性模型 DALL·E 2 登场，为图像生成和处理领域树立了新的标杆。只需输入简短的文字 prompt，DALL·E 2 就可以生成全新的图像，这些图像以语义上十分合理的方式将不同且不相关的对象组合起来。 很多人都迫不及待地上手试试——博主 Joy Zhang 在 5 月初注册了候补名单，并在 7 月底获得了访问权限。在测试期间
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。 此情此景，让我想起了曾经在实验做的文本多标签分类的工作，所以就想用Echart 或D3.js实现层级标签可视化为一个Tree的结构，方便实习生们查阅，提高工作效率。 说干就干！
今天新来的实习生需要对部分分类文本进行多标签的检测，即根据已构建好的一、二级标签Excel文档，对众包平台人工标注的数据以及机器标注的数据进行评测。
翻译｜丁雪 丁一 席雄芬 校对｜姚佳灵 我在本文中将介绍如何获取一个选手的投篮数据并通过matplotlib 和 seaborn制成图表。 In [1]: %matplotlib inline import requests importmatplotlib.pyplot as plt import pandas aspd import seabornas sns 获取数据 从stats.nba.com获取的数据是非常简单的。虽然NBA没有提供公共的API ，我们实际上可以通过requests 库
UI自动化测试中，经常会遇到下拉框列表选项，常见的下拉框列表有：单选项下拉框，多选项下拉框。
最近在看一个开源框架的源码，其中大量使用了 metaclass 方法。这个概念非常抽象，本文我就以一个有趣实例，用更简洁和通畅的方式来理解它。
引言：在软件开发中，状态机（State Machine）是一种重要的概念，用于描述对象或系统在不同状态之间的转换和行为。理解状态机对于开发人员来说是至关重要的，特别是在处理复杂的业务逻辑或状态管理时。本文将深入探讨什么是状态机，以及它在软件开发中的应用。
你穿过世事朝我走来 迈出的每一步都留下了一座空城 这时，一支从来世射出的毒箭命定了我 唯一的退路 --仓央嘉措
雷军在创业之初，用了两年半的时间，把手机从零做到了中国出货量第一，全球出货量第三。然而在过去的两年，小米也遇到了坎坷。2016年的时候，小米手机全球出货量跌出了前5名。
IT课程: java课程 python课程 大数据课程 热门旅游城市: 四川 成都 遂宁
做了一个快工作六年的程序员，最近后台有同学问我，让我给新入职程序同学一些职场上面的建议，这里结合我个人的一些日常总结和想法，来尝试着给新同学一些建议，希望能够对你们有所帮助。
Python属于弱类型语言，这个之前已经介绍过了，不想其他强类型语言那样，对于数据类型的定义非常严格。Python的基础数据类型有整数，浮点数，复数，字符串，布尔值，下面就来一一介绍一下。
数据来源 http://cbadata.sports.sohu.com/players/matches/100024158
为了满足虚拟试穿系统中灵活且可控的定制需求，提出了 IMAGDressing-v1。
今天我们采访的对象是大鹏，他是程序员中的灵魂画手，为很多算法题画过题解，同时也是一位开源开发者，排版工具 mdnice 就是他的主要作品。
人工智能的艺术构图工具正在迅速更新换代。近日，麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室(MIT-IBM Watson AI Lab)的科学家们详细介绍了一种可以让用户上传任何照片，并编辑建筑物、植物群和固定装置外观的工具。加州大学伯克利分校(University of California at Berkeley)、牛津大学(University of Oxford)和Adobe Research的研究人员希望通过交互式素描与填充技术，进一步推动该领域的发展——该技术是一种机器学习系统，可以在用户绘制图象时，以交互方式向用户推荐绘制图像素材，新发表在Arxiv.org上的一篇论文（“交互式草图与填充：多类草图到图像转换”）对此进行了简单的介绍。
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在星球争霸篮球赛对抗赛中，最大的宇宙战队希望每个人都能拿到 MVP，MVP 的条件是单场最高分得分获得者。可以并列所以宇宙战队决定在比赛中尽可能让更多队员上场，并且让所有得分的选手得分都相同，然而比赛过程中的每 1 分钟的得分都只能由某一个人包揽。
