当前，AIGC（人工智能内容自动生成技术）的发展速度越来越快。尤其在2022年，其发展速度惊人，AI绘画、AI写作一度成为人们谈论的焦点。近期，又有一项归属AIGC领域的技术“霸占”我们的视野。这是由美国人工智能研究实验室OpenAI于两个多月前推出的一款基于全新LLM技术的对话式产品——ChatGPT，它犹如平地而起的春雷，迅速火爆中外。其在今年1月便已达到1亿月活跃用户，用户增长速度堪称史无前例。ChatGPT是什么？能做什么？ChatGPT，简单来说，是一个“会说话、能对话”的人工智能，可以作为一款文本自动化生成工具。这与能和人对话的Siri、小爱同学、小度等人工智能助手看似大差不差，但
问题：有一种情况，主角带刚体，主角站着不动。玩家站在陷阱上，陷阱的碰撞体Toggle之后，OnCollisionEnter触发不了。解决：盲猜玩家组件上才有刚体，而碰撞检测是刚体运动的时候，才进行检测的。privatevoidOnBecameVisible(){if(_trapBaseisTrapSpike){InvokeRepeating(nameof(CheckPlayerStay),0,0.1f);}}privatevoidOnBecameInvisible(){CancelInvoke(nameof(CheckPlayerStay));}//////地刺的碰撞体会消失和隐藏，特殊处理。
学哔哩哔哩《看似简单的复杂问题，奇怪而优雅的解决方式（GJK算法）|Reducible》——来自博主“我最会爬惹”笔记 一、凸形和凹形的基础概念所有图形可以分成两种：凸形和凹形，如图1.1所示。图1.1凸形和凹形 凸形的性质是：该形状上任意两点的连线，必然在这个形状内部，相较于凹形则更容易处理。对于其形状上的每一个点，必然存在一个方向，使得该电视此方向上最远的点。即遍历该形状上所有有可能的方向并找到该方向上最远的点，则必然会得到形状上的每一个点。而凹形则不遵守上述特性，所以在处理凹形的时候可以把它分割成多个凸形以简化计算，因此所有的形状间的相交判断都能转化为凸形的交集问题。图1.2凹形化为多个
前言Unity中内置了一套完成的物理引擎，能够完成现实世界的近似模拟。而在Unity物理引擎中，刚体组件和碰撞体组件则是无法避开的，刚体组件是让物体产生物理行为的组件，而碰撞体组件则是让刚体与物体产生碰撞的组件，今天就来简要认识一下这种组件吧。目录前言一、刚体（Rigidbody）组件参数1.Mass质量2.Drag阻力3.AngularDrag角阻力4.UseGravity使用重力5.IsKinematic是否遵循动力学6.Interpolate插值7.CollisionDetection碰撞检测8.Constraints约束条件二、基本碰撞体(Collider)组件参数1.基本参数2.Is
文章目录一、简介二、FCL库安装三、FCL库初步使用3.1使用流程3.2FCL库使用实例3.2.1Box与Box碰撞检测一、简介FCL库（TheFlexibleCollisionLibrary）主要的功能有：1、碰撞检测：检测两个模型是否重叠，以及（可选）所有重叠的三角形。2、距离计算：计算一对模型之间的最小距离，即最近的一对点之间的距离。3、公差验证：确定两个模型是否比公差距离更近或更远。4、连续碰撞检测：检测两个运动模型在运动过程中是否重叠，以及可选的接触时间。5、接触信息：对于碰撞检测和连续碰撞检测，可以选择返回接触信息（包括接触法线和接触点）。FCL库支持的形状类型：boxsphere
（一）测试前准备工作 1.创建两个游戏对象，分别取名为”Player”和”Enemy”，并且为名为”Player”的游戏对象设置Tag也为”Player”，二者在场景中如图1所示：图1绿为Enemy，红为Player 2.编写脚本组件”TriggerTest”，并挂载到Enemy上，代码如下所示：usingUnityEngine;publicclassTriggerTest:MonoBehaviour{/*碰撞器为触发器的碰撞检测方法如下三个*/privatevoidOnTriggerEnter2D(Collider2Dother){if(other.Compare
文章目录前言一、初始化虚拟点1.1点结构:1.2每个点有的状态:1.3生成点结构:二、实例化边缘碰撞盒2.1计算生成边缘碰撞盒三、涂抹部分3.1.虚拟点3.2.鼠标点3.3.内圈3.4.外圈四、关于优化结语:前言老规矩先上效果图继上一篇涂抹地形文章讲解发出后，有不少网友私信找我要原码，也有部分网友觉得太复杂了难以实现。关于原码因为这个Demo最初始的原码弄不见了，还有就是代码本身用在了公司的游戏项目中加了很多项目相关的逻辑，我不知道能不能分享所以没有直接公布原码。关于太难实现的问题，如果只是要达到涂抹地形的话这里我再分享一个更简单的方式,非常简单！上一篇的地址：涂抹地形碰撞部分方法一为什么说简
前言：在CTF中可以说是经常碰到md5加密了，一般都是进行强比较抑或是弱比较，考法非常多，但是万变不离其中。只要我们掌握了原理，一切问题便迎刃而解了。文章首发于 我的博客 ，格式可能比较清晰，有兴趣了解CTF中MD5碰撞的伙伴可以移步查看简单了解MD5：md5是一种加密算法，并且不能防止碰撞破解。md5加密是不可逆的，这就意味着有两串不同的字符串加密出来的内容却是相同的加密过程简单，碰撞还原字符难PHP的弱比较：先提两个例子：var_dump("123a"==123)var_dump("123a"=="123")在没有认真总结前，完全不知道弱比较还要区分与字符串类型比较还是与int类型比较上述
碰撞器补充讲解对第一个条件进行补充---不仅要两者都具有碰撞组件，同时还需要两者的碰撞组件中都没有勾选IsTrigger属性 1.上一篇文章中说了那么多，其实也可以总结为两个碰撞条件---a.两个游戏物体都具有碰撞器组件，如果没有的话，连碰撞检测都不会发生，也就没有所谓的碰不碰撞一说了b.运动的物体具有刚体组件---在有刚体组件的前提下，物体只有处于运动状态时才具有1.第一个阶段会在两个物体接触的第一帧执行---只执行一次2.第二个阶段会在两个物体保持接触时每帧执行---每帧执行3.第三个阶段则是在两个物体分离的那一帧执行---只执行一次4.collision(名词.碰撞)---上面那个Col
OpenCV实战（33）——OpenCV与深度学习的碰撞0.前言1.深度学习和卷积神经网络2.使用深度学习进行人脸检测2.1SSD简介2.2使用SSD执行人脸检测3.完整代码小结系列链接0.前言深度学习是机器学习的一个子领域，基于传统的神经网络和卷积神经网络，在语音识别、文本识别和图像分类等领域能够获得接近甚至超越人类水平的准确率。OpenCV在其核心算法中添加了深度学习模块作为基础模块，并借助CPU和GPU来提高其性能。1.深度学习和卷积神经网络将机器学习算法应用于现实世界问题时的出色表现使它们为相关应用程序提供了新思路。深度学习基于神经网络理论，深度学习的快速发展主要是由于以下原因，首先是
