在Cardboard的预制体(Prefab)中, CardboardCamera是最简单的一个,仅有两个子物体,一个PostRender, 一个PreRender,以及分别带的Camera组件. CardboardPreRender Script 在Camera的渲染绘制之前执行,主要任务是清空屏幕,因为VR模式下,VR的camera并不会充满整个屏幕. CardboardPostRender Script 作用比PreRender更大,在Unity渲染管线最后步骤中的最后,用以实现VR下两个摄…

欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远. 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 Zero to One 从0到1 | Tony翻译版 Ch1: The Challenge of the Future Ch2: Party like it's 1999 Ch3: All happy companies are different Ch4: The ideology of competition Ch6: You…

IPv4 地址段 IPv4地址类别 种类 网络部分 第1个数字 端点数字 A  8位  0-127  16777216 B  16位  128-191  65526 C  24位  193-223  256 D  N/A  224~239  N/A E   N/A  240~255   N/A 1. A类地址(1)A类地址第1字节为网络地址,其它3个字节为主机地址.(2)A类地址范围:1.0.0.1—126.255.255.254(3)A类地址中的私有地址和保留地址:① 10.X.X.X是私有地…

OSI网络模型 OSI(Open System Interconnection)开放系统互联 第七层 应用层 为用户提供相应的界面,以便使用提供的连网功能 第六层 表示层 完成数据的格式化 第五层 会话层 控制两个主机间的通信链路(开放.操作和关闭) 第四层 传输层 提供数据传输服务(可靠或不可靠) 第三层 网络层 在两个主机之间提供一套地址/寻址机制,同时负责数据包的路由选择 第二层 数据链路层 控制两个主机之间的物理通信链路,同时还要负责对数据进行整形,以便在物理媒体上传输 第一层 物理层…

Spring Boot Cookbook 一.Spring Boot 入门 Spring Boot的自动配置.Command-line Runner RESTful by Spring Boot with MySQL Spring Boot:Data Rest Service 二.配置Web应用 Spring Boot:定制servlet filters Spring Boot:定制拦截器 Spring Boot:定制HTTP消息转换器 Spring Boot:定制PropertyEditors…

1. 问题描述和起因 相信大家学习UIAutomator一开始的时候必然会看过一下这篇文章. Android自动化测试(UiAutomator)简要介绍 因为你在百度输入UIAutomator搜索的时候,该文章是排在第一位的. 但是里面有一段说法说UIAutomator不能支持通过中文文本查找控件,这个说法害人不浅,如果不是自己去实践调查过,必然也会轻易放弃UIAutomator以及使用了它的Appium框架,因为本人现在工作上将要测试到的就是全部中文界面的app. 最为害人的还是文章中用红色高…

计算机科学及编程导论在 MIT 的课程编号是 6.00.1,是计算机科学及工程学院的经典课程.之前,课程一直使用 Scheme 作为教学语言,不过由于 Python 简单.易学等原因,近年来已经改用 Python 作为教学语言了.更多介绍 最初知道这个课程的时候大概是在 2014 年,对于做事拖沓的我,这门课程已经从低清随堂录制变成了 edX 平台的一门 高清的 MOOC,转眼间已经大三,希望自己能够完成自己曾经定下的计划.以下是在我在学习本课程时的一些笔记,在此与大家共享.共勉. What d…

[ML学习笔记] XGBoost算法 回归树 决策树可用于分类和回归,分类的结果是离散值(类别),回归的结果是连续值(数值),但本质都是特征(feature)到结果/标签(label)之间的映射. 这时候就没法用信息增益.信息增益率.基尼系数来判定树的节点分裂了,那么回归树采用新的方式是预测误差,常用的有均方误差.对数误差等(损失函数).而且节点不再是类别,而是数值(预测值),划分到叶子后的节点预测值有不同的计算方法,有的是节点内样本均值,有的是最优化算出来的比如Xgboost. XGBoost…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landmark)如图所示为\(l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}\),设核函数为 高斯函数 ,其中设预测函数y=1 if \(\theta_0+\theta_{1}f_1+\theta_{2}f_2+\theta_{3}f_3\ge0\) 在实际中需要用 很多标记点 ,那么如何选取 标记点(lan…

12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematics Behind Large Margin classification 向量内积 假设有两个向量\(u=\begin{bmatrix}u_1\\u_2\\ \end{bmatrix}\),向量\(v=\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\ \end{bmatrix}\),其中向量的内积…