思路 1、主要源代码文件夹The Scroll of Taiwu_Data/Managed 其中文件大多是dll 2、运用dnSpy等反编译软件 获取源代码 3、moding 源码 4、导出成为dll放入mod文件夹 Libs 0Harmony.dll using HarmonyLib; 提供补丁方法 可以用于修补类的方法 有自动补丁和手动补丁，也分PrePatch前置补丁和PostPatch后置补丁 Assembly-CSharp.dll using Config; using Config.ConfigCells.Character; using GameData.Domains.Char…

思路 1、下载官方tool 2、从steam启动tool 否则无法上传至steam创意工坊 3、将源文件添加至工作区 （相当于备份 4、依据已有内容进行moding

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签SimHei plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

目标 架构 vue+ts 前端 #ProvinceCitySelector.vue <template> <div> <label>省份：</label> <select v-model="selectedProvince" @change="fetchCities"> <option value="">请选择</option> <option v-for="province in provinces" :key="province.id" :value="province.id"> {{ province.name }} </option…

实验目标 架构 采用vue+ts 前端 #App.vue <template> <div class="container"> <h1>Number Sorter</h1> <input v-model="numbers" placeholder="Enter numbers separated by spaces" /> <button @click="sortNumbers">Sort Numbers</button> <div v-if="sortedNumbers.length"> <h3>Sorted Numbers:</h…

1构思&架构设计 1.1构思 主页用来显示所有照片，照片应该缩小后显示，带边框，看起来整洁 显示照片的地方有筛选选项，可根据时间地点筛选 底部有上传照片的按钮，上传时应给出时间和地点 1.2架构 由于项目较小，不需要前后端分离 前端vue+ts 后端node 2新建项目 npm create vue@latest 安装必要包在后面 3项目目录 3.1PhotoGallery.vue用于展示照片 <template> <div class="photo-gallery"> <h2>照片库</h2> <div class="filters"> <inpu…

前后端接口： v1/home/bannerList #获取滚动图片 v1/home/getHotList #获取课程列表 v1/order/lessonList #获取用户购买的全部课程信息 数据库： 课程数据库需要包含 课程id 课程名称 老师姓名，课程时间，课程地点，课程单价 #课程表和课程详情表可以合为一个 用户数据库需要包含 openid，密钥，uniond，账户余额（先空着） 用户课程表需要包含 openid 课程id 剩余次数 待做： 完善前端 ui设计并存储在后端 前后端交互

1、MYSQL数据库设计 -- 教师信息表 CREATE TABLE teachers ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, phone VARCHAR(20), description TEXT ); -- 课程表 CREATE TABLE courses ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, teacher_id INT, FOREIGN KEY (teacher_id) REFERENCES teacher…

数据挖掘（Data Mining）主要讲述了以下内容： 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤，以确保数据质量和一致性。 模式发现：通过算法和技术从数据中提取有用的模式和知识，如关联规则、频繁模式、序列模式等。 分类和预测：使用分类算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）对数据进行分类，并使用回归分析等方法进行预测。 聚类分析：将数据分组，使得同一组内的数据对象相似度高，不同组间的对象相似度低。常用算法有K-means、层次聚类等。 异常检测：识别数据中的异常或异常模式，这在欺诈检测、网络安全等领域非常重要。 数据可视化：通过图形和图表展示数据和挖掘结果，帮助理解和解释数…

0、前期准备 配置anaconda3的环境变量 使用anaconda3 作为python包管理器，把包都存在统一集成环境中，后续在IDE中使用anaconda3的python解释器即可 在创建项目时，使用已有conda的python解释器 1、实现线性回归算法 自己构造数据集 1.1、代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体，否则图片上的中文会显示成方框 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 plt.rcParams['a…