Unity热更学习toLua使用--[1]toLua的导入和默认加载执行lua脚本

[0]toLua的导入 下载toLua资源包,访问GitHub项目地址,点击下载即可。 将文件导入工程目录中: 导入成功之后会出现Lua菜单栏,如未成功生成文件,可以点击Generate All 重新生成(注意很可能是路径问题导致的生成失败!) 之后就可以开始编写脚本执行第一个lua程序了! [1]

我用 GitHub 9.8k 的 Go 语言 2D 游戏引擎写了个游戏

游戏引擎的贡献者依旧在积极维护,是一个兼具学习 & 娱乐的项目!为此我也用这个引擎写了一个生存游戏: avoid-the-enemies

11.IO 流

1.IO 流引入 概述:以应用程序为参照物,读取数据为输入流(Input),写数据为输出流(Output),大量输入输出数据简称 IO 流 原理: 2.IO 流的分类 读写的文件分类 二进制文件:打开后是乱码,或者是 16 进制,无法生成文件的文件 文本文件:打开文件内容可以直接阅读 IO流读取数据

一个用Python将视频变为表情包的工具

这是一个将视频转变为表情包的工具,现实生活中当我们看到一段搞笑的视频,我们可以将这段视频喂给这段程序,生成gif表情包,这样就可以用来舍友斗图了 1、一些限制 1、这个程序不能转化超过15秒以上的视频,因为占用的内存较高,会被终端杀死(除非你的计算机性能很好,也许1分钟的短视频都可以),为了整个程序

开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试

多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的

使用ChatGPT自动构建知识图谱

1.概述 本文将探讨利用OpenAI的gpt-3.5-turbo从原始文本构建知识图谱,通过LLM和RAG技术实现文本生成、问答和特定领域知识的高效提取,以获得有价值的洞察。在开始前,我们需要明确一些关键概念。 2.内容 2.1 什么是知识图谱? 知识图谱是一种语义网络,它表示和连接现实世界中的实体

一文搞懂Maven配置,从此不再糊涂下载依赖(文末有成品)

一般来说Maven都是配合着idea一起使用,下载依赖速度慢就去网上找个镜像配置一下,但总会遇到莫名其妙的问题,比如镜像源不生效、Error reading file pom.xml等等。今天详细讲解一下maven配置文件settings.xml的配置方法。 小知识 maven的配置文件存在于两个地

RK 平台安装 ubuntu 系统

一、简介 之前有介绍到 ARM 平台移植 ubuntu 的操作流程,在 RK 系列的平台同样适用,所以这里就不介绍怎么一步步的去对 ubuntu 进行移植,而是怎么将移植的过程编写成脚本,这样便可以在 SDK 中通过一行命令即可生成 rootfs.img 镜像,管理起来也也比较方便,需要裁剪摸个工具

使用 Docker 部署 moments 微信朋友圈

1)项目介绍 GitHub:https://github.com/kingwrcy/moments 今天给大家分享一个 类似微信朋友圈 的项目 moments,适合用于记录生活。 2)项目特色 支持匿名评论/点赞 支持引入网易云音乐,b站视频,插入链接等 支持自定义头图,个人头像,网站标题等 支持上

在线程中使用Spring的Bean的方法、不推荐把“线程”注入到Spring

一、不推荐把“线程”注入到spring 将线程注入到Spring容器中并不是一个常见的做法,而且通常也不推荐这样做,原因如下: 生命周期管理困难: Spring管理的Bean生命周期由Spring容器管理,而线程的生命周期由JVM管理。将线程注入到Spring容器中会导致线程的生命周期与Spring

Sentinel如何持久化数据到Nacos?

默认情况下 Sentinel 只能接收到 Nacos 推送的消息,但不能将自己控制台修改的信息同步给 Nacos,如下图所示: 但是在生成环境下,我们为了更方便的操作,是需要将 Sentinel 控制台修改的规则也同步到 Nacos 的,所以在这种情况下我们就需要修改 Sentinel 的源码,让其

Part-DB 配置流程

介绍 Part-DB是一个开源的器件管理工具,博主用于管理个人的电子器材,最近捣鼓了一下这个工具,由于手头还有一块闲置的赛昉·星光2的开发板,所以我打算一起拿来捣鼓一下,如果不成功,就用树莓派(生气) 1.安装 大家可以直接按照 官方安装指导 来安装即可,我也是参考官方的。 (1)安装docke

Kafka 线上性能调优

Kafka 线上性能调优是一项综合工程,不仅仅是 Kafka 本身,还应该从硬件(存储、网络、CPU)以及操作系统方面来整体考量,首先我们要有一套生产部署方案,基于这套方案再进行调优,这样就有了可靠的底层保证,才能保证 Kafka 集群整体的稳定性。 1. 线上部署方案 1.1 操作系统 我们知道

Dapr Workflow构建块的.NET Demo

Dapr 1.10版本中带来了最有亮点的特性就是工作流构建块的的发布,虽然是Alpha 阶段,可以让我们尽早在应用系统中规划工作流, 在使用Dapr的系统中更好的编写负责的分布式应用系统。Dapr 工作流使你能够生成跨多个应用的长时间运行的持久进程或数据流。 Dapr 工作流可以与其他 Dapr A

02.前后端分离中台框架前端 admin.ui.plus 学习-介绍与简单使用

## 中台框架前台项目 admin.ui.plus 的初识 > 基于 vue3.x + CompositionAPI setup 语法糖 + typescript + vite + element plus + vue-router-next + pinia 技术,内置支持一键生成微服务接口,适配手

关于开设go语言专题的说明

本专题写作的目的其实是分享go语言编程的使用场景,介绍go语言编程的方方面面,让大家能够用好这个由google公司发明的强力工具,提升大家在这方面的生产力,毕竟**”君子善假与物也“**嘛。 这里我先说明一下,我并不是一个对go语言的所有一切都认同的人,你会发现很多相关从业者也会吐槽go语言的“专制

< Python全景系列-3 > Python控制流程盘点及高级用法、神秘技巧大揭秘!

全面深入地介绍 Python 的控制流程,包括条件语句、循环结构和异常处理等关键部分,尤其会将列表解析、生成器、装饰器等高级用法一网打尽。此外,我还将分享一些独特的见解和研究发现,希望能给你带来新的启发。文章的结尾,我们将有一个 "One More Thing" 环节,我会分享一个很特别但又很少人知道的有用的 Python 控制流程的技巧。

详解Django请求与响应:深入理解Web Http交互的核心机制

**本文深入探讨了 Django 中的请求与响应处理,从 Django 请求和响应的基础知识、生命周期,到 HttpRequest 和 HttpResponse 对象的详细介绍。同时,讨论了 Django 的视图和请求、响应处理,以及安全性和异步处理的考虑。最后,对比了 Django 与 Flask

一文详解自然语言处理两大任务与代码实战:NLU与NLG

> 自然语言处理(NLP)涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域,本文深入探讨了NLP的关键概念,包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等,为读者提供了全面而深入的视角。 > 作者 TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦

docker 部署环境基本流程

博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 环境部署的问题,非常棘手,因此引入了容器技术 解决环境迁移的难题 1.利用虚拟机的模板克隆功能,将整个机器的环境复制一份,再丢给第二个机器去使用 2.最好是使用docker去部署环境 docker的生命周期概念 镜像,是一