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概述UnityTest是一个为C构建的单元测试框架。本文基于STM32F407为基础，完全使用STM32CubeIDE进行开发，移植和简单使用Unity。单片机型号：STM32F407VET6软件：STM32CubeIDE Version:1.14.1 UnityVersion：2.6.0一、配置stm32工程新建工程，选择407芯片，生成工程后开始配置硬件，这里我们只使用了串口1，作为打印输出串口，按照图片设置，波特率等根据需要设置，这里我使用的默认值。我习惯单独生成c和h文件。保存生成代码。在main.c文件中添加串口重定向函数/*Privateusercode-------------
声控游戏，关键字识别，语音识别一，声控游戏声控游戏的关键就在于声控二字，角色的控制在勇士传说的学习中已经用到了很多。而声音的输入还是头一次遇见。跟着b站up的学习一下正片_哔哩哔哩_bilibili声音的输入主要是利用到了Microphone。附上unity的官方文档Unity-ScriptingAPI:Microphone(unity3d.com)通过这个我们可以用麦克风录制一段音频然后储存在AudioClip里面。实现思路在麦克风录制的时候，每帧都在音频中切一小段，获取当前这段音频最大的音量。在update中获取最大音量并实时更新。需要注意的是不同的设备、麦克风的声音大小是不同的，用来在游
这就是有代码提示功能的样子！非常的好用对于小白。首先，我之前尝试过很多办法，自己发现只要安装一个.NETSDK版本即可之前安装了8.0.100版本没有代码提示，安装7.0.404版本的.NETSDK就有代码提示啦下载.NET7.0SDK(v7.0.404)-Windowsx64Installer(microsoft.com)这个.NETSDK的下载地址（注意，不用和我一样下载两个，下载7.0.404版本即可）这里大家可以在控制台（win键+R键，输入cmd，点击确定）输入：dotnet--list-sdks查看是否安装成功。另外，还需要VSCode的C#插件| C#建议把这两个插件都给安装好。
大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。最近我的OpenAI的APIkey由于调用次数太多被封了…不知道下个月能不能解封。而为了尽可能地不花钱，先来看下国内的大模型API怎么用。本文是百度文心一言API的使用。文章目录0.接入流程1.注册百度千帆账号，创建应用2.获取AccessToken3.调用文心大模型接口4.API在线调试5.其它0.接入流程整体流程图如下：1.注册百度千帆账号，创建应用（1）首先注册千帆账号并登录千帆平台官网地址：https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applica
简单记录一下RectTransform修改位置的方法，不知道有没有其他更方便的方法，有的话可以评论分享一下。offsetMax影响Right,Top：gameobject右上角相对于锚点的偏移，vector2(right,top)offsetMin影响Left,Bottom：gameobject左下角相对于锚点的偏移，vector2(left,bottom)this.gameObject.GetComponent().offsetMax=newVector2(5001,5002);this.gameObject.GetComponent().offsetMin=newVector2(5003
Gemma的简单介绍Gemma是一系列轻量级、最先进的开放式模型，采用与创建Gemini模型相同的研究和技术而构建。Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队开发，其灵感来自Gemini，其名称反映了拉丁语gemma，意思是“宝石”。除了模型权重之外，Google还发布了工具来支持开发人员创新、促进协作并指导负责任地使用Gemma模型。以下是关键细节：发布了两种尺寸的模型配重：Gemma2B和Gemma7B。每个尺寸都发布了经过预训练和指令调整的变体。ResponsibleGenerativeAI工具包为使用Gemma创建更安全的AI应用程序提供了指导和基本工具。通过原生
最近Mac系统在运行大语言模型（LLMs）方面的性能已经得到了显著提升，尤其是随着苹果M系列芯片的不断迭代，本次我们在最新的MacOs系统Sonoma中本地部署无内容审查大语言量化模型Causallm。这里推荐使用koboldcpp项目，它是由c++编写的kobold项目，而MacOS又是典型的Unix操作系统，自带clang编译器，也就是说MacOS操作系统是可以直接编译C语言的。首先克隆koboldcpp项目：gitclonehttps://github.com/LostRuins/koboldcpp.git随后进入项目：cdkoboldcpp-1.60.1输入make命令，开始编译：ma
无模型的强化学习算法学习「强化学习」（基于这本教材，强烈推荐）时的一些总结，在此记录一下。动态规划算法需要马尔可夫决策过程是已知的（状态转移函数、奖励函数已知），智能体不用真正地与环境互动也能在「理性」世界里求得最优策略。现实通常并非如此，环境已知恰恰是很少见的。所以这里来看看「无模型的强化学习方法」，主要介绍：基于「时序差分」的Sarsa和Q-learning。时序差分方法时序差分结合了「蒙特卡洛方法」和「动态规划」。在「蒙特卡洛方法」中我们知道，要想估计一个状态的价值，可以以该状态出发，模拟出大量状态转移序列再求得这些序列的期望回报：\[\begin{aligned}V{(s_t)}&=\
目录前言一、VADER介绍二、环境配置三、PY的文本情绪评估脚本四，Unity调用Py脚本五，测试总结前言关于自己给自己桌宠接GPT后想反推出来文本的情绪状态方案一、VADER介绍vader——一种基于规则的英文文本情感识别方法_vader算法-CSDN博客VADER是一种基于词库和语法规则来进行文本情感分析的方法，目前除了基本的情感词语分析外，已能对表情符号（utf-8）等分析进行支持。二、环境配置创建新Unity项目创建StreamingAssets文件夹创建脚本文件夹#如果有用过Odin插件也可以先导入//方便测试用，没有也不要紧Python导入包vaderSentimentPython
