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
DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：MovieFactory是第一个全自动电影生成模型，可以根据用户输入的文本信息自动扩写剧本，并生成电影级视频。其中针对预训练的图像生成模型与视频模型之间的gap提出了微调方法非常值得借鉴。这篇博客详细解读一下这篇论文《MovieFactory:AutomaticMovieCreationfromTextusingLargeGenerativeModelsforLanguageandImages》目录贡献概述方法详解整体流程
关于我从2022年末开始接触AIGC，便一直紧跟最近技术与实践落地。期间参与copilot项目研发，落地了多个垂类AIGC大模型应用，熟悉各种AIGC相关技术如Agent，Langchain，chatdoc，向量数据库等。关于本系列请你认真看完，了解最佳食用方式。本系列是结合AI搜索技术所得素材然后整理笔记而成。所有问题答案均由AI提供初稿，而后修缮而成。每个问题回答后面我都会放上原文的链接，方便大家深度阅读。另外有覆盖不到的问题，尽请留言，会在下期更新。本期问题快浏1.大模型LLM的架构介绍2.目前有哪些主流大模型?3.大模型的涌现能力是因为什么？4.了解Bert的结构吗？5.Bert和GP
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
⭐️赠书-《AI赋能写作：AI大模型高效写作一本通》⭐️内容简介本书以ChatGPT为科技行业带来的颠覆性革新为起点，深入探讨了人工智能大模型如何为我们的创作提供强大支持。本书旨在帮助创作者更好地理解AI的价值，并充分利用其能力提升写作效率和质量。本书共7章，全面阐述了ChatGPT如何帮助创作者突破写作瓶颈、建立稳固的创作基础，并掌握高效成稿能力。此外，书中还详细介绍了在各类创意写作和职场写作领域中，如何利用ChatGPT进行高效创作。同时，本书还深入探讨了提示词在创作过程中所发挥的关键节点效应，以及ChatGPT如何帮助创作者塑造个人品牌价值，进而提升个人在职场中的发展空间。本书以通俗易懂
引言：大语言模型的长上下文理解能力在当今的人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）的长上下文理解能力成为了一个重要的研究方向。这种能力对于模型来说至关重要，因为它使得LLMs能够有效地应对各种应用场景，例如在庞大的PDF文件中分析和回应查询、保留扩展的对话历史以及增强交互式聊天机器人的功能。然而，由于训练语料库的可获取性有限，以及长上下文微调的成本过高，目前的开源模型在性能上往往无法与专有模型相媲美，且通常只能提供较小的模型尺寸（例如7B/13B）。针对这些限制，不需要额外训练即可进行上下文扩展的方法变得尤为吸引人。最近的无训练方法，包括LM-infin
我们正在寻找一个Java库/系统/包，它不仅可以进行基本验证，还可以进行关系验证。我们需要能够表达基于多个相关实体的验证标准。大多数验证模型SpringValidation、JSR303都是专门针对bean的属性进行验证的。但是我们需要一些可以跨bean的东西。我们的要求是提出一种验证模型状态的方法，同时将验证逻辑从Java代码中外部化。在上面的定义中，一个Bean就是一个POJO，而一个模型就是相关Bean的集合。因此，例如，如果Account有一个地址集合并且Account.countryOfResidence设置为美国，我想要一个验证规则来确保所有地址都包含美国国家/地区。因此，
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
