Alex Beng
Alex Beng
idk, i just test it in 1080p & 900p. I think I was being presumptuous at that time.
我这边的计划是先模仿学习再强化学习fine tune，目前是模仿学习整个训练+部署基本都做完了，但是效果很差（实际上应该说是效果差才会想到去强化学习微调）。目前刚入职，已经很久没推进度了。 基于学习的方法比人工策略（就是脚本啦）的好处在于新增任务只需要示教，坏处是需要花时间让机器learning，且应该要强化学习微调，且每个任务都需要一个权重，任务多了之后需要大量的磁盘来存放。当然，终极目标可以训练一整个大网络完全模拟人类每天的操作（那为啥玩游戏啊）。 PS：实际上可以等鸭蛋弄个脚本，然后我用脚本示教（bushi）
 xs，我先rustup试试。如果直接pr，注意ci里面也是1.72，，
好多冲突，我还是用1.72了
看了得换了，换linker都换不了 
这个问题不大，msvc也能用lld
目前除了clap都是最新的版本。因为clap需要重构命令行参数那块，不想弄了。rustc也升到了nightly。然后关闭了lto，编译速度从5min左右 -> 15s左右。 
> 顺便提一句，如果换GNU编译链的话除了要求管理用的xml有用以外，版本信息、文件描述啥的就都废了，如果想保留只能用msvc链 然后linker没换，这些全都还在
因为现在检测F的方式是直接在alpha通道统计小三角可能一列中的坐标总和。这也是云原神目前是失效的原因，因为云原神的alphat通道无法捕捉。 https://github.com/Alex-Beng/Yap/blob/4d6b079a9a2c3eb45897e8a151c752353dbb4c38/src/inference/img_process.rs#L469-L502 这个算法主要优势是快。缺点是假阳性相当高，因为这种UI在alpha通道里面是全亮的，所以会调用ocr模型去推理“中间”的文字区域。 不知道咋弄比较好，最近重心也不在这，大部分场景快且能用就行（摆烂了
UI和地图是全白的，alpha通道