这两天无意间又发现了两个提取Unity游戏资源的工具，这会儿刚好有时间我就码点字总结一下。一、disunity 如下图所示，OpenAssets-File 选一个 .asset 或者一个.assetbundle 然后Extract All即可导出，感觉只是在disunity上增加了一个可视化的功能。 三、UnityStudio其实我觉得这个工具非常牛逼、前面两个都只能把资源解开
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2024-02-20 19:08:36
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解读的是苏剑林大神在百度关系抽取比赛中的代码，源代码看这里数据转换苏神把原始数据(数据下载地址)进行了转换，只提取出其中的(1)句子文本(2)spo列表，存成json，如下图: 这个json加载进来是一个列表，列表中每一个样本是一个dict，存储了上述的两个字段：text和spo_list，这两个字段是模型训练所需要的。数据修复 传入的是一个dict，也就是上述json l
计算机中的边缘算法主要是依靠梯度差来计算，常见的有sobel算子，lapacian算子等，在实现方法上都大同小异，OpenCV中对这类函数都有封装，使用起来很方便：1.Sobel算子的边缘检测我们先找一张灰度图像，这里用一张照片，取在HSV色域的V通道：sobel算子有两个方向：-1-2-1000121 -101-202-101 分别用来检测水平方向与竖
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2024-03-18 09:48:37
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背景在现场下军棋时需要三个人，其中一个人当裁判。如果只有两个人，又想玩军棋，就需要有一个自动裁判机制。想通过手机自动识别棋子上的文字，目前还没有看到专门实现这个功能的软件，因此想自已动手试一试。准备工作用手机拍摄了一张上面有两个棋子的图片（模拟生成一副图片后再用手机对着屏幕拍摄的，以后再对着真实的棋子拍照吧） 在网上查到了一篇参考文献《基于python+opencv的图像目标区域自动提取（本项目为
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2024-03-31 19:02:56
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我又来水博客了，今天我做了关键词提取算法。代码我会上传到我的github中去，这个算法需要stopword和corpus两个txt格式，导入的时候，会出现下面的错误gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 26: illegal multibyte sequence只需要在里面的open函数里面加一句encoding=“utf-8”即可...
原创
2021-09-08 10:11:44
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在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
# 深度学习图像提取代码实现
## 概述
深度学习在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中图像提取是一个重要的任务。本文将介绍深度学习图像提取的实现流程，并给出每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
以下是深度学习图像提取的实现流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 对输入的图像进行预处理，如缩放、归一化等操作 |
| 2. 构建神经网络
原创
2023-08-11 13:18:58
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特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
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2023-01-06 10:18:56
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# Python Request Token提取代码教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入requests库)
B --> C(发送请求)
C --> D(提取Token)
D --> E(结束)
```
## 2. 步骤及代码示例
### 步骤一：导入requests库
```python
i
原创
2024-05-12 03:40:20
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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# 深度学习特征提取入门指南
深度学习中的特征提取是使用预训练模型来提取数据的特征，以便进行分类、回归等任务。本文将带领你一步一步地实现深度学习特征提取代码。
## 流程概览
以下是特征提取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
|
之前很纠结抽取函数这档子事情，发现自己只要一认真，就会写一堆小函数出来，其实在小函数里跳来跳去的读代码也未必好，抽取函数应该有这么几个原则：复用性，扩展性，层次性，唯一性，清晰性，重要程度就是我列出的顺序，最不重要的就是清晰性，因为过度追求清晰性最终会丧失清晰性复用性，就是多个地方存在相同代码，提取出来作为函数存在，这是最理直气壮的事，写出来也不需要怀疑自己这么做是对的吗？能复用就是最大的理由。大
1、特征处理分类特征抽取：从原始数据中抽取特征 特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 特征选取：从大规模特征集中选取一个子集2、特征提取2.1、TF-IDF 词频－逆向文件频率；词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。tf=|t|/|d|tf-idf=tf*idf公式中使用log函数，当词出现在所有文档中时，它的IDF值变为0
# 随机森林规则提取代码实现
## 1. 流程概述
下面是实现随机森林规则提取的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据 |
| 步骤2 | 创建随机森林模型 |
| 步骤3 | 训练随机森林模型 |
| 步骤4 | 提取规则 |
下面将逐一介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码。
## 2. 步骤1：导入所需的库和数据
原创
2023-11-09 06:04:52
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# Python身份证提取代码
## 简介
身份证是我们日常生活中常见的一种证件，其中包含了个人的身份信息。在某些情况下，我们需要从身份证号码中提取出其中的一些信息，比如出生日期、性别等。本文将介绍如何使用Python编写程序，提取身份证中的信息。
## 身份证号码的结构
身份证号码是由18位数字和一个校验码（最后一位）组成的。其中前17位表示地区、出生日期和顺序码，最后一位为校验码。以下
原创
2023-08-14 04:21:41
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在现代数据挖掘中，特征提取是一个至关重要的环节，直接影响模型的性能和准确性。本文将探讨如何解决“数据挖掘特征提取代码”的相关问题，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、逆向案例和扩展阅读，通过详细的图表和代码示例，希望能为大家提供一些有价值的参考。
### 协议背景
数据挖掘常常涉及多种协议的交互，这些协议在特征提取中扮演着重要角色。我们可以通过抓包和分析协议的方式来收集所需数据。
`
提取代码进行复用是一种提升代码质量、减少重复代码并增加代码可维护性的实用技巧。在这篇文章中，我将详细阐述如何通过合适的方式来提取Java代码以实现高效复用，同时拆解出各个关键环节，帮助你更清楚地掌握这项技术。接下来，我们将按照环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案的结构逐步探讨。
### 环境配置
首先，让我们整理一下项目的环境配置。使用下面的流程图来概览整个环境配置的步骤
# 自然语言处理中的关键词提取
关键词提取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，它旨在从文本中自动识别出最具代表性的单词或短语，帮助我们快速了解文档的主旨和核心内容。在这篇文章中，我们将探讨关键词提取的基本概念，以及如何用 Python 实现这一功能。
## 什么是关键词提取
关键词提取主要用于信息检索、文本摘要和内容分析等应用场景。通过分析文本的内容和结构，关键词提取技术能够帮助用户快
java中的static关键词Static基本规则： （1）一个类的静态方法只能访问静态属性。 （2）一个类的静态方法不能直接调用非静态方法。 （3）如果访问权限允许，static属性和方法可以使用对象加’.’方式调用，当然也可以使用实例加’.’方式调用。 （4）静态方法中不存在当前对象，所以不能使用this,当然也不能使用super。 （5）静态方法不能被非静态方法覆盖。 （6）构造方法不允许被
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2024-09-10 09:22:51
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推文：OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）一、轮廓发现是基于图像边缘提取的基础，寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现。 操作步骤1.转换图像为二值化图像：threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓：findContours 3.描绘轮廓：drawContours二、相关函数1、findContours
