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【Unity3D编辑器开发】Unity3D中实现Transform快速复制粘贴【非常实用】

推荐阅读CSDN主页GitHub开源地址Unity3D插件分享简书地址我的个人博客大家好,我是佛系工程师☆恬静的小魔龙☆,不定时更新Unity开发技巧,觉得有用记得一键三连哦。一、前言在开发中,常常会遇到频繁复制粘贴物体的坐标、旋转、缩放的操作。使用Unity自带的组件复制粘贴比较麻烦:复制:粘贴:还有一些需要复制位置、旋转、缩放的值到到代码中,如果一个一个复制粘贴非常麻烦,还要一些需要复制添加自定义文本,也很不方便。所以,就开发了一个小工具,来提升开发效率。二、正文2-1、实现快速复制/粘贴,位置/旋转/缩放功能效果图:在Editor文件夹中新建脚本,随便命名,然后编辑代码:usingUni

深度学习篇之tensorflow(2) ---图像识别

tensorflow处理图像识别图像识别图像识别的关键点及特点卷积神经网络原理视觉生物学研究神经网络优势卷积层池化层正则化层卷积神经网络实例样本数据读取urlretrieve()方法pythontarfile模块构建卷积神经网络模型构建卷积层构建池化层完整代码实战完成代码图像识别研究图像识别离不开两样东西:第一,大量的样本数据;第二,好的算法。从某种意义上来说,数据比算法更重要,算法只是决定了图像识别的准确率,但如果没有样本数据,图像识别就无从谈起了。图像识别的关键点及特点图像识别的关键:特征和特征之间的相对位置。首先是特征,我们记住一个事物首先记住的应该是它的关键特征,然后将这些关键特征与我

windows - tensorflow : failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE

我的测试:importtensorflowastfhello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess=tf.Session()`错误:c:\l\work\tensorflow-1.1.0\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_driver.cc:405]调用cuInit失败:CUDA_ERROR_NO_DEVICE->但是“/cpu:0”工作正常配置:nvidia-smi:CUDA9.1版tensorflow-1.1.0Windows10cudnn64_7.dll(安装在C:\ProgramFiles\NVIDIAG

tensorflow-gpu卸载 (windows)

Tensorflow-gpu卸载前言(一)、删除虚拟环境(二)、删除cuda:(三)、删除cudNN:(四)、Tensorflow-gpu重装前言在安装Tensorflow-gpu时,如果,Tensorflow-gpu、Python、cuda、cuDNN版本关系不匹配很容易安装出错,要重新安装的话,要把之前装的卸载干净!(一)、删除虚拟环境tensorflow-cpu卸载,激活进入虚拟环境,在这里卸载://激活虚拟环境condaactivatetensorflow进入虚拟环境安装路径:pipuninstallprotobufpipuninstalltensorflow-gpu//指定版本卸载p

OpenCV实现手势音量控制 报错日志 INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.

项目场景:OpenCV实现手势音量控制:使用OpenCV和mediapipe库进行手势识别,并利用手势距离控制电脑音量。原文:OpenCV实现手势音量控制问题描述今天在网上看到这个博主利用OpenCV实现手势音量控制,于是我试了一下这个代码,安装库后发现还没办法顺利运行。显示INFO:CreatedTensorFlowLiteXNNPACKdelegateforCPU.原因分析:我在csdn,GitHub,知乎等上找了很久,没有找到好的解决方案,于是我问了一下chatgpt。它告诉我们这是一个日志信息,我意识到这可能不是报错,不是代码无法顺利运行的原因。接着我翻了一下评论区,发现有人把第134

【HuggingFace】Transformers(V4.34.0 稳定)支持的模型

    Transformer(4.34.0STABLE版本)是自然语言处理领域的一个重要工具包,为开发者提供了丰富的预训练模型资源,可以用于各种文本处理任务。在这个版本中,Transformer支持了众多模型,每个模型都具有不同的优势和适用领域。下面是一个Transformer4.43.40版本所支持的所有模型的目录,让您能够更好地了解这一工具包的功能和用途。🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚ALBERT(来自Google研究和芝加哥丰田技术研究所)与论文ALBERT:轻量级BERT用于自监督学习语言表示一起发布,作者为ZhenzhongLan,MingdaChen,Sebas

transform.transformexception在Android中

当我尝试使用ITEXT在运行时生成PDF时,我会遇到错误。当应用程序以设备或基因运动运行时,该错误会出现。Error:Executionfailedfortask':app:transformClassesWithJarMergingForDebug'.com.android.build.api.transform.TransformException:java.util.zip.ZipException:duplicateentry:com/lowagie/bc/asn1/ASN1Encodable.class.我的Gradle代码是:applyplugin:'com.android.app

推荐系统离线评估方法和评估指标,以及在推荐服务器内部实现A/B测试和解决A/B测试资源紧张的方法。还介绍了如何在TensorFlow中进行模型离线评估实践。

文章目录🌟离线评估:常用的推荐系统离线评估方法有哪些?🍊1.RMSE/MSE🍊2.MAE🍊3.Precision/Recall/F1-score🍊4.Coverage🍊5.Personalization🍊6.AUC🌟评估指标:我们可以用哪些指标来衡量模型的好坏?🍊1.Precision/Recall/F1-score🍊2.MAP🍊3.NDCG🍊4.HitRate🍊5.Coverage🌟特别加餐|TensorFlow的模型离线评估实践怎么做?🍊1.数据准备🍊2.模型训练🍊3.模型评估🍊4.指标衡量🌟在线测试:如何在推荐服务器内部实现A/B测试?🍊1.划分用户🍊2.实现对比🍊3.统计结果🍊4.结论

【深度学习 | Transformer】释放注意力的力量:探索深度学习中的 变形金刚,一文带你读通各个模块 —— Multi-head Self-attention模块(二)

🤵‍♂️个人主页:@AI_magician📡主页地址:作者简介:CSDN内容合伙人,全栈领域优质创作者。👨‍💻景愿:旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长!!🐱‍🏍🙋‍♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)作者:计算机魔术师版本:1.0(2023.10.15)摘要:本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅该文章收录专栏[✨—《深入解析机器学习:从原理到应用的全面指南》—✨]自注意力机制(Self-Attent

TensorFlow案例学习:使用 YAMNet 进行迁移学习,对音频进行识别

前言上一篇文章TensorFlow案例学习:简单的音频识别我们简单学习了音频识别。这次我们继续学习如何使用成熟的语音分类模型来进行迁移学习官方教程:使用YAMNet进行迁移学习,用于环境声音分类模型下载地址(需要科学上网):https://tfhub.dev/google/yamnet/1YAMNet简介YAMNet(YetAnotherMusicRecognitionNetwork)是由谷歌开发的音乐识别模型。它是一个基于深度学习的模型,可以用于识别音频中的各种环境音、乐器音、人声等。YAMNet使用了卷积神经网络(CNN)作为主要的网络结构。它的输入是音频波形数据,通过一系列卷积和池化层来