引言：碰撞检测是游戏开发中一个非常重要的技术点，优化碰撞检测性能，是提升游戏体验不可或缺的一环。开发者「我叫98K」写了一个轻量碰撞系统，用以改善3D游戏在不同平台遇到的碰撞性能问题和包体问题。下载和在线体验地址见文末。98K物理-轻量碰撞系统是一个高性能轻量 3D碰撞管理器，适用于CocosCreator3.4及以上版本，对 Mesh 模型和基本几何体提供高效的碰撞系统和射线检测系统，以提升游戏在不同平台上的3D碰撞检测性能，减少包体大小（尤其是H5平台）。先通过在线体验，看几组应用效果：http://www.cocospro.com/98K/场景1，碰撞测试场景1，1000射线测试场景2，
前言：在安装前，如果自己的电脑名称里带中文，请先把自己的电脑重命名，切记不要带中文，否则可能会出错。说明：本人用这套是为了做深度学习，如果我们一样，可以看下去，不一样也有参考价值。本文不包括pycharm的安装教程！Anaconda主要是方便后续导包，装完Anaconda你可以拥有python、JupyterNotebook，不需要额外下载，且很多深度学习的教学都是用JupyterNotebook展示的。Pycharm也是非常流行的python编译器，我习惯用这个。正文：本文分为三部分：Anaconda下载、配置虚拟环境变量和pycharm新建项目。一、Anaconda下载1.首先到Anaco
首先，需要在人物身上加刚体和碰撞器。 如果需要人物身上有声音，可以添加AudioSource音频源。 然后创建脚本，需要把脚本挂载到对应的对象身上。如果有动画，还需要创建状态机添加到对应的对象上面，并且设置好里面的动画。 代码实现：usingSystem;usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEditor;usingUnityEngine;publicclassPlayerMove:MonoBehaviour{//Startiscalledbeforethefirstframeupdate//设置速度
最近看了一篇文章，里面介绍了自适应的激活函数，它可以使得网路收敛速度更快。文章：《Adaptiveactivationfunctionsaccelerateconvergenceindeep andphysics-informedneuralnetworks》激活函数是深度学习中至关重要的部分，我们在做深度学习的时候通常会利用激活函数增加网络的非线性能力，使其能够拟合更复杂的情况，比较熟悉的有ReLU，Tanh，Sigmoid等等，但是这些激活函数在某些情况下并不是最合适的，甚至会出现梯度消失或者梯度爆炸的情况，于是作者提出了自适应的激活函数，来加速网路收敛并且提高稳定性。简而言之，就是在激活
目录1 一、实验过程1.1 实验目的1.2 实验简介1.3 数据集的介绍1.4 一、LeNet5网络模型1.5 二、AlexNet网络模型1.6 三、ResNet50（残差网络）网络模型 二、实验代码导入实验所需要的库 参数配置数据预处理重新DataSet加载数据转为DataLoader函数可视化一批训练数据 构建模型搭建训练函数搭建测试函数实例化模型开始训练 开始测试参考文献 1 一、实验过程1.1 实验目的通过这个课程项目大，期望达到以下目的：1.了解如何对深度学习的图像数据集进行预处理操作。2.熟络深度学习训练模型的步骤流程、pytorch的使用。3.学习ResNet-
让一个物体从当前位置移动到另一个位置 Vector3-Lerp-Unity脚本APIhttps://docs.unity.cn/cn/current/ScriptReference/Vector3.Lerp.html1.在场景中新建两个Cube立方体，在Scene视图中将两个Cude的位置错开。 2.新建C#脚本MoveToTarget.cs（写完记得保存）usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassMoveToTarget:MonoBehaviour{publicTr
我正在处理一些代码，其中执行大量3x3矩阵乘法以及使用旋转矩阵等对3d点进行一些转换。我决定使用OpenCV核心功能进行数学运算。可以使用最近添加到cv::Mat类的构造函数将cv::Point3d直接转换为3x1cv::Mat大大减少和简化了代码。我现在想知道是否有一种简单的方法可以将3x1或1x3cv::Mat转换为cv::Point3d？我总是可以做类似的事情:cv::Matmat(3,1,CV_64FC1);cv::Point3dp(mat.at(0,0),mat.at(1,0),mat.at(2,0));或cv::Matmat(3,1,CV_64FC1);constdoubl
MVX-NetMVX-Net:MultimodalVoxelNetfor3DObjectDetection基于3D目标检测的多模态VoxelNet论文网址：MVX-Net简读论文这篇论文主要提出了两种多模态融合方法,PointFusion和VoxelFusion,用于将RGB图像特征与点云特征结合,从而提高3D目标检测的性能。论文的主要内容和贡献总结如下:提出了两种简单有效的多模态融合方法,PointFusion和VoxelFusion,用于将2D图像特征与3D点云特征结合,以提高3D目标检测的性能。PointFusion通过将3D点投影到图像平面上,提取对应的2D图像特征,并将其拼接到每个3
Title:3D-AwareFaceSwapping(3D感知的人脸交换)Affiliation:上海交通大学人工智能研究所Authors:YixuanLi,ChaoMa,YichaoYan,WenhanZhu,XiaokangYangKeywords:Faceswapping,3Dhumanfaces,GenerativeAdversarialNetwork,geometrySummary:(1):该论文研究内容为人脸交换，是计算机视觉领域的一个重要研究课题，具有广泛的娱乐和隐私保护应用。(2):既往方法直接学习交换2D面部图像，对人脸的几何信息不予以考虑。当源人脸图像和目标人脸图像之间存在
最近在复现yolov8的程序，特记录一下过程环境：ubuntu18.04+rosmelodic小知识：GPU并行计算能力高于CPU—B站UP主说的Ubuntu可以安装多个版本的CUDA。如果某个程序的Pyorch需要不同版本的CUDA，不必删除之前的CUDA，可以实现多版本的CUDA切换一、查看当前PyTorch使用的CUDA版本：python-c"importtorch;print(torch.version.cuda)"注意：sudoln-sflibcudnn.so.8.0.5libcudnn.so.81.需要进入conda环境2.进入conda环境命令：condaactivate****
