7月20日消息，谷歌今天发布新闻稿，宣布在 Win10、Win11 平台推出桌面版“附近分享”（NearbyShare）功能，方便用户快速在安卓设备和PC之间传输照片、文件和视频。谷歌表示Win10、Win11版NearbyShare功能于今年3月开始测试，在此期间收到了大量用户反馈和建议，在修复诸多BUG之后该功能已趋于稳定，现面向所有用户开放。谷歌表示过去几个月的Beta测试期内，有超过170万人测试了该功能，在安卓设备和PC之间传输了超过5000万个文件。NearbyShare正式版在测试版基础上添加了几项新功能/新特性，IT之家汇总如下：谷歌添加了完成文件传输的估计时间。在用户发送视频
前言第一篇我们简要概述了新版NavMesh的一些新增功能，以及旧版的对比。本篇我们来讲一讲NavMeshSurface、NavMeshLink这两个组件的参数以及如何应用，接下来就进入正题吧。本系列提要Unity新版NavMesh专题博客共分成三篇来讲解：【本篇为第二篇】第一篇（点击直达）：新版NavMesh安装使用与概述第二篇（点击直达）：详解NavMeshSurface、NavMeshLink组件的参数和应用第三篇（点击直达）：详解NavMeshModifier、NavMeshModifierVolume组件的参数和应用目录前言本系列提要一、NavMeshSurface组件1.AgentT
概述AStar算法是一种图形搜索算法，常用于寻路。他是以广度优先搜索为基础，集Dijkstra算法和最佳优先(bestfit)于一身的一种算法。示例1:4向示例2:8向思路递归的通过估值函数找到最佳路径，估值函数与距离相关，也有可能与通过代价系数相关（例如平地系数为1，坡地系数为2），有三个参数：G：起点点到当前点的代价H:当前点到终点的代价F:F=G+H与最佳路径权重负相关的参数过程大概：代码示例位置定义publicstructVec2{publicintx;publicinty;publicVec2(intx,inty){this.x=x;this.y=y;}publicstaticVec
数据发布后，现货黄金短线下挫7美元，现报1808.30美元/盎司；美元指数短线走高16点，现报95.44。美国1月失业率4%，预期3.9%，前值3.9%。美国1月平均每小时工资同比5.7%，预期5.2%，前值4.7%。2月4日周五的数据显示，美国1月非农就业新增46.7万人，高于预期的新增12.5万人，前值为新增19.9万人。具体细节包括：美国1月失业率4%，预期3.9%，前值3.9%。美国1月劳动力参与率62.2%，预期61.9%，前值61.9%。美国1月平均每周工时34.5小时，预期34.7小时，前值34.7小时。美国1月平均每小时工资同比5.7%，预期5.2%，前值4.7%。美国1月平均
基于A*的寻路路径点生成，这里只做之后的显示以及曲线平滑这里主要是Catmull-Rom的应用，最终选用的是CentripetalCatmull–Romspline起初想要通过贝塞尔曲线去平滑路径，但是很快便发现路径平滑后它不穿过中途点。贝塞尔曲线Catmoll-Rom参考由最少4个点进行差值计算，差值结果在p1-p2之间曲柄是由P’(0)=τ(Pi-Pi-2),P’(1)=τ(Pi+1-Pi-1)Chordal与Uniform样条曲线的最大区别是对每一个τ都进行了计算实际间隔长度Centripetal则是对这个τ部分又进行了一个幂次方，当幂是0则为Uniform，为1则是Chordal，而0
1.场景中的地面和障碍物都设置成静态的， 2.给需要寻路的AI物体添加NavMeshAgent组件，3在window下面找到navigation，打开选all，调好参数后点击bake4.运行时用代码实现鼠标点击屏幕一点，AI就自动避让障碍物到达（代码在下面） usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;usingUnityEngine.AI;publicclassNavigation:MonoBehaviour{privateNavMeshAgentagent;voidStart(){age
前言之前我们讲解过Unity的NavMesh系统，其中提到过这个新版的NavMesh，它解决现有NavMesh的几个缺陷，比如无法动态烘焙，无法按照Agent的半径和高度适当的判断可行路径。现在新版NavMesh可以彻底解决这个问题！某种意义上讲，它只能算作一个补丁，因为它要依赖于原有的NavMesh系统，本篇文章就来讨论一下这个新版NavMesh系统到底是什么。本系列提要Unity新版NavMesh专题博客共分成三篇来讲解：【本篇为第一篇】第一篇（点击直达）：新版NavMesh安装使用与概述第二篇（点击直达）：详解NavMeshSurface、NavMeshLink组件的参数和应用第三篇（点
Unity中的导航寻路系统是能够让我们在游戏世界当中，让角色能够从一个起点准确的到达另一个终点，并且能够自动避开两个点之间的障碍物选择最近最合理的路径进行前往 Unity 中的导航寻路系统的本质，就是在A星寻路算法的基础上进行了拓展和优化导航网格(NavMesh)的生成——要想角色能够在场景中自动寻路产生行进路径，那么必须得先有场景地形数据，导航网格生成就是生成用于寻路的地形数据导航网格寻路组件(NavMeshAgent)——寻路组件就是帮助我们根据地形数据计算路径让角色动起来的关键导航网格连接组件(Off-MeshLink)——当地形中间有断层，想让角色能从一个平面跳向另一个平面，网格连接
在一些无缝大世界的游戏当中，我们通常能够体验到游戏的自动寻路功能，通过自动寻路，玩家可以不用任何操作就到达任务或者玩法的目的地，从而让游戏过程更加轻松。在测试寻路功能时，不仅需要检查寻路是否成功到达，而且也需要关注寻路路径呈现的效果，从而确定玩家是否走在策划预想的路径上。由于寻路起点、终点选择的随机性，人工执行寻路测试时，往往需要根据自定义的规则遍历多个特定的起点终点，这样操作起来不仅非常耗费人力，而且针对再后台存储navmesh数据、做动态烘焙以及计算寻路路径的场景，在验收寻路效果时，测试人员还需要多次手动从后台拉取一定范围的navmesh数据并绘制在客户端的路面上，才能知道玩家是走在什么样
历上规模最大的图灵测试，已经初步有结果了！今年4月中旬，AI21实验室推出了一个好玩的社交图灵游戏——「人类还是机器人？」。游戏一推出，广大网友就玩疯了。现在，全球已经有150多万名参与者，在这个游戏中进行了超过1000万次对话，还纷纷在Reddit和Twitter上po出自己的经验和策略。小编当然也按捺不住好奇心，尝试了一把。交谈了两分钟，游戏就要求我去猜，背后和我聊天到底是人还是AI。所以，游戏中跟我谈话的是谁？某些是真人，另外一些，当然就是基于目前最领先的大语言模型的AI机器人，比如Jurassic-2和GPT-4。现在，作为研究的一部分，AI21Labs决定把这个图灵测试结果的实验向公
