很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测. Part 1,数据获取 1.接口分析
论文提出从IoU指标延伸来的PIoU损失函数,能够有效地提高倾斜目标检测场景下的旋转角度预测和IoU效果,对anchor-based方法和anchor-free方法均适用.另外论文提供了Retail50K数据集,能够很好地用于评估倾斜目标检测算法的性能 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: PIoU Loss: Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments 论文地址:https://arxiv.org
DOTA(Defense of the Ancients)是一款很受欢迎的游戏.DOTA将10个游戏玩家分为两组,分别为天灾和近卫,推倒对方主基地的一方获得胜利.每个玩家可以选择一个英雄作为游戏中的角色.每个角色有三个属性:力量,敏捷,智力.选人的策略对比赛的胜负非常关键,现在需要你找出最平衡的一套阵容(5个英雄).这里对平衡性F做个很简单的定义:设E1是一套阵容力量的平均数,E2是敏捷的平均数,E3是智力的平均数,F是E1,E2,E3的方差, F越小越平衡. Input 第一行一个正整数 C
数据结构 hbb(汉堡包) 问题描述 汉堡包有收集汉犇犇的癖好,它喜欢把汉犇犇一个叠一个的放置. 因为它有强迫症,所以每当它想放一个新的汉犇犇进去的时候并不一定想直接叠在最上面,简单的说,当他想放第 A 个新的汉犇犇的时候,他想把它插入到汉犇犇 Ai(保证汉犇犇 Ai 存在)的上面: 除此之外,有时候他会吃掉收集的部分汉堡包,因为不满足于只吃一个,每次会吃掉某个汉犇犇开始,往上连续的 x(x>=1)个汉犇犇. 给定 n 个操作,输出 n 个操作后活下来的汉犇犇的编号(从最底下的汉犇犇开始到最顶)