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atlas拆分

『 前提 』 在学习游戏开发构成中,有时候需要找到一些漂亮的,作为演示效果,一般都会网上搜集一些,现成的游戏,基本上都会合成大发布,图片多起来,一张张裁剪,工作量繁重,如果能有信息的文本文件和原文件...,可以考虑通过以下脚本实现的拆分,不同格式的文件,都可以根据这个原理进行,修改对应的读取格式代码,和保存图片代码即可。...『 原理 』 读取文本文件,获取小的信息,根据信息,保存对应位置的即可,需要使用到 PIL中的 Image。...『 使用说明 』 *.atlas和*.png文件,放置在脚本根目录下,执行splitAtlas.py,根据提示,输入需要拆分的图文件名,执行完成以后,就会新创建一个和图文件名相同的文件夹,小都在目录下面...『 获取代码 』 关注微信公众号,发送“拆”获取源码。

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模型也要

虽然模型有许多值得期待的能力,但目前尚未出现如 ChatGPT 一样成功的模型。接下来,我们将从图表征空间、数据学习模型以及应用对模型目前的研究进展和存在的瓶颈进行梳理。...总结来看,找到合适的图表征空间并与自然语言对齐,同时统一不同领域的数据任务,是构建模型的一个基础。 (三)数据 模型的成功离不开大规模数据集的支撑。...因此,预训练模型需要联合考虑不同数据集上的结构和语义信息。 缓解(Easing)数据稀疏与标签缺乏:模型应具有很大的模型容量,因此容易出现过拟合,特别是在仅使用少量标注数据时。...通过在不同的数据集上对模型进行预训练,以捕捉到更通用的结构,然后将这些知识应用、适配或微调到相似领域的数据中,从而最大程度地提升模型的适用性。...为使模型在这些领域中有效应用,需要利用大量易收集的数据,并结合领域知识,对模型进行相应处理,例如微调或提示学习等。

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OpenGraph: 通用模型

数据集的Token集合变化:零样本图预测任务的一个显著困难是,不同的数据通常有完全不同的token集合。具体来说,不同的节点集合通常没有交集,并且不同数据集也经常使用完全不同的节点特征。...训练数据稀缺:由于隐私保护、数据采集成本等原因,在学习的很多下游领域中都广泛存在数据稀缺问题,这使得通用模型的训练容易缺乏对某些下游领域的了解而产生次优的训练效果。...模型介绍 模型整体架构如下图所示,可以分为三个部分,分别为1)统一Tokenizer,2)可扩展的Transformer,3)语言模型知识蒸馏。...语言模型知识蒸馏 由于数据隐私等原因,获取各个领域的数据来训练通用模型是很有挑战性的。...我们设计的数据增强机制,使LLM增强的数据能够更好地近似真实世界的特征,从而提高了增强数据的相关性和有用性。 基于LLM的节点生成. 在生成时,我们的初始步骤是创建一个适合特定应用场景的节点集。

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数据重构子

将节点列表合并到第一个节点 •4.1 待操作节点 •4.2 将节点一度关系全部扩展出来 •4.3 进行重构分析 •4.4 重构时设置不对节点属性进行操作 •4.5 重构后的效果•四、总结 数据...☞重构子重构一般出现在数据运维阶段。...当数据出现错误或者调整数据模型后需要修改数据时,需要对数据节点或者关系进行批量重构。数据重构的方法避免了数据的重新组织导入,节省资源的同时可以进行快速批量操作。...apoc.refactor.mergeNodes(nodes,{properties:'discard'}) YIELD node RETURN node 4.5 重构后的效果 三个节点变一个节点,三个子变一个子...重构时一般都是批量操作数据,在支持ACID的数据库中为了避免频繁发生死锁问题,存储过程中都不支持数据的并发操作。 References [1] TOC: 数据☞重构子

