如上图所示，这真的是个巨坑，只有火狐浏览器可以正常打开，其他浏览器都报上面的错误，百度，翻墙，查找各种办法解决之后无果，只是得出一个结论，有N种原因都可能导致这个问题的出现。既然不知道问题的原因，那就只能自己测试，在尝试了无数遍资源优化打包测试的苦行僧之旅后，我发现哪怕只有一个空场景，里面只有一个cube物体，打包出来一样报相同的错。进一步的打包测试之后终于发现了罪魁祸首，原来的unity自带的standardshader导致的。经过一次次尝试判定是该shader所带贴图通道过多，所以某些浏览器不支持， 大多数浏览器支持的shader携带贴图通道最多为3个，把该shader换成自己所写的只带
我在我的应用程序中使用GoogleMapsv2。当用户在屏幕上平移或缩放时，我想仅在屏幕View部分获取map区域，我想根据该区域获取POI。我浏览了文档，但找不到任何帮助。 最佳答案 您需要使用Projection和VisibleRegion类以获得可见的LatLng区域。所以你的代码看起来像:LatLngBoundscurScreen=googleMap.getProjection().getVisibleRegion().latLngBounds; 关于AndroidGoogleM
我在我的应用程序中使用GoogleMapsv2。当用户在屏幕上平移或缩放时，我想仅在屏幕View部分获取map区域，我想根据该区域获取POI。我浏览了文档，但找不到任何帮助。 最佳答案 您需要使用Projection和VisibleRegion类以获得可见的LatLng区域。所以你的代码看起来像:LatLngBoundscurScreen=googleMap.getProjection().getVisibleRegion().latLngBounds; 关于AndroidGoogleM
当我第一次加载我的对象时，我用最大和最小(x,y,z)点计算初始AABB。但这是在物体空间中，物体在世界各地移动，更重要的是，它会旋转。如何在每次平移/旋转对象时重新计算新的AABB？这基本上发生在每一帧。每帧重新计算新的AABB是否会是一项非常密集的操作？如果是这样，还有什么替代方案？我知道AABB会降低我的碰撞检测准确度，但实现碰撞检测代码比OBB更容易，我想一步一步来。在从以下答案中获得一些见解后，这是我当前的代码:typedefstructsAxisAlignedBoundingBox{Vector3Dbounds[8];Vector3Dmax,min;}AxisAligned
当我第一次加载我的对象时，我用最大和最小(x,y,z)点计算初始AABB。但这是在物体空间中，物体在世界各地移动，更重要的是，它会旋转。如何在每次平移/旋转对象时重新计算新的AABB？这基本上发生在每一帧。每帧重新计算新的AABB是否会是一项非常密集的操作？如果是这样，还有什么替代方案？我知道AABB会降低我的碰撞检测准确度，但实现碰撞检测代码比OBB更容易，我想一步一步来。在从以下答案中获得一些见解后，这是我当前的代码:typedefstructsAxisAlignedBoundingBox{Vector3Dbounds[8];Vector3Dmax,min;}AxisAligned
我今天注意到std::vector::at()比使用方括号[]访问值要慢得多。根据文档.at()更安全，因为它不会让我访问超出数组范围的值。但是，即使我使用at()访问超出范围的值，我显然仍然会遇到错误，所以无论如何我都需要避免这种情况。那么有什么好的理由为什么有人会使用at()而不是[]？ 最佳答案 如果您有理由相信索引不在您的控制范围内，或者如果控制流程特别复杂并且您正在跟踪错误，那么您可能希望在期间使用at()调试阶段，但绝不在循环内部或任何您知道索引是安全的情况下。即使在其他情况下，您也应该预先验证索引(例如，如果它是用户输
我今天注意到std::vector::at()比使用方括号[]访问值要慢得多。根据文档.at()更安全，因为它不会让我访问超出数组范围的值。但是，即使我使用at()访问超出范围的值，我显然仍然会遇到错误，所以无论如何我都需要避免这种情况。那么有什么好的理由为什么有人会使用at()而不是[]？ 最佳答案 如果您有理由相信索引不在您的控制范围内，或者如果控制流程特别复杂并且您正在跟踪错误，那么您可能希望在期间使用at()调试阶段，但绝不在循环内部或任何您知道索引是安全的情况下。即使在其他情况下，您也应该预先验证索引(例如，如果它是用户输
我试图使用Scikit-learn的StratifiedShuffleSplit拆分样本数据集。我按照Scikit-learn文档here中显示的示例进行操作。importpandasaspdimportnumpyasnp#UCI'swinedatasetwine=pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/demo-datasets/wine.csv")#separatetargetvariablefromdatasettarget=wine['quality']data=wine.drop('quality',axis=1)#StratifiedSp
我试图使用Scikit-learn的StratifiedShuffleSplit拆分样本数据集。我按照Scikit-learn文档here中显示的示例进行操作。importpandasaspdimportnumpyasnp#UCI'swinedatasetwine=pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com/demo-datasets/wine.csv")#separatetargetvariablefromdatasettarget=wine['quality']data=wine.drop('quality',axis=1)#StratifiedSp
已解决IndexError:positionalindexersareout-of-bounds文章目录报错问题报错翻译报错原因解决方法千人全栈VIP答疑群联系博主帮忙解决报错报错问题粉丝群里面的一个小伙伴遇到问题跑来私信我，想用pandas，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下所示：报错信息内容如下所示：IndexError:positionalindexersareout-of-bounds报错翻译报错信息内容翻译如下所示：索引错误：位置索引器越界报错原因报错原因：这个粉丝
