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
根据它关于2d索引的文档:The2dindexsupportscalculationsonaflat,Euclideanplane.The2dindexalsosupportsdistance-onlycalculationsonasphere,butforgeometriccalculations(e.g.$geoWithin)onasphere,storedataasGeoJSONobjectsandusethe2dsphereindextype.有些事情我不明白..我不明白仅距离是什么意思，它是指弦(通过表面“内部”的线连接两个表面点的线)吗？该计算如何根据地球经度和纬度进行计算
#LanWGameProject目录（一）介绍（二）安装教程（三）开发流程1. 新建工程2. 设置人物3. 控制主角的移动4. 添加切换动作的动画5. 镜头跟踪6. 收集物体7. 创建ui8. 创建敌人9. 制作敌人ai10. 创建青蛙动画11. 优化代码12. 设置音效13. 制作对话框14. 制作死亡边界15. 制作场景切换16. 制作前中后景视觉差Parallax17. 创建菜单18. 制作音轨19. 打包游戏（四）常见问题及解决方法（五）致谢 （一）介绍本文主要是介绍了如何使用用unity开发一款简单的横版平台跳跃类游戏demo，该游戏所展现的素材均来自unity商店，开发流程所展
NVIDIA英伟达GPU显卡算力表随着深度学习的火热,显卡也变得越来越重要.而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时,都会提到一个显卡算力的概念.这里的显卡算力指的并不是显卡的计算能力,而是指的显卡的架构版本.专业显卡Tesla系列NVIDIADataCenterProductsGPUComputeCapabilityNVIDIAA1008.0NVIDIAA408.6NVIDIAA308.0NVIDIAA108.6NVIDIAA168.6NVIDIAA28.6NVIDIAT47.5NVIDIAV1007.0TeslaP1006.0TeslaP406.1TeslaP46.1TeslaM605.
本次开发unity2d战斗游戏demo完成场景搭建场景元素添加控制主角移动 角色动画及切换相机跟随插件道具交互脚本 简单UI界面粒子特效以及c#代码的基本编写逻辑等等场景资源链接：场景资源首先打开unity导入场景资源也可以直接在网页中关联打开进行导入 导入之后可以观察Asset文件夹中是否有场景资源然后打开png图片文件可以看见下载之后的资源是剪切好的图片这样我们就直接打开左上角windows->2D->TilePalette进行场景绘制如果对此插件不了解的同学可以看这位大佬的博客:【Unity学习笔记】TilePalette入门使用打开之后会出现这样的界面因为画板都已经被下载的资源创建好了
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.linspace(-3,3,500))pos=np.dstack((x,y))#计算二维正态分布的概率密度值pdf_values=multivariate_normal.pdf(pos,mean=me
STM32使用串口空闲中断（IDLE）和DMA接收不定长数据方法一、使用宏定义判断IDLE标志位空闲的定义是总线上在一个字节的时间内没有再接收到数据，USART_IT_IDLE空闲中断是检测到有数据被接收后，总线上在一个字节的时间内没有再接收到数据的时候发生的。串口空闲中断（UART_IT_IDLE）：STM32的IDLE的中断在串口无数据接收的情况下，是不会一直产生的，当清除IDLE标志位后，必须有接收到第一个数据后，才开始触发，一但接收的数据断流，没有接收到数据，即产生IDLE中断。IDLE位不会再次被置高直到RXNE位被置起（即又检测到一次空闲总线）。RXNE接收中断可以不用开启，减少进
遇到没GPU想训练模型的情况，CPU跑好久，可利用Kaggle的云GPU。1、注册参考[1]，其中，kaggle官网： 地址2、进入主页，可用creat创建nootbook，之后可按正常jupyter的操作进行 3、上传数据 可利用Kaggle上的线上的数据集，如果想利用自己的数据来训练模型，需从本地上传（1）右上方的Adddata（2）上传自己的数据集点击uploadadataset，dataset取名，然后选择browsefiles上传文件。最好将文件压缩之后上传，这样比较快。上传压缩包后kaggle会自动解压。 上传完成之后点击Create，正在处理你的数据集时，不要点击别的地方。
我试图通过制作指针指向另一个实际上是弦的指针来提高指针的知识。现在我想获得通常我可以从中得到的尺寸sizeof(foo[0])/sizeof(foo[0][0])指针形式char**foo;看答案sizeof(test)/sizeof(*test)您的声明不再指示元素的数量，因为编译器不知道指针是什么，因为sizeof()是编译时操作，因此不是动态的。为了找到元素，您可以添加一个哨兵值：char**test={"NewYork","Paris","Cairo",NULL};inttestLen=-1;while(test[++testLen]!=NULL){//DONOTHING}
引言众所周知啊，在我们安装GPU版的pytorch之前，需要安装CUDA，CUDA的安装教程在此不过多追叙，详情可以看官方文档。版本一览win10cuda：11.6python：3.8pytorch三宝：安装教程咱首先要做的是确认我们的CUDA的版本打开cmd，输入nvidia-smi知道CUDA版本之后，去pytorch官网一键下载就好了复制下边的下载指令到pycharm命令行下载就行了查看torch以及torchvision的版本importtorchimporttorchvisionprint("pytorchversion:",torch.__version__)print("torc
