原文:https://github.com/Cupnfish/Cupnfish-log/blob/master/2021/rusty-bomber%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%80%BB%E7%BB%93.md 如有转载标出作者即可。
从 0.7 升级到 0.8:https://bevyengine.org/learn/book/migration-guides/0.7-0.8/
Bevy 社区最近就如何进一步完善其 UI 系统展开了热烈讨论。这主要是为了让 Bevy Editor 成为可能。@cart 作为讨论发起人,提出了以下一些改进方向:
第1题: PHP执行的时候有如下执行过程:Scanning(Lexing) - Compilation - Execution - Parsing,其含义分别为: A、将PHP代码转换为语言片段(Tokens)、将Tokens转换成简单而有意义的表达式、顺次执行Opcodes、将表达式编译成Opocdes B、将PHP代码转换为语言片段(Tokens)、将表达式编译成Opocdes、顺次执行Opcodes、将Tokens转换成简单而有意义的表达式 C、将PHP代码转换为语言片段(Tokens)、将To
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/112105.html原文链接:https://javaforall.cn
独立游戏开发者卡特·安德森发布了群集引擎(Bevy引擎)。这个引擎能用于开发游戏和应用程序,它是免费的开源项目。它的架构充分地利用了Rust语言模块化、速度和开发周期短的特点,可以跨平台、三维渲染,相比竞品,它的编译时间更短,功能更丰富。
作者:HelloGitHub-小鱼干 摘要:语言之争,一直存在于各类社群,不论是单个编程语言的交流群,亦或是 NoSQL、云开发等技术群,总能看到“要不要换 Go”、“Rust 比 C++ 更强”的影
导读:最近,“量子”这个词成了网红。科幻作家们用量子理论虚构一个神奇的世界;量子计算是最火热的前沿技术之一;量子纠缠也成了伪科学用来忽悠人的幌子……
作者表示之前的Instancing部分写的太过繁杂,作者喜欢展示各种不同的技术导致之前该章节与之前的章节相比显得脱节,这次更新简化了该教程。
写给那些不知道的人,Bevy是一个令人耳目一新的简单数据驱动引擎,使用rust构建。你可以查看快速入门指南以开始使用。Bevy也是永远免费和开源的。您可以在Github上获取完整的源码,查看Bevy Assets以获取社区开发的插件、游戏和学习资源的集合。
「Key insight」: 本文在Lattice LSTM(ACL 2018)[1]的基础上作出了两方面的改进:
本文讨论了如何通过在Rust编程语言中编码,可以更有效地利用现有资源以帮助保护我们的星球。
Godot Engine 是一个功能强大的跨平台游戏引擎,可用于创建 2D 和 3D 游戏。它提供了一套全面的常见工具,让用户可以专注于制作游戏而不必重复造轮子。该引擎支持将游戏一键导出到多个平台上,包括主要桌面平台 (Linux、macOS、Windows)、移动平台 (Android、iOS) 以及基于 Web 和控制器的平台。
bevy社区有一篇不错的入门教程:Creating a Snake Clone in Rust, with Bevy,详细讲解了贪吃蛇的开发过程,我加了一些个人理解,记录于此:
导读:在20世纪30年代中期,新兴量子理论的某些奇怪之处变得明显起来,薛定谔进行了一个思想实验,即“薛定谔的猫”。他试图表明,量子理论数学一定是缺了些什么。他认为“猫不能处于一种生死叠加的状态”是一个基本事实,因此量子理论数学肯定是忽略了某些因素。
论文题目:Summarizing Chinese Medical Answer with Graph Convolution Networks and Question-focused Dual Attention
WinterJS 的 Cloudflare API 兼容性使其能够支持 Cloudflare Worker 工作负载,包括 ES 模块的支持、Node.js 兼容性 API、AsyncLocalStorage 以及通过 _routes.json 支持调用路由。得益于此,WinterJS 现在完全支持以下框架,不仅可以服务于这些框架生成的静态网站,还允许这些框架进行服务器端渲染(SSR):
本次介绍一篇由清华大学计算机系孙茂松团队发表于nature communications,名为《A deep-learning system bridging molecule structure and biomedical text with comprehension comparable to human professionals》的论文。该论文通讯作者为计算机系党委副书记刘知远副教授与孙茂松教授,第一作者为计算机系博士生曾哲妮与姚远。该研究由国家重点研发计划与清华大学国强研究院提供支持。
