在Unity编译IOS程序时,在Unity导航栏菜单中选择Edit->ProjectSettings ->Player(菜单项)选择IOS平台在下方SDK Version处选择运行设备为IOS模拟器. 选择完毕后Build and Run 即可.   注意:如果你XCODE的模拟器不是4.3 比如你的模拟器更新到5.1了,然而这里没有5.1模拟器的选项,此时只需要选择IOS Simulator latest 即可. 在Xcode中运行游戏即可将游戏模拟器打开.    

快速生成一个DataFrame的方法: #模拟生成数据集的方法 import pandas as pd import numpy as np boolean=[True,False] gender=['男','女'] color=['green','blue','yellow'] data=pd.DataFrame({'height':np.random.randint(150,190,100), 'weight':np.random.randint(40,90,100), 'smoker':[

数据集 New College Dataset :: Main / Downloads Autonomous Space Robotics Lab: Devon Island Rover Navigation Dataset Radish Robotic 3D Scan Repository The Rawseeds Project www.semantic3d.net laserregistration:laserregistration – ASL Datasets Computer Vis

我个人挺喜欢龙之谷(DN)的人物控制的(不是广告哈....),就是人物太萌了一点,动作.打击感都挺好的. 今天用Unity简单模仿了一下DN的人物控制,当然,游戏里面动作非常多,我这里仅仅做了简单的walk和run的測试哈,可是感觉也蛮舒服的,哈哈. 期待的效果:鼠标旋转控制视角位置,滚轮控制镜头缩放.点击一次W键为行走,高速点击两次为奔跑. 1.准给工作: 场景中, 一个Camera.一块地皮.一仅仅Cube 2.镜头的缩放和旋转实现: 看下Camera的组件: 再看下Cube的组件: mou

New College Dataset :: Main / Downloads Autonomous Space Robotics Lab: Devon Island Rover Navigation Dataset Radish Robotic 3D Scan Repository The Rawseeds Project www.semantic3d.net laserregistration:laserregistration – ASL Datasets Computer Vision

//simulateSwitchToBackground.cs using UnityEngine;using System.Collections;using System.Collections.Generic;public class simulateSwitchToBackground : MonoBehaviour {void sendApplicationPauseMessage(bool isPause){Transform[] transList= GameObject.Find

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class NewBehaviourScript : MonoBehaviour { private AndroidJavaObject currentActivity{ get{ return new AndroidJavaClass("com.unity3d.player.UnityPlayer").GetSta

用GrabPass做的小玩具. 并不是真的计算了折射,只是简单地扰动了uv,对于雨水来说效果已经足够好了. Shader代码: Shader "Unlit/Rain" { Properties { _MainTex("Texture", 2D) = "white" {} _Opaque("Opaque",float) = 0.02 } SubShader { Tags{ "RenderType" = &qu

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

写在前面 熟悉Unity的都知道,Unity可以进行基本的雾效模拟.所谓雾效,就是在远离我们视角的方向上,物体看起来像被蒙上了某种颜色(通常是灰色).这种技术的实现实际上非常简单,就是根据物体距离摄像机的远近,来混合雾的颜色和物体本身的颜色即可. Unity里设置雾效有两种方式,一种最简单的就是直接开启全局雾效,也就是在Edit->Render Settings里配置,如下图所示: 而我们只需要把"Fog"选项后面的勾选框打开即可.上图包含了一些设置:雾的颜色,模拟雾采用的方法,

SLAM的通用框架:GSLAM GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_GSLAM_A_General_SLAM_Framework_and_Benchmark_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 SLAM技术最*取得了许多成功,吸引了高科技公司的注意.然而,如何统一现有或新兴算法的接口,有效地进行速度.健

转载自 Taylor Guo g2o: A general framework for graph optimization 原文发表于IEEE InternationalConference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China,May 2011 http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5244828.html      深入理解图优化与g2o:图优化篇 http://blog.csdn.NET/h

车灯的需求 在赛车游戏中,遇到灯光弱的环境,赛车车可以打开前车灯照亮路边及前方,那一定是非常酷! 也见过虚拟现实项目通过Unity模拟汽车车灯的效果,但是我还没有想到好的思路来实现. 我的思路 使用(Spotlight)聚光灯+(Flare)光晕来表现车灯效果,为了节约性能,可能还需要对灯光烘焙,设置灯光的光照. 车灯实现方法 具体实现,还要实践之后才知道 unity中灯光类型 现在就来分析一下unity中自带的灯光类型,在Hierarchy视图中可以创建这几种灯光类型,我们需要详细地分析灯光之

开源ETL工具kettle系列之常见问题 摘要:本文主要介绍使用kettle设计一些ETL任务时一些常见问题,这些问题大部分都不在官方FAQ上,你可以在kettle的论坛上找到一些问题的答案 1. Join我得到A 数据流(不管是基于文件或数据库),A包含field1 , field2 , field3 字段,然后我还有一个B数据流,B包含field4 , field5 , field6 , 我现在想把它们 ‘加’ 起来, 应该怎么样做.这是新手最容易犯错的一个地方,A数据流跟B数据流能够Joi

最近研究数据挖掘的相关知识,总是搞混一些算法之间的关联,俗话说好记性不如烂笔头,还是记下了以备不时之需. 首先明确一点KNN与Kmeans的算法的区别: 1.KNN算法是分类算法,分类算法肯定是需要有学习语料,然后通过学习语料的学习之后的模板来匹配我们的测试语料集,将测试语料集合进行按照预先学习的语料模板来分类 2Kmeans算法是聚类算法,聚类算法与分类算法最大的区别是聚类算法没有学习语料集合. K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一.它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得

KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 Wikipedia上的 KNN词条 中有一个比较经典的图如下: KNN的算法过程是是这样的: 从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据. 如果K=3,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形,这3个点投票,于是绿色的这个待分类点属于红色的三角形. 如果K=5,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和3个蓝色的正方形,这5个点投票,于是绿

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.¥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

本文将使用 SparkML 来构建推荐引擎. 推荐引擎算法大致分为 基于内容的过滤.协同过滤.矩阵分解,本文将使用基于属于矩阵分解的 最小二乘法 算法来构建推荐引擎. 对于推荐引擎模块这里将分为两篇文章,第一篇文章主要是以实现推荐功能为主,第二篇文章主要是对模型进行评估 文章将按照以下章节来进行书写: 需求分析.获取数据.提取特征.训练模型.使用模型(推荐) 一.需求分析假设我们是 MovieStream 团队,专门为用户提供在线电影和电视节目的内容服务. 现在我们有个需求::给用户推荐电影!

KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 原文地址:https://www.cnblogs.com/nucdy/p/6349172.html Wikipedia上的 KNN词条 中有一个比较经典的图如下: KNN的算法过程是是这样的: 从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据. 如果K=3,那么离绿色点最近的有2个红色三角形和1个蓝色的正方形,这3个点投票,于是绿色的这个待分类点属于红

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