目录基础介绍动态资源加载更新和添加内容打包策略资源分组频繁更新的资源资源压缩Unload（true）和Unload（false）Unload(false)Unload(true)确定何时卸载引用计数场景和状态管理资源使用频率内存预算和监控用户输入和游戏逻辑处理依赖关系 依赖管理使用AssetBundleManifest减少资源依赖的资源管理实战案例内存占用查看版本更新处理基础介绍Unity中的AssetBundles是一种用于存储和加载各种资源的打包机制。它们允许开发者将游戏资源（如场景、模型、纹理、声音等）打包成一个或多个文件，这些文件可以在游戏运行时动态加载。AssetBundles主要用
低级的欲望放纵即可获得，高级的欲望只有克制才能达成。——卡耐基1、粉丝的误会很多粉丝，问我， "胡老师我想报您的培训班。"...得知我知识业余时间写文章，紧接着又会问，"jg单位这么清闲啊，你居然有这么多时间写文章的？而且你文章很深，每一篇我都看都要看很久！"...这种粉丝确定不是来害我的？？！在此澄清3点：我的工作还是很忙的工作性质原因，往往一阵阵，有时候很忙，要996，有时候可能稍微没那么忙，不需要加班；写文章时间都是利用的业余时间我只是在别人打麻将、钓鱼的时候用来写作，仅此而已。文章深度我的文章有的虽然看上去很深或者内容很广，这其实是得益于我之前做过很多项目、以及做嵌入式培训的时候积累的
文章目录1.1解决方案的API，参数1.2绘制关键点和连线1.2.1API1.2.2函数参数1.3姿势关节点跟踪封装模块1.4查看33个关节点坐标1.4.133个关节点参数名1.4.2查看某一个关节点坐标1.4.3*将xy的比例坐标转换成像素坐标*1.5查看FPS1.5.1查看FPS1.5.2在图片上显示FPS官方文档：https://google.github.io/mediapipe/1.1解决方案的API，参数API/参数说明STATIC_IMAGE_MOD默认为False，将输入图像视为视频流。它将尝试在第一张图像中检测最突出的人，并在成功检测后进一步定位姿势地标。在随后的图像中，它只
答辩PPT论文摘 要随着现在网络的快速发展，网络的应用在各行各业当中它很快融入到了许多学校的眼球之中，他们利用网络来做这个微课程学习系统的网站，随之就产生了“智能手机的微课程学习系统”，这样就让用户智能手机的微课程学习系统更加方便简单。对于本智能手机的微课程学习系统的设计来说，它主要是采用后台采用java语言、springboot框架，它是应用mysql数据库、Android等技术动态编程以及数据库进行努力学习和大量实践，并运用到了APP的建设中在整个系统的设计当中，具体根据网上智能手机的微课程学习系统的现状来进行开发的，具体根据用户需求实现网上智能手机的微课程学习系统网络化的管理，各类信息有
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录本文是个人的conda学习小结一、conda介绍（minconda）二、conda命令1.conda具体命令1.1conda帮助三、condainfo1、查看所有的信息2、查看基础环境的路径3、列出当前所存在的所有的conda环境4、列出所有环境变量5、查看令牌所有公开通道四.condacreate1、创建conda环境2、进入conda环境3、查看具体包4、退出环境5、根据地址创建conda环境6、克隆（复制）现有环境7、创建新环境并安装多个包五、condainstall六、condaremove七、condaclean
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有感觉到）。比如，小到各种的个性化推荐，语音控制，人脸识别等我们平时经常接触的应用，大的方面有医疗领域，机器学习的成果在这些领域帮助医生进行疾病诊断、辅助手术和治疗，以及提供个性化的健康管理方案；还有交通领域，未来的自动驾驶会给我们的出行方式带来革命性的变化。此外，机器学习还渗透到很多其他的方方面面，这
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有感觉到）。比如，小到各种的个性化推荐，语音控制，人脸识别等我们平时经常接触的应用，大的方面有医疗领域，机器学习的成果在这些领域帮助医生进行疾病诊断、辅助手术和治疗，以及提供个性化的健康管理方案；还有交通领域，未来的自动驾驶会给我们的出行方式带来革命性的变化。此外，机器学习还渗透到很多其他的方方面面，这
全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。CUD
全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。CUD
决策树分类算法是一种监督学习算法，它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分，这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果，而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初，当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在1981年，J.RossQuinlan开发了ID3算法，该算法使用信息增益来选择决策树的最佳划分属性。后来，在1986年，J.RossQuinlan提出了C4.5算法，该算法引入了剪枝技术，以防止过拟合，该算法还引入了处理连续属性、缺失数据和多值属性等新特性。在1998年，JeromeFriedman等人
