我正在尝试将Sphero连接到我正在构建的Cocos2d游戏。Sphero有一些好东西documentation和示例，我可以运行示例代码。我从一个cocos2d项目开始，并添加了Sphero框架。我无法获得对球的基本指挥。我认为问题出在这个函数中:-(void)setupRobotConnection{/*Trytoconnecttotherobot*/[[NSNotificationCenterdefaultCenter]addObserver:selfselector:@selector(handleRobotOnline)name:RKDeviceConnectionOnlin
文章目录使用OpenAI做文本向量化Embedings在2D中可视化嵌入1.降维2.绘制嵌入图在三维空间中可视化嵌入向量1.加载数据集和查询嵌入3.绘制低维度嵌入的图表使用OpenAI做文本向量化Embedings本笔记本包含一些有用的代码片段，您可以使用这些代码片段通过OpenAIAPI将文本嵌入到“text-embedding-ada-002”模型中。#导入openai模块importopenai#创建一个名为embedding的变量，使用openai.Embedding.create()方法创建一个嵌入式对象#input参数是要嵌入的文本，model参数是要使用的模型embedding=
先看成果 图片上限5M，画质渣没办法o(╥﹏╥)o思路参考：https://www.youtube.com/watch?v=ZgCB4tifQ_c 2D角色换装的教程不少，但大多都是以套装为主，大批量替换局部装备的似乎没有。研究了很久，这里也算做一个记录。一、角色素材 角色所有部位都需要在PS里面单独分层，保存PSB源文件导入Unity。 注：肢体和装备都需要有，注意图层遮挡顺序。二、装备素材 每一类替换装备都需要单独的PSB，为了防止替换装备时产生的坐标错位，建议每一件装备都在图层内对齐。 例：所有衣袖需要向上对齐，所有鞋子需要向
1、串口阻塞发送串口阻塞发送的意思就是，发送一段数据，在没有发送完所有数据之前，一直停留在此发送函数（可设定阻塞时间），这个过程中会阻塞别的程序运行；1.1、配置HAL库的配置分为两个层次，一个是HAL库内部调用的、与MCU硬件相关的初始化xxx_MspInit，一个是我们外部调用的初始化xxx_Init；这两个初始化函数配置完，就可以进行阻塞式的串口发送了，很简单。1.1.1、HAL_UART_MspInit HAL_UART_MspInit，MCU硬件初始化，需要开启RCC串口时钟、RCC的GPIO端口时钟、配置GPIO的模式；(还有个反初始化HAL_UART_MspDeInit，这里就不
01-安装Nvida的显卡驱动和CUDA参考文章https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125253533进行安装。02-下载ffmpeg的可执行文件下载ffmpeg的Windows可执行文件，下载页面：https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/#release-builds我在2023-12-08日下载的版本为：ffmpeg-6.1-essentials_build，百度网盘下载链接：https://pan.baidu.com/s/1FsDGVD-IEHukxhl57PWV-A?pwd=b64u下是各个版本的
我一直在尝试仅使用光盘的位置和正常的位置在3D空间中沿着2D光盘的环（既翻译和旋转）生成点。我一直在使用以下代码来生成点，并一直在MATLAB中测试它（但会在C＃中使用它）来检查这些点是否正确生成，但是它似乎无法正确生成点。numPoints=25;radius=1;pos=[1;2;3];dir=normc([3;4;6]);%normalisedfunction[pointsT,points]=GenerateDiscPoints(numPoints,radius,pos,dir)points=zeros(numPoints,3);pointsT=zeros(numPoints,3);%A
文章目录先看本次实现的最终效果前言素材一、绘制路径点和连线1.新建Waypoint，绘制路径点和连线2.绘制路径点按钮效果3.显示路径顺序文本4.实时修改路径点位置二、生成敌人1.固定生成敌人配置2.随机生成敌人配置三、对象池创造敌人四、控制敌人沿前面绘制路径点移动五、控制玩家的生命值六、产生敌人并自动分配寻路点一波结束在产生一波新敌人源码完结先看本次实现的最终效果前言当今，塔防游戏已经成为游戏市场上备受欢迎的一类游戏类型。《保卫萝卜》作为其中的经典之作，深受玩家喜爱。本项目旨在基于《保卫萝卜》的玩法和特点，开发一个Unity2D塔防游戏，让玩家可以在游戏中体验到精彩的策略对抗与刺激的关卡挑战
文章概览😶🌫️0说在最前面+实现功能👀1CubeMX中的配置🕶1.1RCC&ClockConfiguration时钟配置🕶1.2SYSDebug设置🕶1.3TIM定时器设置（TIM8-PWM+TIM4-HALL+TIM6简单定时）🥽【TIM4】通用定时器-84MHz-10Hz(T=100ms)的HALL传感器🥽【TIM6】基本定时器-84MHz-50Hz(T=20ms)🥽【TIM8】高级定时器-168MHz-20kHz(T=50us)的PWM输出及触发ADC采样🕶1.4USART3通讯设置（收发数据，把ADC采集数据打出来）🕶1.5GPIOOutput-LED设置输出低电平灯亮🕶1.6ADC
pytorch使用mac的m1芯片进行模型训练。#小结：在数据量小和模型参数少，batch_size小时，cpu训练更快（原因：每次训练时数据需要放入GPU中，由于batch_size小。数据放入gpu比模型计算时间还长）在数据量大（或者batchsize大）或者模型参数多时，使用GPU训练优势明显当模型参数大于100w时，使用GPU比CPU开始有优势注意macgpudevice是mps,不是cudn.device=torch.device(“mps”)1pytorch安装及gpu验证1.1安装mac需要安装night版本的pytorchmac安装官网地址condainstallpytorch
文章目录前言一、GPU实例化的Shader准备步骤1、在Pass中声明实例化需要的变体2、UNITY_VERTEX_INPUT_INSTANCE_ID在顶点着色器的输入(appdata)和输出(v2f可选)中添加(uintinstanceID:SV_InstanceID).前言在上篇文章中，我们做了一些GPU实例化的前置准备，这篇文章主要来准备一下Shader支持GPU实例化的步骤中的GPU实例化ID准备。Unity中Batching优化的GPU实例化（1）一、GPU实例化的Shader准备步骤用于对多个对象(网格一样，材质一样，但是材质属性不一样)合批,单个合批最大上限为511个对象.1.#