SHADERed可以在线编辑rust-gpu! rust-gpu现在可以直接在SHADERed网站上在线编辑了。 Read More: https://shadered.org/blog?id=4
每天给你送来NLP技术干货! ---- 写在前面 嵌套命名实体识别是命名实体识别中的一个颇具挑战的子问题。我们在《实体识别LEAR论文阅读笔记》与《实体识别BERT-MRC论文阅读笔记》中已经介绍过针对这个问题的两种方法。今天让我们通过本文来看看在嵌套实体识别上哪一个方法更胜一筹。 1. 嵌套实体识别 1.1 什么是嵌套实体识别 嵌套实体识别是命名实体识别中一个子问题。那么什么才是嵌套实体呢?我们看下面这个例子: “北京天安门”是地点实体; “北京天安门”中“北京”也是地点实体;两者存在嵌套关系。 1.2
IDEF的含义是集成计算机辅助制造(Integrated Computer-AidedManufacturing,ICAM)DEFinition。最初的IDEF方法是在美国空军ICAM项目建立的,最初开 发3种方法:功能建模(IDEF0)、信息建模(IDEF1)、动态建模(IDEF2),后来,随着信息系统的相继开发,又开发出了下列IDEF族方法: 数据建模(IDEF1X)、过程描述获取方法(IDEF3)、面向对象的设计(OO设计)方法(IDEF4)、使用C++语言的OO设计方法 (IDEF4C++)、实体描述获取方法(IDEF5)、设计理论(rationale)获取方法(IDEF6)、人-系统交互设计方法(IDEF8)、 业务约束发现方法(IDEF9)、网络设计方法(IDEF14)等。根据用途,可以把IDEF族方法分成两类:
bevy是一个rust语言的跨平台游戏引擎,但是在windows10环境编译时,遇到问题无数,幸尽数解决,记录于此,供遇到同类问题的朋友参考:
TENER: Adapting Transformer Encoder for Name Entity Recognition
本文小结:本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法,进行详细介绍。从最初的绝对位置编码,与单词嵌入相加作为第一层的输入,再到 RPR 提出直接在注意力分数的计算中引入相对位置信息,并学习相对距离的表示矩阵(长度固定),再到 Transformer-XL 中引入偏置信息,并重新使用 Transformer 中的编码公式生成相对距离的表示矩阵,使长度可泛化。
来自 AWS Open Source Blog 的文章:AWS 至少从 2017 年开始就在多个服务中使用 Rust,自今年年初以来,AWS Rust 团队一直在起草我们的章程和原则。章程和原则是 AWS 团队用来定义我们的范围和优先事项的框架。章程告诉你团队在做什么,而原则告诉你团队将如何去做。由于我们团队的信条之一是公开和透明的运作,我们想与你们分享我们的章程和信条,我们想让你知道我们在做什么。
本文是 「FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer」 一文的学习笔记。
线索管理是指通过各种渠道收集、筛选、打分、分配、跟进和培育潜在客户的信息,以便将其转化为成交客户的过程。
本教程是关于 Nom 的,它是我最喜欢的Rust解析库。它使用解析器组合子方法:开始编写匹配单个数字或字符的小型解析器。这些将成为更大的解析器的构建块,用于匹配,比如日期或电话号码。通过将许多小型解析器组合在一起,您可以构建一个大型解析器,将文件或流解码为漂亮的Rust结构和枚举。在本教程中,我们将使用Nom解析输入文件到一个Advent of Code的谜题。
https://github.com/async-rs/async-std/releases/tag/v1.7.0
@ChaoBots 张老师最近决定用 Bevy 复刻 bevy_rhythm并且将其更新至 Bevy 最新的 API,感兴趣的小伙伴可以前往B站学习 第一集,第二集
写在前面:2020年面试必备的Java后端进阶面试题总结了一份复习指南在Github上,内容详细,图文并茂,有需要学习的朋友可以Star一下! GitHub地址:https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
很久之前,为了在 Arduino上跑 Rust,还必须安装专门经过改造支持 AVR 的 Rust 编译器 :rust-avr 。一个月之前,rust-avr 已经被合并到了 Rust master 分支,这意味着你在 Nightly 下就可以玩 Arduino了。
前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处。那么,它有没有弱点呢?能不能改进呢?
