Flandre923

Event system changes in NeoForge 20.2(NeoForge 20.2 中的事件系统更改)Introduction 介绍在过去的几周里，我们一直致力于更新我们的event system。这篇博文将详细介绍所做的所有更改，作为更新到 NeoForge 20.2 的模组制作者的迁移指南。 请注意，这篇文章不涵盖特定事件，而是对事件机制本身所做的更改。 Key changes 主要变化Package change 包变化根包从 net.minecraftforge.eventbus 更改为 net.neoforged.bus 。因此，API 现在位于 net.neoforged.bus.api 中。 迁移示例： 12- import net.minecraftforge.eventbus.api.EventBus;+ import net.neoforged.bus.api.EventBus; 如果您错过了它，可以使用一个重新映射脚本来应用所有包更改。Renaming script for the class renames introduced in th ...

NeoForge 20.2 for Minecraft 1.20.2 （NeoForge20.2支持我的世界1.20.2）NeoForge for Minecraft 1.20.2 的第一个测试版现已发布。请尝试一下，使用它，使用它进行开发，并向我们提供反馈！我们还不稳定，因此预计未来几周会发生一些重大变化。 对于玩家来说，您可以直接从 https://neoforged.net/ 获取最新的安装程序。 对于模组作者来说，这篇博文的其余部分适合您。 Versioning （版本）NeoForge 版本今后将使用以下版本格式： <minecraft_minor>.<minecraft_patch>.<number>(-beta) 。这意味着 Minecraft 1.20.2 的所有版本都将格式化为 20.2.* 。 -beta 标签表示该版本不稳定，并且可能会在“number”版本之间发生重大更改。 Toolchain Updates（ 工具链更新）我们现在到处都在使用 MojMaps。这极大地简化了工具链、简化了 mod 构建、允许调试正在运行的 m ...

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MF-SRCDNet：多传感器高分辨率遥感图像的多特征融合超分辨率建筑物变化检测框架摘要建筑变化检测对于评估土地利用、土地覆盖变化和可持续发展至关重要。然而，由于多传感器分辨率不匹配以及高分辨率图像特征的复杂性，传统的建筑物变化检测方法在准确性和适用性方面存在问题。在本研究中，我们提出了一种基于深度学习的多特征融合超分辨率建筑变化检测框架（MF-SRCDNet），包括超分辨率（SR）、多特征融合和变化检测（CD）模块。SR模块引入Res-UNet网络来生成具有丰富语义信息的统一SR图像。为了提高MF SRCDNet在复杂建筑检测中的性能，设计了一种有效的直角边缘视觉特征，并将其与具有改进特征提取器的CD模块融合。与不同的模块相比，所提出的方法在三个数据集中分别获得了0.881、0.857和0.964的最高FI值。结果还表明，在不同的双时间图像分辨率尺度差异实验中，鲁棒性得到了提高。本研究提出的方法可以应用于各种复杂场景，构建具有较强模型泛化能力的CD任务。 建筑变化检测的作用，或者本文的应用意义 传统方法存在准确性和适用性存在的问题以及原因是什么 本论文是怎么解决这个问题的。提出了M ...

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源视频地址【Sai】如何下载使用！提供安装教程（附带笔刷）_哔哩哔哩_bilibili 链接万恶封面党~ 好久没有更新视频啦~ 今天趁着没有偷懒做一期教程吧~ 超简单，易懂易学的教程还不得人手一份~ 然后呢~ 喜欢的话不要忘记三连加关注哦这次一定！！！ 对啦忘记提供链接了 附上：链接：https://pan.baidu.com/s/198xb60399uz0DysUB_AWjw 提取码：x5ol

原地址BiliBili_Auto_Like/autoLike.js at main · howxcheng/BiliBili_Auto_Like (github.com) 原作者howxcheng (程昊) (github.com) 代码解析123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156// ==User ...

Super Resolution Based Change Detection Network with Stacked Attention Module for Images With Different Resolutions(基于叠加注意力模块的超分辨率变化检测网络)摘要什么是变化检测：变化检测（CD）旨在基于双时态图像来区分表面变化。 变化检测通常采用不同分辨率的双时间图像的原因：由于高分辨率（HR）图像通常不能随时间连续采集，因此在实际应用中，变化检测（CD)通常采用不同分辨率的双时间图像。 传统的基于亚像素的CD方法使用的是什么图像：不同分辨率的图像。 传统的基于亚像素的CD方法当使用HR图像时会存在什么问题：亚稳态（sub-stantial error accumulation）误差积累。 为什么传统的基于亚像素的CD方法当使用HR图像时会出现亚稳态误差积累：这是因为组内异质性（intraclass heterogeneity ）和组间相似性（ interclass similarity）。 为什么需要提出一种新的CD方法？有必要开发一种新的CD方法，使用更适合HR图像的 ...

AnvilBlock类1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495 class AnvilBlock extends FallingBlock { // 朝向FACING //碰撞box BASE X_LEG1 X_LEG2 X_TOPe Z_LEG1 Z_LEG2 Z_TOP // x轴碰撞box X_AXIS_AABB // z轴碰撞box Z_AXIS_AABB // gui的标题Component CONTAINER_TITLE // 掉落每block造成伤害 FALL_DAMAGE_PER_DISTANCE // 最大造成伤害 FALL_DAMAGE_MAX AnvilBlock()
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MODEL UNDERSTANDING WITH CAPTUMCaptum（拉丁语中的“理解”）是一个开源、可扩展的库，用于构建在 PyTorch 上的模型可解释性。 随着模型复杂性的增加以及由此导致的透明度的缺乏，模型可解释性方法变得越来越重要。模型理解既是一个活跃的研究领域，也是使用机器学习跨行业实际应用的重点领域。 Captum 提供最先进的算法，包括集成梯度，为研究人员和开发人员提供一种简单的方法来了解哪些特征有助于模型的输出。 captum.ai 网站上提供了完整的文档、API 参考以及针对特定主题的一套教程。 IntroductionCaptum 的模型可解释性方法是根据归因。 Captum 中提供三种归因： 特征归因Feature Attribution 试图根据生成特定输出的输入的特征来解释该输出。根据评论中的某些单词来解释电影评论是正面还是负面，就是特征归因的一个例子。 层归因Layer Attribution 检查特定输入后模型隐藏层的活动。在层属性示例中检查卷积层响应于输入图像的空间映射输出。 神经元Neuron Attribution归因与层归因类似，但侧重于 ...