知识点和api都以注释的形式标注在了代码中，学习Cesium官方案例可以作为辅助理解代码，进行自我学习和案例复现。主要学习网站：cesium官网案例源码cesium中文网api文档 Cesium.Ion.defaultAccessToken= "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiI3YjIzYWFlOS1iMzE4LTQ5ZmUtYmUyOS0yMWZlYmE5Yzg4Y2MiLCJpZCI6MTIyNzExLCJpYXQiOjE2NzUwNjAyNTR9.FlRXWHoB1XNQR4wi-_VGVJeOUMrVynCEGf
知识点和api都以注释的形式标注在了代码中，学习Cesium官方案例可以作为辅助理解代码，进行自我学习和案例复现。主要学习网站：cesium官网案例源码cesium中文网api文档 Cesium.Ion.defaultAccessToken= "token"; constviewer=newCesium.Viewer("cesiumContainer",{ shouldAnimate:true, }); conststart=Cesium.JulianDate.fromDate(newDate(2018,11,12,15)); //从JavaScript日期创建一
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UNet-2022:ExploringDynamicsinNon-isomorphicArchitecture论文地址:https://arxiv.org/pdf/2210.15566.pdf代码地址:https://bit.ly/3ggyD5G摘要 最近的医学图像分割模型大多是混合的，将自注意力和卷积层集成到非同构架构中。然而，这些方法的一个潜在缺点是它们未能直观地解释为什么这种混合组合方式是有益的，这使得后续工作难以在它们之上进行改进。为了解决这个问题，我们首先分析了自注意力和卷积的权重分配机制之间的差异。基于此分析，我们建议构建一个并行的非同构块，该块利用自注意力和卷积的优点，并具
UNet-2022:ExploringDynamicsinNon-isomorphicArchitecture论文地址:https://arxiv.org/pdf/2210.15566.pdf代码地址:https://bit.ly/3ggyD5G摘要 最近的医学图像分割模型大多是混合的，将自注意力和卷积层集成到非同构架构中。然而，这些方法的一个潜在缺点是它们未能直观地解释为什么这种混合组合方式是有益的，这使得后续工作难以在它们之上进行改进。为了解决这个问题，我们首先分析了自注意力和卷积的权重分配机制之间的差异。基于此分析，我们建议构建一个并行的非同构块，该块利用自注意力和卷积的优点，并具
前言在类RTS、RPG游戏中，都会提供自动寻路功能，当玩家下达指令后，NPC就会自动计算到达目标的路径，实现这种功能的方式有很多种，其中Unity本身也自带了一种导航寻路系统，该系统会将游戏场景中复杂的对象烘焙为网格信息，通过网格来计算NPC抵达目标的最短路径，该系统还支持动态寻路。接下来就详细讲讲NavMesh系统。本系列提要Unity导航系统专题博客共分成三篇来讲解：【本篇为第一篇】第一篇（点击直达）：如何快速上手使用第二篇（点击直达）：详解NavMeshAgent参数，详解如何添加动态障碍（NavMeshObstacle），详解如何创建外链接（OffMeshLink）第三篇（点击直达）：
前言在类RTS、RPG游戏中，都会提供自动寻路功能，当玩家下达指令后，NPC就会自动计算到达目标的路径，实现这种功能的方式有很多种，其中Unity本身也自带了一种导航寻路系统，该系统会将游戏场景中复杂的对象烘焙为网格信息，通过网格来计算NPC抵达目标的最短路径，该系统还支持动态寻路。接下来就详细讲讲NavMesh系统。本系列提要Unity导航系统专题博客共分成三篇来讲解：【本篇为第一篇】第一篇（点击直达）：如何快速上手使用第二篇（点击直达）：详解NavMeshAgent参数，详解如何添加动态障碍（NavMeshObstacle），详解如何创建外链接（OffMeshLink）第三篇（点击直达）：
动手学强化学习（三）：动态规划算法（DynamicProgramming）1.简介2.悬崖漫步环境3.策略迭代算法3.1策略评估3.2策略提升3.3策略迭代算法4.价值迭代算法5.冰湖环境6.小结7.扩展7.1策略迭代7.2价值迭代文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）更多Ai资讯：公主号AiCharm与君共勉，一起学习。1.简介 动态规划（dynamicprogramming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决
动手学强化学习（三）：动态规划算法（DynamicProgramming）1.简介2.悬崖漫步环境3.策略迭代算法3.1策略评估3.2策略提升3.3策略迭代算法4.价值迭代算法5.冰湖环境6.小结7.扩展7.1策略迭代7.2价值迭代文章转于伯禹学习平台-动手学强化学习（强推）更多Ai资讯：公主号AiCharm与君共勉，一起学习。1.简介 动态规划（dynamicprogramming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。动态规划会保存已解决
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
