游戏引擎系列锦集】第14页

组织效能突围战：从人效洼地到行业标杆（下）

正如上一篇文章所说，人效低下往往带来一系列严重后果。很多企业开始意识到人效提升的必要性，但苦于找不到好的提升方案，不知该如何下手。今天继续来看六大模块和四个案例，相信会带给你新的启发。

·2025-03-18 09:15

Cisco ASA 9.23.1 - 思科自适应安全设备 (ASA) 软件

作者主页：sysin.org思科自适应安全设备(ASA)软件成熟的防火墙和网络安全平台CiscoASA系列安全设备可以保护各种规模的公司网络。它可让

·2025-03-18 08:44

从零开始写C++3D游戏引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十一从打光到材质细嚼慢咽逐条读代码系列

尤其在3D引擎开发的问题上，很多人都被各种困难给阻拦，放弃了在3D渲染，3D游戏引擎上大涨鸿图的机会。

金沙阳·2025-03-18 08:49

LeetCode第90题_子集II

LeetCode第90题：子集II题目描述给你一个整数数组nums，其中可能包含重复元素，请你返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集不能包含重复的子集。返回的解集中，子集可以按任意顺序排列。

@蓝莓果粒茶·2025-03-18 08:47

core-v-verif系列之cva6 cva6.py (5)

它负责设置、编译和运行RISC-V指令集模拟器（ISS）和RTL模拟器的测试。以下是主要功能及其作用：SeedGen类：生成测试迭代的伪随机种子。

CDerL·2025-03-18 08:16

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes

短剧萌·2025-03-18 08:45

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

在实际场景中，数据集可能会因为各种原因出现缺失

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 视频编码（一）

从Windows11开始，D3D12向现有视频API/DDI系列添加了视频编码功能。此功能提供一组一致的编码API/DDI，这些API/DDI与现有的D3D12框架一致，并允许开发人员使

程序员王马·2025-03-18 07:38

【数学线性代数】差分约束

前言C++算法与数据结构本博文代码打包下载什么是差分约束x系列是变量，y系列是常量，差分系统由若干如下不等式组成。

软件架构师何志丹·2025-03-18 07:07

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

B/S vs C/S架构：技术选型与实战对比

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间·2025-03-18 06:33

交换平台（一）第一章：数据交换平台的一些基本概念

正好这个项目的架构师也在公司做了一次架构层面的技术分享，我便把此次分享和我在项目实践中遇到的一些坑一起整理出来，形成本系列文章

姚毛毛-aione1.com·2025-03-18 06:33

天道酬勤系列之Ruby 字符串（String）介绍

Ruby字符串（String）Ruby中的String对象用于存储或操作一个或多个字节的序列。Ruby字符串分为单引号字符串（'）和双引号字符串（"），区别在于双引号字符串能够支持更多的转义字符。单引号字符串最简单的字符串是单引号字符串，即在单引号内存放字符串：'这是一个Ruby程序的字符串'如果您需要在单引号字符串内使用单引号字符，那么需要在单引号字符串使用反斜杠(\)，这样Ruby解释器就不会

技术小咖龙·2025-03-18 06:28

10-使用states

在FLEX术语里，state是视图改变的集，可叫作覆盖，它可以是增加或删除组件，改变属性和行为。每个Flex应用都有至少一个状态，叫basestate。

stone5·2025-03-18 05:54

学习pear的Image_Graph包的一些笔记

2007bystone5image_graph中的对象类型及结构graph----------总图形plotarea-------绘图区plot-------------图块dataset--------数据集point

stone5·2025-03-18 05:24

【Agent】OpenManus-Flow组件详细分析

Flow组件的核心是基于计划的执行模型，它将任务分解为一系列步骤，然后逐步执行这些步骤，直到任务完成。

非晓为骁·2025-03-18 05:18

JAVA有哪些主要用途

Java提供了一系列开发工具和框架，例如Spring，SpringBoot和JavaServerPages（JSPs），可用于快速构建Web应用程序。使用Ja

By北阳·2025-03-18 03:06

STM32智能小车的设计与实现

一、引言随着科技的飞速发展，智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具，已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。

a1666137·2025-03-18 03:33

MySQL探秘之旅：总体架构介绍

欢迎关注微信公众号：互联网全栈架构自从《吃透Redis系列》阅读量屡创新高之后，更加坚定了创作技术系列文章的决心，从而让朋友们获得更加体系化的知识。

互联网全栈架构·2025-03-18 03:31

C语言之链表

它是由一系列节点组成的数据结构，每个节点包含一个数据元素和一个指向下一个节点的指针。链表相比于数组具有更灵活的插入和删除操作，但访问元素的效率较低。在本文中，我们将学习如何使用C语言实现链表，包括

小辉同志·2025-03-18 02:53

关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程

以下是关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程，整合了多个专业来源的核心要点：一、PLC选型要点生产厂家选择日系PLC（如三菱FX系列、欧姆龙CP1系列）适合独立设备或简单控制系统，性价比高。

自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

MyBatis是什么

MyBatis消除了几乎所有的JDBC代码和参数的手工设置以及对结果集的检索封装。MyBatis可以使用简

Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

YOLOv8n-seg.pt的使用（实例分割，训练自己制作的数据集）

python3一、YOLOV8源码下载参考：GitHub-ultralytics/ultralytics:NEW-YOLOv8inPyTorch>ONNX>OpenVINO>CoreML>TFLite二、数据集制作

