演示所使用的版本：电脑Win10系统Unity：2022.3.0RenderStreaming：3.1.0-exp.6 WebRTC：3.0.0-pre.5(Pre-release) RenderStreamingWebServer:3.1.0-exp.6目录1.安装RenderStreaming2.安装WebRTC3.在使用前请确保已安装web服务器和Node.js（1）Node.js的安装和配置这里可能出现“npm、node不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”报错，查看不到对应版本，解决方法主要是进行环境变量的配置，以下是打开“系统属性”界面的补充方法：方法①：方法②
目录一、发现阶段二、四种发现机制三、简单发现协议介绍1、InitialAnnouncement（初始通告）2、SimpleEDPAttributs（简单节点发现属性）3、Initialpeers（初始对等列表）所有DDS都具有三个最重要的机制，一是发现机制，二是收发机制，三是QoS机制。DDS的发现机制是高可靠性和即插即用扩展性的实现基础，也是DDS区别于传统消息队列、原始套接字程序的主要特征。因此，可以说发现机制不仅是FastDDS的核心机制，也是所有DDS的核心机制，不了解发现机制，则不能进阶为DDS高手。FastDDS作为一种数据分发服务（DDS）实现，它也提供了发现机制，允许跨域参与者
我正在使用EF核心从SQLite读取40,000个小对象/行，这需要18秒，这对于我的UWP应用来说太长了。出现这种情况时单核CPU使用率达到100%，但磁盘读取速度大约为1%。vardataPoints=_db.DataPoints.AsNoTracking().ToArray();如果没有AsNoTracking()，所花费的时间会更长。DataPoint是一个具有一些原始属性的小型POCO。我加载的数据总量是4.5MB。publicclassDataPointDto{[Key]publiculongId{get;set;}[Required]publicDateTimeOffse
我正在使用EF核心从SQLite读取40,000个小对象/行，这需要18秒，这对于我的UWP应用来说太长了。出现这种情况时单核CPU使用率达到100%，但磁盘读取速度大约为1%。vardataPoints=_db.DataPoints.AsNoTracking().ToArray();如果没有AsNoTracking()，所花费的时间会更长。DataPoint是一个具有一些原始属性的小型POCO。我加载的数据总量是4.5MB。publicclassDataPointDto{[Key]publiculongId{get;set;}[Required]publicDateTimeOffse
描述：vue中在路由那里你可能经常遇到[Vuewarn]:Errorinrender:"TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined(reading'matched')"的报错，导致页面无法显示的问题。如图： 解决：出现这种情况，你应该首先查看路由的引入是否正确！！在vue里面使用路由有一个比较需要注意的地方，就是要使用router来注册，连Router都不行，严格使用router。importrouterfrom'./router'//引入的时候可以不设置router，注册使用的时候必须是router
UnityRenderStreaming实现自定义数据发送前言一、总体思路二、管理脚本Test实现三、自定义SnedChannel四、自定义ReceiveChannel注意事件前言UinityRenderStreaming中已有的脚本实现了Video和Audio的收发和InputSystem相关事件的收发，那么如何简单的实现自定义的数据收发呢？（本文实现的是Unity端到Unity端的数据收发）一、总体思路关于UnityRenderStreaming包，其自身提供了与信令服务器建立连接的基础件脚本RenderStreaming.cs，还提供了一系列的创建连接的示例脚本：SingleConnec
OpenCV实战（17）——FAST特征点检测0.前言1.FAST特征点检测2.自适应特征检测3.完整代码小结系列链接0.前言Harris算子根据两个垂直方向上的强度变化率给出了角点(或更一般地说，兴趣点)的数学定义。但使用这种定义需要计算图像导数，计算代价较为高昂，特别是兴趣点检测通常只是更复杂算法的先决步骤。在本中，我们将学习另一个特征点检测算子FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)。其专门设计用于快速检测图像中的兴趣点；关键点检测仅基于几个像素的比较。1.FAST特征点检测使用OpenCV通用接口进行特征点检测，能够轻松使用任意特征点检测器。本节
OpenCV实战（17）——FAST特征点检测0.前言1.FAST特征点检测2.自适应特征检测3.完整代码小结系列链接0.前言Harris算子根据两个垂直方向上的强度变化率给出了角点(或更一般地说，兴趣点)的数学定义。但使用这种定义需要计算图像导数，计算代价较为高昂，特别是兴趣点检测通常只是更复杂算法的先决步骤。在本中，我们将学习另一个特征点检测算子FAST(FeaturesfromAcceleratedSegmentTest)。其专门设计用于快速检测图像中的兴趣点；关键点检测仅基于几个像素的比较。1.FAST特征点检测使用OpenCV通用接口进行特征点检测，能够轻松使用任意特征点检测器。本节
将其中的renderalignment设为local就可以了
产生场景创建仓库上传代码时，发现git的一个报错，意思是本地和远程不太一样（第一次提交）。原因是我们在创建仓库是创建了模板和.git忽略文件，这样使得远程和本地内容不太一样。我们只要在正常上传仓库流程push之前把远程仓库内容拉取到本地来。解决方案//生成git文件gitinit//把文件加入暂存区gitadd.或者gitadd-Agitadd.//把文件从暂存区加入到本地仓库gitcommit-m'系统配置-第一次提交'//与远程仓库建立连接gitremoteaddorigin仓库地址//把远程仓库忽略文件和说明文件拉取到本地gitpull--rebaseoriginmaster//把本地仓
