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智能合约互助游戏系统开发(FDF互助游戏开发)丨FDF互助游戏系统源码案例

2023-03-07 17:01 作者:bili_33032327742  | 我要投稿

  什么是Web 3.0技术?


  1.分布式计算


  Web 3.0技术可以利用分布式计算在去中心化网络上实现大规模协作和计算。这可用于各种应用,例如科学研究、机器学习和游戏。


  2.加密货币


  加密货币是可以用作交换媒介、价值存储或记账单位的数字资产。它们基于区块链,可用于在不需要中间人的情况下使交易安全高效。


  3.智能合约


  智能合约是在区块链上编码的自动执行合约。它们可以自动执行各方之间的协议,从而可以为供应链管理、房地产和保险等各种应用程序创建更高效、更透明的系统。


  4.Web 3.0浏览器


  Web 3.0浏览器是专门用于分散式应用程序和区块链网络的浏览器。它们使访问社交网络、游戏应用程序和去中心化金融(DeFi)平台等Web 3.0技术并与之交互变得容易。


  Calibration::Calibration(MNN::NetT*model,const uint8_t*modelBuffer,const int bufferSize,const std::string&configPath)


  :_originaleModel(model){


  //when the format of input image is RGB/BGR,channels equal to 3,GRAY is 1


  int channles=3;


  //解析量化json配置文件


  rapidjson::Document document;


  {


  std::ifstream fileNames(configPath.c_str());


  std::ostringstream output;


  output<<fileNames.rdbuf();


  auto outputStr=output.str();


  document.Parse(outputStr.c_str());


  if(document.HasParseError()){


  MNN_ERROR("Invalid jsonn");


  return;开发流程及需求I59原理2OO7开发3O69


  }


  }


  auto picObj=document.GetObject();


  ImageProcess::Config config;


  config.filterType=BILINEAR;


  config.destFormat=BGR;


  {


  if(picObj.HasMember("format")){


  auto format=picObj["format"].GetString();


  static std::map<std::string,ImageFormat>formatMap{{"BGR",BGR},{"RGB",RGB},{"GRAY",GRAY},{"RGBA",RGBA},{"BGRA",BGRA}};


  if(formatMap.find(format)!=formatMap.end()){


  config.destFormat=formatMap.find(format)->second;


  }


  }


  }需求及方案:MrsFu123


  switch(config.destFormat){


  case GRAY:


  channles=1;


  break;


  case RGB:


  case BGR:


  channles=3;


  break;


  case RGBA:


  case BGRA:


  channles=4;


  break;


  default:


  break;


  }


  if(picObj.HasMember("weight_quantize_method")){


  std::string method=picObj["weight_quantize_method"].GetString();


  if(Helper::weightQuantizeMethod.find(method)!=Helper::weightQuantizeMethod.end()){


  _weightQuantizeMethod=method;


  }else{


  MNN_ERROR("not supported weight quantization method:%sn",method.c_str());


  return;


  }


  }


  DLOG(INFO)<<"Use feature quantization method:"<<_featureQuantizeMethod;


  DLOG(INFO)<<"Use weight quantization method:"<<_weightQuantizeMethod;


  if(picObj.HasMember("feature_clamp_value")){


  float value=(int)picObj["feature_clamp_value"].GetFloat();


  if(value<0.0f||value>127.0f){


  MNN_ERROR("feature_clamp_value should be in(0,127],got:%fn",value);


  return;


  }


  _featureClampValue=value;


  }


  if(picObj.HasMember("weight_clamp_value")){


  float value=(int)picObj["weight_clamp_value"].GetFloat();


  if(value<0.0f||value>127.0f){


  MNN_ERROR("weight_clamp_value should be in(0,127],got:%fn",value);


  return;


  }


  _weightClampValue=value;


  }


  DLOG(INFO)<<"feature_clamp_value:"<<_featureClampValue;


  DLOG(INFO)<<"weight_clamp_value:"<<_weightClampValue;


  if(picObj.HasMember("skip_quant_op_names")){


  auto skip_quant_op_names=picObj["skip_quant_op_names"].GetArray();


  for(auto iter=skip_quant_op_names.begin();iter!=skip_quant_op_names.end();iter++){


  std::string skip_quant_op_name=iter->GetString();


  _skip_quant_ops.emplace_back(skip_quant_op_name);


  DLOG(INFO)<<"skip quant op name:"<<skip_quant_op_name;


  }


  }


  if(picObj.HasMember("debug")){


  _debug=picObj["debug"].GetBool();


  }


  }


  std::shared_ptr<ImageProcess>process(ImageProcess::create(config));


  _process=process;


  //read images file names


  Helper::readImages(_imgaes,imagePath.c_str(),&_imageNum);


  _initMNNSession(modelBuffer,bufferSize,channles);


  _initMaps();


  }


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