阅读文本大概需要 6.6 分钟 写在前面 新的一周开始了，昨天故事也听了，酒也喝了，希望能对您有所帮助。在开始之前先提个建议：在每周的周末大家都可以给自己充波电，出去和家人、好友一起玩玩走走，看一篇心灵鸡汤、一部励志电影或一些搞笑的视频也行。懂得如何在这个焦躁的时代为自己减压充电，毕竟人还是需要鼓励的。 Mark 昨天下午就去打了一场酣畅淋漓的篮球，虽然很累但是心情很舒畅，今天一早起来精力充沛，准备以一种更加饱满的状态为大家带来今天的分享。 对了，再插个题外话。这两天篮球的东西部决赛是不是很精彩呢。看了今天
桌面新建一个文本文档，文件后缀改为.py，输入相关代码ctrl+s保存，关闭，最后双击运行
之前用 Python 写过一个自动生成球员职业生涯数据的程序，没想到反响很好，本人也感到很欣慰。很多人问我怎么做的，如何学 python 的，也有提建议说集成到 web 里面的。
由上图可以看出，威少本赛季较上个赛季的进攻方式的变化：略微增加了三分球，减少了长两分，其他没有明显变化
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的, 常见的机器学习算法：
想象一下，在未来，每个由你创作的睡前故事都可以变成IMAX质量的动画片将会是一个什么样的情景？DALL·E系列人工智能或许会帮你实现。
YOLO 是我最喜欢的计算机视觉算法之一，在很长一段时间里，我计划着专为它写一篇博文。然而，我不希望它成为另一篇详细解释 YOLO 背后工作原理的文章，网上有很多文章都很好地涵盖了它理论方面的知识。除此之外，如果你想加深对这个架构的理解，直接从源代码获取信息并阅读源文件（https://arxiv.org/abs/1506.02640）也是一个好主意。
在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。
最近我参加了一个人工智能与自然语言处理的课程，这是第一周的学习笔记。这份笔记不涉及一般知识，全部都是与实践(我在这门课上的作业)有关的总结。
“游戏公司在谈出海，海外公司在谈链游。某出海公司高管这样点评链游的火爆。 本年下半年，区块链游戏在Axie Infinity和Mir4的推动下升温。前者一个月赚2亿美元，累计交易额超越12亿美元。 后者一直是Steam online排名前10的区块链游戏。 大量海外资金流向NFT游戏，NFT游戏《NBA Top Shot》开发商Dapper Labs本年共取得5.5亿美元融资；足球平台Sorare也取得了软银领投的6.8亿美元融资。香港NFT游戏公司沙盒在11月取得了9300万美元的融资...
学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 让你猜测一个身高2.16的人的职业，你一般会猜测他是篮球运动员。这个原理就是朴素贝叶斯原理，因为篮球运动员大多身高很高，所以这个人具有篮球运动员的条件，则猜测他是篮球运动员。 同理，另一个升高1.58的人，你应该不会猜他是
上一次小编介绍了创建3D篮球小游戏的项目，项目创建好之后，接下来介绍搭建篮球小游戏的场景，场景是在unity上搭建的。下面简单介绍如何在unity上搭建篮球小游戏的场景。
小程序体验师：杨景云 NBA 的年度大戏终于迎来了终点，勇士 4 比 0 击败了骑士获得了 4 年内的第 3 座总冠军奖杯。 2017/18 赛季的画上了句点，但 NBA 的精彩远未停止，对下个赛季的期待已经悄然来临，甚至有人期待着勇士和骑士相爱相杀的戏码能够继续下去。 而今天我们要给大家推荐 3 款和篮球相关的小程序，帮助你更加深入地了解这项运动的魅力。 虎扑篮球 这是一个认真的｢虎扑篮球｣。 整体分为 NBA 和 CBA 两个版块。里面全是认真、专业的篮球新闻和有趣的篮球故事。 因为与虎扑网站信息互
上个月有水友私信问我，GitHub 上有没有比较好玩的项目可以推荐？我跟他说："有，过两天我整理一下"。
文本到语音(TTS)合成是指文本到音频的人工转换。人类通过阅读来完成这项任务。一个好的TTS系统的目标是让计算机自动完成。
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