在使用Unity开发Android的过程中，可以通过使用UnityRemote这个app来和真机连接，进而在真实环境下进行测试性能等工作，而本次则是由于其他问题引出的一个小坑，记录以备后续查询。这次是由于在自学过程中遇到的一个工程，虽然是面向安卓开发的，问题是在Unity的Game界面无法进行局内的点击操作，经过查看，其内部代码使用了Input.touches来获取点击信息，这个接口貌似只在移动端才有效，所以在Unity自带的Game界面无法进行游戏操控。虽然也可以自己改代码解决，但是也想着之前没用模拟器连接过Unity所以特此尝试。第一步：给模拟器安装UnityRemote5第二步：开启模拟

1.如需资源热更可以勾选此选项2.将需要加载的资源拖到Group下并修改Group的加载方式2.1将该Group的加载方式改为远程3.配置存储桶并修改Addressable的远程加载路径以腾讯云为例各家对象存储页面可能有点差异，请自行查阅相关文档。3.1将访问权限改为公有读私有写3.2复制访问域名并修改Addressable的加载路径 [BuildTarget]对应当前的平台4.完成上述操作后即可打包部署到对象存储桶4.1打包bundle打包路径在AddressableAssetSettings可以查看，默认路径在项目的根目录4.2上传至对象存储桶（将打包好的文件夹整体上传）5.加载资源5.1

目录🎮一、跳跃，加速跑🎮二、玩家自定义输入昵称🍅2.1给昵称赋值🍅2.2实现 🎮三、玩家昵称同步到房间列表🍅3.1获取全部玩家 🍅3.2自定义Player中的字段🍅3.3实现🎮四、计分板功能的实现🍅4.1设置玩家分数🍅4.2实现前几天对之前肝出的射击游戏Demo进行了小小的优化，顺便在了解一下PUN插件。怎么实现的这个Demo可以来看一下这篇文章：Unity之PUN2插件实现多人联机射击游戏-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞19次，收藏19次。周五的下午永远要比周六幸福，周五好啊大家有在认真摸鱼吗。前两天我突发奇想想做联机游戏，就去找教程，肝了一天终于做出来了。先说一下搜寻资料过程中找

第十四课：理解自注意力机制和Transformer模型第十四课：自注意力机制和Transformer1.自注意力机制简介自注意力机制的计算2.Transformer模型3.Transformer在NLP中的应用4.动手实践：探索Transformer模型结语第十四课：自注意力机制和Transformer1.自注意力机制简介自注意力机制（Self-Attention）是一种允许输入序列中的每个位置都与其他所有位置交互以计算表示的机制。它是Transformer架构的核心，被广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域。自注意力机制的计算给定一个序列(X)（例如，一个句子中的单词序列

 lua解析器voidStart(){//Lua解析器能够让我们在Unity中执行Lua//一般情况下保持它的唯一性LuaEnvenv=newLuaEnv();//执行Lua语言env.DoString("print('你好世界')");//执行一个Lua脚本Lua知识点：多脚本执行require//默认寻找脚本的路径是在Resources下并且因为在这里//估计是通过Resources.Load去加载Lua脚本txtbytes等等//所以Lua脚本后缀要加一个txtenv.DoString("require('Main')");//帮助我们清除Lua中我们没有手动释放的对象垃圾回收//帧更新

【项目资源下载】本篇配套直接打开可用的项目包地址，欢迎下载：https://download.csdn.net/download/weixin_41697242/88612084【背景】想要在Unity中实现实时远程桌面，找到了RenderStreaming这个手段，本篇介绍相应的使用方法和实例。【要求】平台：基本常用平台包括安卓，苹果（max和IOS），Windows64，Linux都行。不过不同平台支持的浏览器不同。我是Windows，所以什么浏览器都可以，没什么讲究。Unity版本：2020.3以上应该都可以【原理】在Unity中用的WebRTC还是WebRTC，本质还是PeertoPe

文章目录先看看最终效果配置连接点配置不同状态不同颜色的材质连接器控制建造系统代码效果源码参考完结先看看最终效果配置连接点配置不同状态不同颜色的材质连接器控制publicclassConnector:MonoBehaviour{[Header("连接器位置")]publicConnectorPositionconnectorPosition;[Header("连接器所属建筑类型")]publicSelectedBuildTypeconnectorParentType;[Header("是否可以连接地面")]privateboolcanConnectToFloor=true;[Header("是否

最近时常被吐槽不够开源的OpenAI，突然开放了一次。今天一早，OpenAI机器学习研究员JanLeike宣布，OpenAI开放了自己内部一直用于分析Transformer内部结构的工具。GitHub链接：https://github.com/openai/transformer-debugger该项目开放才几个小时，虽然没有经过太多宣传，star数量上涨得也挺快。TransformerDebugger介绍TransformerDebugger(TDB)是OpenAI对齐团队（Superalignment）开发的一种工具，旨在支持对小体量语言模型的特定行为进行检查。据介绍，该工具把自动可解释性

今天，由Transformer作者之一AidanGomez参与创立的人工智能初创公司Cohere迎来了自家大模型的发布。Cohere推出的模型名为「Command-R」，参数量为35B，它是一个针对大规模生产工作负载的全新大语言模型研究版本。该模型属于「可扩展」模型类别，能够平衡高效率和高精度，使企业用户超越概念验证，进入生产阶段。作为一种生成模型，Command-R针对检索增强生成（RAG）等长上下文任务以及使用外部API和工具进行了优化。该模型旨在与自家行业领先的嵌入（Embed）和重新排序（Rerank）模型配合使用，为RAG应用程序提供一流的集成，并在企业用例中具有出色表现。就其架构而

Unity--自动版面（HorizontalLayoutCroup）HorizontalLayoutCroup：“水平布局组”组件将其子布局元素并排放置。它们的宽度由各自的最小，首选和灵活的宽度决定，具体取决于以下模型：所有子布局元素的最小宽度被添加在一起，并且它们之间的间距也被添加。结果是水平布局组的最小宽度。所有子布局元素的首选宽度被添加在一起，并且它们之间的间距也被添加。结果是水平布局组的首选宽度。如果水平布局组的最小宽度或更小，则所有子布局元素也将具有其最小宽度。“水平布局”组越接近其首选宽度，每个子布局元素也将越接近其首选宽度。如果“水平布局组”宽于其首选宽度，它将根据子布局元素各自