提示：m1mac安装原神（playcover+原神3.1）文章目录前言一、playcover下载1.前往官网2.找到合适的版本3.下载安装二、下载原神1.找一个靠谱的安装包分享网站2.下载对应安装包3.下载三、安装原神1.打开playcover2.再次打开playcover3.安装原神总结参考文献前言博主，新买了mac(m1pro)，看网上说mac也可以流畅玩原神很羡慕，自己也打算安一下。大体逻辑就是先安playcover作为模拟器，再下原神安装包。一、playcover下载playcover作者据说跑路了一段时间，但是现在（2022.10）github上的项目依旧有人在维护。哪个版本好不太清
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文章目录一、前言二、原神模型下载1、第一期模型2、第二期模型3、第三期模型4、第四期模型5、第五期模型6、第六期模型7、第七期模型8、模型合集打包下载三、pmx转fbx1、Blender下载与安装2、Cats插件下载与安装3、导入pmx模型4、修复材质问题5、修复模型：FixModel6、导出fbx四、Unity部分1、导入fbx和贴图2、从fbx中导出材质球3、卡通渲染3.1、简单粗暴，使用Unlit/Texture3.2、基于光照的卡通渲染3.3、UnityToonShader项目3.4、ToonMultiStepShader.shader3.5、材质球设置3.6、效果演示4、添加动画4.
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背景我们在GitHub上参与到某个开源项目的时候，通常有以下开发步骤。fork一份原仓库到我们自己的仓库中，在自己的仓库中切新的分支进行开发，开发完成之后，再推送到自己的仓库在原仓库进行PullRequest，等待审核人审核代码通过后，我们的分支就被合并到原仓库中这是一个典型的Github开发流程而在这个过程中，原仓库的代码经常会变动，而GitHub不会帮我们自动同步原仓库的代码，我们不确保自己修改的代码是否是最新的。因此我们就面临这样的一个问题：“Github进行fork后的仓库，如何与原仓库同步？”下面是楼主给大家总结出来的解决方法解决方法方法一：删掉自己名下fork的仓库，再fork一次
背景我们在GitHub上参与到某个开源项目的时候，通常有以下开发步骤。fork一份原仓库到我们自己的仓库中，在自己的仓库中切新的分支进行开发，开发完成之后，再推送到自己的仓库在原仓库进行PullRequest，等待审核人审核代码通过后，我们的分支就被合并到原仓库中这是一个典型的Github开发流程而在这个过程中，原仓库的代码经常会变动，而GitHub不会帮我们自动同步原仓库的代码，我们不确保自己修改的代码是否是最新的。因此我们就面临这样的一个问题：“Github进行fork后的仓库，如何与原仓库同步？”下面是楼主给大家总结出来的解决方法解决方法方法一：删掉自己名下fork的仓库，再fork一次
4月5日消息，随着人工智能技术的发展，AI绘画软件越来越强大，可以根据文本或图片生成逼真的图像。这对于游戏行业来说，是一个提高效率和降低成本的机会，但对于打工人来说，这可能意味着失业浪潮即将袭来。据时代财经报道，已经有一众游戏公司迅速拥抱技术变革，将AI绘画引进工作流程，用以摆脱游戏行业巨大的人才压力和资金焦虑。游戏原画师是游戏美术的核心人员，负责设计游戏中的角色、场景、道具等。他们需要有丰富的想象力、绘画技巧和美学素养。但现在，AI绘画软件可以在几秒钟内生成高质量的图像，甚至超过一些原画师的水平。这让很多原画师感到不安和恐惧。一些游戏公司已经开始使用AI绘画软件来辅助或取代原画师的工作，从而
4月5日消息，随着人工智能技术的发展，AI绘画软件越来越强大，可以根据文本或图片生成逼真的图像。这对于游戏行业来说，是一个提高效率和降低成本的机会，但对于打工人来说，这可能意味着失业浪潮即将袭来。据时代财经报道，已经有一众游戏公司迅速拥抱技术变革，将AI绘画引进工作流程，用以摆脱游戏行业巨大的人才压力和资金焦虑。游戏原画师是游戏美术的核心人员，负责设计游戏中的角色、场景、道具等。他们需要有丰富的想象力、绘画技巧和美学素养。但现在，AI绘画软件可以在几秒钟内生成高质量的图像，甚至超过一些原画师的水平。这让很多原画师感到不安和恐惧。一些游戏公司已经开始使用AI绘画软件来辅助或取代原画师的工作，从而
本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1,2,0],dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标2的元素，最后是原来下标0的元素最大。下面的小代码演示了该函数的用法，并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。>>>importnumpyasnp>>>x=np.random.randint(1,100,10) #随机整数>>>xarray([84,34,22,67, 5, 6,76,36,99,30])>>>np.args
本文主要演示numpy的argsort()函数的用法。这个函数的返回值是数组中的元素排序后的原下标，例如np.argsort([3,1,2])的返回结果是array([1,2,0],dtype=int64)，表达的是意思是原来下标1对应的元素最小，然后是原来下标2的元素，最后是原来下标0的元素最大。下面的小代码演示了该函数的用法，并在最后按数组中原来的位置顺序返回了最大的5个元素。>>>importnumpyasnp>>>x=np.random.randint(1,100,10) #随机整数>>>xarray([84,34,22,67, 5, 6,76,36,99,30])>>>np.args