大多数电子游戏都没有太多的测试方式,作者介绍了自己如何使用 Bevy来测试自己的代码。
https://link.springer.com/article/10.1007/s13225-020-00466-2
到目前为止,必须按方向键蛇头才能移动,大家都玩过这个游戏,不按键时,蛇头应该保持原来的方向继续前进,只到有按键改变运动方向,下面就来实现这一效果:
给定一条金融信息X以及对应的实体集合S, 我们首先要判断该金融信息是否包含负面信息;如果包含负面信息,需要找出负面信息的主体E。
Bevy 是一个用 Rust 构建的简单易用、数据驱动的游戏引擎。它具有以下特点和优势:
CodeFirst提供了一种先从代码开始工作,并根据代码直接生成数据库的工作方式。Entity Framework 4.1在你的实体不派生自任何基类、不添加任何特性的时候正常的附加数据库。另外呢,实体的属性也可以添加一些标签,但这些标签不是必须的。下面是一个简单的示例:
Core Data 是一个具备数据持久化能力的对象图框架。相同的对象图在不同的持久化存储类型中( SQLite 、XML)的数据组织结构差别较大。如果你浏览过 Core Data 生成的 SQLite 数据库文件,一定会见过其中包含不少奇怪的表和字段。本文将对这些表和字段进行介绍,或许可以换个角度帮助你解开部分疑惑,例如:Core Data 为什么不需要主键、NSManagedObjectID 是如何构成的 、保存冲突的判断依据是什么。
本来只是一篇简单的为什么不选择Rust的blog,但是在reddit上还是引起了不少讨论。
再过 3 天就要开始一年最长的假期——国庆长假了,这次除了宅家、出游之外,多了一个新选项:研究下哪些项目可以安排上,来辅助自己的日常开发。
实体:“能够独立存在的,作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础,必须是自在的,也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
第四篇也非常有趣提出将独立的词向量替换成自变量为位置的函数,引入了复数空间综合了词向量和位置向量」
无监督文本的深度神经网络的出现,nlp领域又火了起来,深度神经网络大大提升了nlp任务的效果。虽然早期的网络也是基于上下文进行的向量建模,但是由于单向信息流的弊端,效果上始终难以大幅度提升。Transformer中的多层self-attention的出现,推进了深度网络的发展。Google提出的BERT模型,通过掩盖的term,利用多层的self-attention的双向建模能力,横扫了NLP比赛的各大排行榜。
目标:本文主要介绍联系的定义及使用。 一、 联系 联系(Relationship)是指实体集这间或实体集内部实例之间的连接。 实体之间可以通过联系来相互关联。与实体和实体集对应,联系也可以分为联系和联系集,联系集是实体集之间的联系,联系是实体之间的联系,联系是具有方向性的。联系和联系集在含义明确的情况之下均可称为联系。 按照实体类型中实例之间的数量对应关系,通常可将联系分为4类,即一对一(ONE TO ONE)联系、一对多(ONE TO MANY)联系、多对一(MANY TO ONE)
GitHUB: https://github.com/jacob-pro/actix-extensible-rate-limit
Rust enum 是一个非常强大的特性, 很多人好奇他内部是如何实现的, 这里作者从生成的汇编代码来帮你深入理解 Rust 的 enum.
几年前,我用Python做了我的第一个开源工具,用PyQt做GUI。它能正常工作,但这个工具有一些问题。每当你点击提交按钮时,整个工具就会冻结,进入 "无响应 "状态,直到它完成。我曾试图在Python使用一个后台的工作线程,但我根本无法让它工作。
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