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模型的前沿综述

增加预训练或后处理阶段的任务多样性有助于开发和评估有效的模型。 模态多样性:作为通用数据表示,还可以组合不同模态的数据,例如文本、图像和表格数据,这可以进一步丰富模型的实用性。...综上,模型的开发高度依赖高质量数据,收集难度且成本高。因此社区的全员协作可能是推动这一进程的关键因素。...缓解(Easing)数据稀疏与标签缺乏:模型具有高容量,易过拟合,使用大规模数据集和各类任务进行预训练可提高泛化性。...提升(Enhancing)鲁棒性与泛化性:预训练模型可提高其鲁棒性和泛化能力,使其适应不同大小、结构和复杂性的数据,并应对未见过的数据或新任务。...为更广泛利用,需要开发模型,其技术挑战在于捕捉动态数据和复杂空间-时间模式。

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android加载,防止oom

高效加载图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状、不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小。...下面我们就来看一看,如何对一张图片进行适当的压缩,让它能够以最佳大小显示的同时,还能防止OOM的出现。...decodeSampledBitmapFromResource(getResources(), R.id.myimage, 100, 100));   使用图片缓存技术 在你应用程序的UI界面加载一张图片是一件很简单的事情,但是当你需要在界面上加载一堆图片的时候...另外,Android 3.0 (API Level 11)中,图片的数据会存储在本地的内存当中,因而无法用一种可预见的方式将其释放,这就有潜在的风险造成应用程序的内存溢出并崩溃。

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数据分析的十错误,你占了几个?

本文转载自大数据 "数据可视化"是个好帮手,可以帮助用户理解数据。但是,你真的会用它吗?看看这里,数据可视化的十错误你占了几个? 优秀的数据可视化依赖优异的设计,并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。...所以我们看到的图表表达中,各种让人啼笑皆非的错误都有,下面就是这些错误当容易纠正的例子: 1、饼顺序不当 饼是一种非常简单的可视化工具,但他们却常常过于复杂。...方法一:将份额最大的那部分放在12点方向,逆时针放置第二份额的部分,以此类推。 ? 方法二:最大部分放在12点,然后顺时针放置。 ?...6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的,比如,气泡的大小应该跟数值一样,不要随便标注。 ? 7、在热图中使用不同颜色 一些颜色比其他颜色突出,赋予了数据不必要的重元素。...10、使用三维 尽管这些看来让人振奋,但3D也容易分散预期和扰乱数据,坚持2D是王道。 ? 怎么样?

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24张彻底弄懂九常见数据结构!

线性结构包括常见的链表、栈、队列等,非线性结构包括树、等。数据结构种类繁多,本文将通过图解的方式对常用的数据结构进行理论上的介绍和讲解,以方便大家掌握常用数据结构的基本知识。 ?...将根节点最大的堆叫做最大堆或根堆,根节点最小的堆叫做最小堆或小根堆。 ? 堆常用来实现优先队列,在面试中经常考的问题都是与排序有关,比如堆排序、topK问题等。...考虑到链表过长造成的问题,还可以使用红黑树替换链表进行冲突数据的处理操作,来提高散列表的查询稳定性。 9 相较于上文的几个结构可能接触的不多,但是在实际的应用场景中却经常出现。...比方说交通中的线路,常见的思维导都可以看作是的具体表现形式。 结构一般包括顶点和边,顶点通常用圆圈来表示,边就是这些圆圈之间的连线。...邻接表 在邻接表中,的每一个顶点都是一个链表的头节点,其后连接着该顶点能够直接达到的相邻顶点。相较于无向,有向的情况更为复杂,因此这里采用有向进行实例分析。 ?

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数据分析的十错误,你占了几个?

"数据可视化"是个好帮手,可以帮助用户理解数据。但是,你真的会用它吗?看看这里,数据可视化的十错误你占了几个? 优秀的数据可视化依赖优异的设计,并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。...所以我们看到的图表表达中,各种让人啼笑皆非的错误都有,下面就是这些错误当容易纠正的例子: 1、饼顺序不当 饼是一种非常简单的可视化工具,但他们却常常过于复杂。...方法一:将份额最大的那部分放在12点方向,逆时针放置第二份额的部分,以此类推。 ? 方法二:最大部分放在12点,然后顺时针放置。 ?...6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的,比如,气泡的大小应该跟数值一样,不要随便标注。 ? 7、在热图中使用不同颜色 一些颜色比其他颜色突出,赋予了数据不必要的重元素。...10、使用三维 尽管这些看来让人振奋,但3D也容易分散预期和扰乱数据,坚持2D是王道。 ? 怎么样?

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