首先展示效果：在实现敌人自动巡逻这一块我们可以通过使用unity自带组件NavMeshAgent（导航网格代理），在省去冗杂的代码量的同时可便利的实现这一功能。首先为敌人添加NavMeshAgent组件：https://docs.unity.cn/cn/2018.4/Manual/class-NavMeshAgent.html以上是unity官方手册上关于该组件的详细介绍，这里比较重要的就是Speed(移动速度)，AngularSpeed（旋转速度）以及StoppingDistance(接近目标距离多少即停止)，这三个值需要按照自己需要设置，其余保持默认即可。接下来上代码usingSystem
文章目录什么是UVMAgent？所有的AgentType是什么？如何确定UVMAgent是主动还是被动的？创建UVM代理的步骤一个UVM代理做什么？如何将UVM代理配置为主动或被动？一个UVMAgent例子推荐做法什么是UVMAgent？一个Agent将Sequencer、Driver和Monitor封装成一个单一实体，通过实例化并通过TLM接口连接这些组件。由于UVM是关于可配置性的，因此代理还可以具有配置选项，例如UVM代理类型（主动/被动），旋钮以打开功能覆盖等功能，并具有其他类似参数。所有的AgentType是什么？代理类型描述Active
文章目录什么是UVMAgent？所有的AgentType是什么？如何确定UVMAgent是主动还是被动的？创建UVM代理的步骤一个UVM代理做什么？如何将UVM代理配置为主动或被动？一个UVMAgent例子推荐做法什么是UVMAgent？一个Agent将Sequencer、Driver和Monitor封装成一个单一实体，通过实例化并通过TLM接口连接这些组件。由于UVM是关于可配置性的，因此代理还可以具有配置选项，例如UVM代理类型（主动/被动），旋钮以打开功能覆盖等功能，并具有其他类似参数。所有的AgentType是什么？代理类型描述Active
译者|布加迪审校|孙淑娟机器学习是现代世界的一项基础技术。计算机可以学习识别图像、创作艺术品，甚至自行编写代码，所有这些基本上不需要人的干预。但机器学习是如何工作的？你自己又如何使用它呢？一、机器学习简介机器学习是相对简单的概念。计算机系统可以通过分析信息池中的现有数据模式来学习和适应。这通常在没有人类明确指示的情况下完成。虚拟助手工具就是一个典例。Siri、Cortana和谷歌Assistant都广泛使用机器学习来理解人类语言。这始于现有的音频录音库，但这些工具也可以从它们与用户的交互中学习。这使它们能够自行改进。二、ml5.js简介大多数机器学习算法和工具使用R或Python编写代码，但m
译者|布加迪审校|孙淑娟机器学习是现代世界的一项基础技术。计算机可以学习识别图像、创作艺术品，甚至自行编写代码，所有这些基本上不需要人的干预。但机器学习是如何工作的？你自己又如何使用它呢？一、机器学习简介机器学习是相对简单的概念。计算机系统可以通过分析信息池中的现有数据模式来学习和适应。这通常在没有人类明确指示的情况下完成。虚拟助手工具就是一个典例。Siri、Cortana和谷歌Assistant都广泛使用机器学习来理解人类语言。这始于现有的音频录音库，但这些工具也可以从它们与用户的交互中学习。这使它们能够自行改进。二、ml5.js简介大多数机器学习算法和工具使用R或Python编写代码，但m
前言如果大家对HMSMLKit人脸检测功能有所了解，相信已经动手调用我们提供的接口编写自己的APP啦。目前就有小伙伴在调用接口的过程中反馈，不太清楚HMSMLKit文档中的MLMaxSizeFaceTransactor这个接口的使用方法。为了让大家更加深刻的了解我们的接口，方便在场景中使用，在这篇文章中小编准备抛砖引玉，大家可以打开思路，多多尝试。如果有小伙伴想要深入的了解更加全面具体的功能，请大家移步https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit。场景相信大家都有在五一、十一出去游玩的经历，是不是都是这样的peoplemou
前言如果大家对HMSMLKit人脸检测功能有所了解，相信已经动手调用我们提供的接口编写自己的APP啦。目前就有小伙伴在调用接口的过程中反馈，不太清楚HMSMLKit文档中的MLMaxSizeFaceTransactor这个接口的使用方法。为了让大家更加深刻的了解我们的接口，方便在场景中使用，在这篇文章中小编准备抛砖引玉，大家可以打开思路，多多尝试。如果有小伙伴想要深入的了解更加全面具体的功能，请大家移步https://developer.huawei.com/consumer/cn/hms/huawei-mlkit。场景相信大家都有在五一、十一出去游玩的经历，是不是都是这样的peoplemou
前言之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能的.NET是不是真的全能就想着做下试试了，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，而且也支持c++，翻遍社区果然找到了一个基于MediaPipe包装的C#版本,叫MediaPipe.NET,于是就开始整活了。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的UI框架，我主要是用来开发程序的主体，做一些交互和功能的承载，本质上和wpf，uwp这类程序没什么太大的区别，区别就是一些工具链的不同。2.Medi
前言之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能的.NET是不是真的全能就想着做下试试了，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，而且也支持c++，翻遍社区果然找到了一个基于MediaPipe包装的C#版本,叫MediaPipe.NET,于是就开始整活了。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的UI框架，我主要是用来开发程序的主体，做一些交互和功能的承载，本质上和wpf，uwp这类程序没什么太大的区别，区别就是一些工具链的不同。2.Medi
前言支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）在70年代由苏联人VladimirVapnik 提出，主要用于处理二分类问题，也就是研究如何区分两类事物。本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题，最后还会对SMO算法进行推导以及对SMO算法的收敛性进行简要分析，但受限于篇幅，本文不会对最优化问题、核函数、原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍，需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章、资料。SVM推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公开课程；SMO算法相关则主要来自于Platt的论文以及网上公开资料，相关链接见文章末尾。 快速理解举一个粗糙的例子。科学家