再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

ROS一键安装参考：ROS的最简单安装——鱼香一键安装_鱼香ros一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda搭配使用1+2cuda安装1：Ubuntu18.04下安装CUDA_ubuntu18.04安装cuda-CSDN博客cuda

再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

GPT-4o系列：包括GPT-4o、GPT-4owithCanvas、G

即兴小索奇·2025-03-18 00:38

Biobank genetic data探析（三）

二.数据集描述2.1Genotypingprocess查看之后发现这部分不是很重要，毕竟

想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

Pytest教程系列(8)读取Yaml文件

Pytest教程系列(8)读取Yaml文件读取yaml文件代码如下：importyamlyaml_path=r'C:\Users\admin\Documents\pytest-selenium-new\

爱测试的小浩·2025-03-17 23:35

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解_2024-07-13_20-00-57.Tex

Lumberyard：Lumberyard物理系统详解Lumberyard物理系统概述物理引擎介绍Lumberyard,亚马逊的游戏引擎，集成了强大的物理引擎，用于模拟游戏世界中的真实物理行为。

chenjj4003·2025-03-17 23:32

Node.js系列（1）--架构设计指南

Node.js架构设计指南️引言Node.js作为一个高性能的JavaScript运行时环境，其架构设计对于构建可扩展的服务端应用至关重要。本文将深入探讨Node.js的架构设计原则、最佳实践和实现方案。架构概述Node.js架构主要包括以下方面：事件驱动：基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统：CommonJS和ES模块系统进程模型：单线程主进程与工作线程流处理：基于Stream的数据处理错误处理

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

NET Markdown 解析神器--Markdig

这个库以其卓越的性能和丰富的功能集而著称，包括一个无需正则表达式的快速解析器和HTML渲染器，以及对垃圾回收压力的最小化。核心特性Markdig的一些显著特性包括：1.极速性能

dotNET跨平台·2025-03-17 22:56

[Unity] GPU动画实现（一）——介绍

实现步骤本系列主要目标是实现GPU动画，围绕这个目标要做

Zhidai_·2025-03-17 22:22

MySQL---DDL（3.17）

数据库操作查询：查询所有数据库：SHOWDATABASES;查询当前数据库：SELECTDATABASE();创建:CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]数据库名[DEFAULTCHARSET字符集]

秋凉づᐇ·2025-03-17 22:20

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统中。

小程同学>o<·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。DataLoader：负责从D

朋也透william·2025-03-17 21:48

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。

x-jeff·2025-03-17 21:15

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。

AIGC大模型吱屋猪·2025-03-17 21:45

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP目录1.下载GIT(https://git-scm.com/downloads)，本地安装2.下载CMAKE(https://

dong-123456·2025-03-17 21:14

DIFFERENTIAL TRANSFORMER

本文是LLM系列文章，针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。

UnknownBody·2025-03-17 21:44

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

C/C++每日一练：实现选择排序

选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法，时间复杂度为，其中n是数组长度，不适合大数据集的排序，适合于元素较少且对性能要求不高的场景。

風清掦·2025-03-17 20:11

C/C++ 每日一练：单链表的反转

链表（LinkedList）链表是一种线性数据结构，由一系列节点（Node）通过指针链接在一起。与数组不同，链表中的元素在内存中不需要连续存储，每个节点包含两部分：数据部分：存储节点的值或数据。

風清掦·2025-03-17 20:41

组织效能突围战：从人效洼地到行业标杆（上）

引发资源错配与浪费；激励机制与员工需求错位，职业发展通道不清晰导致工作动力衰减；跨部门协作存在信息孤岛和流程壁垒，组织架构僵化难以快速响应市场变化……从而导致组织成本高企、人才流失加剧、市场反应迟缓、竞争力衰退等一系列问题

·2025-03-17 20:52

【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris

SmallBambooCode·2025-03-17 20:08

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

2024-02-02，由刘超、赵婷、郑能干一起提出了一种名为DeepBranchTracer的新型方法，是一种高效、通用的曲线结构重建方法，适用于多种2D和3D图像数据集。

·2025-03-17 20:20

python系列：解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘exceptions’

解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘exceptions’解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘exceptions’背景报错问题报错位置代码报错原因解决方法其他解决办法注意：此时有以下几种解决办法：1.升级代码或模块以支持Python3。2.如果你必须使用Python2，请确保你的代码或模块与Python2兼容。3.如果你

坦笑&&life·2025-03-17 19:35

JVM基础概念整理

JVM:通过软件模拟Java字节码的指令集，JVM中只保留了PC寄存器内存区域与内存溢出异常１.运行时数据区域线程私有区域程序计数器、Ｊａｖａ虚拟机栈、本地方法栈线程私有：生命周期与具体线程相同，随着线程的创建而创建

喜欢薄荷味·2025-03-17 19:04

JVM常用概念之FPU溢出

虽然非矢量指令集通常与矢量和非矢量寄存器不正交（例如，我们不能在x86_64上将

剑海风云·2025-03-17 19:03

Spring Boot整合SA-Token的使用详解

一、SA-Token简介SA-Token是一个轻量级的Java权限认证框架，由国人开发，主要解决登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权等一系列权限相关问题

陈辰学长·2025-03-17 19:32

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