限制功能原著地址：unity限制相机可移动区域（boxcollider）_unity限制相机移动区域_manson-liao的博客-CSDN博客一、创建限制区域创建一个Cube，Scale大小=1，添加组件：BoxCollder，调整BoxCollder的Size（此为限制区域）二、代码（功能：WADS（或者上下左右方向键）以及使用QE上升下降移动和鼠标等控制相机的移动转向等，限制功能是类里的方法为：limitation()，放在Update里执行即可）usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngin
文章目录前言一、正交相机视图空间转化到裁剪空间干了什么1、正交相机裁剪的范围主要是这个方盒子2、裁剪了之后，需要把裁剪范围内的坐标值化到[-1,1]之间，这就是我们的裁剪空间。3、在Unity中，设置相机为正交相机4、在这里设置相机的近裁剪面和远裁剪面二、把正交相机的方盒子内的坐标转化到裁剪空间1、我们在Unity创建两个游戏对象来解释2、正交相机坐标到裁剪坐标的映射关系3、化简X轴坐标4、化简Y轴坐标5、化简Z坐标(OpenGL下[-1,1])6、化简Z坐标(DirectX下[0,1])三、把转化后的坐标转化为矩阵1、OpenGL下2、DirectX前言我们把顶点坐标信息转化为裁剪空间。有可
智能优化算法应用：基于广义正态分布算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于广义正态分布算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.广义正态分布算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用广义正态分布算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。1.无线传感网络节点模型本文主要基于0/1模型，进行寻优。在二维平面上传感器节点的感知范围是一个以节点为圆心，半径为RnR_nRn的圆形区域，该圆形区域通常被称为该节点的“感知圆盘”，RnR_nRn称为传感器节点的感知
1.效果演示https://www.bilibili.com/video/BV1Vu4y1d7eY?p=12.GameApp和单例父类实现GameApp和单例父类实现_哔哩哔哩_bilibili3.SoundManager编写实现bgm播放SoundManager编写实现bgm播放_哔哩哔哩_bilibili4.修改鼠标样式修改鼠标样式_哔哩哔哩_bilibili5.MVC基本脚本实现https://www.bilibili.com/video/BV1Vu4y1d7eY?p=56.ControllerManager编写ControllerManager编写_哔哩哔哩_bilibili7.Vie
文章目录前言一、ShaderToy网站二、ShaderToy基本框架1、我们可以在ShaderToy网站中，这样看用到的GLSL文档2、voidmainImage是我们的程序入口，类似于片断着色器3、fragColor作为输出变量，为屏幕每一像素的颜色，alpha一般赋值为14、fragCoord作为输入变量三、怎么把ShaderToy的Shader转化为Unity中的Shader1、使用到的代码基础模板2、逐条把ShaderToy代码转化到Unity中Shader三、最终效果前言我们在之前的文章中，学习了很多的Shadar知识。但是，我们没有自己实现一些奇特的效果。而ShaderToy是一个
最近需要对软件进行硬件加密，综合考虑决定使用圣天诺（赛孚耐）这款加密狗，其它品牌加密狗都大差不差，也可借鉴本章。除了本身的硬件锁外，我还需要读取到加密狗的id以及内存信息。首先，准备一个已授权并且写入数据内存的加密狗，这个烧制授权、写入内存就不写了，本章主要是解析Unity如何读取加密狗信息。进入正片：1.首先准备以下5个dll。apidsp_windowsapidsp_windows_x64hasp_net_windowshasp_windows_27393hasp_windows_x64_27393这个dll获取方法：C:\Users\Administrator\Documents\Tha
编程实现优化算法，并3D可视化1.函数3D可视化分别画出和的3D图:importtorchimportnumpyasnpimportcopyfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommatplotlibimportanimationfromitertoolsimportzip_longestclassOp(object):def__init__(self):passdef__call__(self,inputs):returnself.forward(inputs)#输入：张量inputs#输出：张量outputsdefforward(self,inputs):#r
因技术更新，发现以前的文章有些过时，一些地方跟不上目前进度了，导致开发中出现一大堆问题，所以参考之前的一些文章整理了一下，希望对大家有所帮助。工具Unity2020AndroidStudio2021AndroidStudio操作1.依然创建一个新的空项目，点击Next。2.根据自己需要设置项目名称和包名，记住MinSDK这里API等级，之后在Unity发布时也要和它同步设置。然后点击Finsh。3.创建好就是这样了。点击Android下拉列表，选择Project。这两个可以删掉，没啥用(有没有用我也不知道)，但是删掉没啥影响。4.然后找到build.gradle这个文件，双击打开。把箭头1所指
文章目录一、前言二、3D目标检测算法梳理三、总结一、前言前些日子作者对点云与图像融合领域进行了一些调查，经过作者浅显的调查发现现今的“点云与图像融合”主要作为一种综合工程手段应用在3D目标检测（包括但不限于：车道线识别、距离估算、有遮挡的目标识别）等自动驾驶领域。因此在调研的过程中梳理了3D目标检测算法的主要实现方法，并对各种经典算法做了类别区分。二、3D目标检测算法梳理注：这里只给出了算法的缩写，就不单独给出算法的出处文献了。如果读者对某个具体的算法感兴趣，可以在百度搜索对应的缩写名称便能看到具体的介绍。三、总结经过这一番调研来看，目前的点云与图像融合主要被用于3D目标检测等任务。它提出的初
论文题目：MultiscaleFeatureFusionNetworkIncorporating3DSelf-AttentionforHyperspectralImageClassification作者：中北大学期刊：中科院二区RemoteSensing摘要：近年来，基于深度学习的高光谱图像（HSI）分类方法取得了巨大成功，卷积神经网络（CNN）方法在HSI分类任务中取得了良好的分类性能。然而，卷积操作仅适用于局部邻域，并且在提取局部特征方面是有效的。长距离的交互特征难以捕捉，在一定程度上影响了分类的准确性。同时，来自HSI的数据具有三维、冗余和噪声的特点。为了解决这些问题，我们提出了一种集成
