13层基于文本的冒险游戏

JAdventure 是一个角色扮演游戏（RPG）- 基于 Java（文本）实现的单人游戏 。

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很久很久很久之前（大约是两年前）接触到了Transformer，seq2seq模型注意力机制的另一种实现，完全摒弃了循环网络，使得速度得到极大提升。 所以就忍不住想，把Transformer应用到文本识别上来是否可行呢？这一想法使得我几天几夜茶饭不思，夜不能眠，理论上肯定是可以的，因为Transformer也是用于seq2seq模型的；鉴于最近终于空闲了，可以放手实现一下。 关于Transformer的理论细节，本文就不展开了（后面计划着...）。 其结构如下图所示： 而我们主要关注的是encoder部分： 基于TRANSFORMER文本识别模型的网络架构 参考文献[3]把识别模型网络结构划分成了四部分，如图：

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Ncgrep基于文本图形（ncurses）的文本搜索工具背景作为一个VIM党，日常工作开发中，会经常利用grep进行关键词搜索，以快速定位到文件。如图：利用grep进行文本搜索但是，这一过程会有两个效

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