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【零基础入门unity游戏开发——unity3D篇】物理系统 —— 3D物理材质Physics Material

考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。

向宇it·2025-03-16 19:30

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数

新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:55

从零开始写3D引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十如何给3D图形添加光源设置漫发射镜面放射保姆包教会系列

前情回顾按照惯例，先回顾一下之前的内容，在之前的博文里面，已经介绍了如何使用OpenGL在VS2022开发环境里面，如何做到3D透视的效果，如何改变摄像头的操作。

金沙阳·2025-03-16 16:44

利用ECharts与ECharts-GL打造炫酷3D飞线地球：视觉与数据的完美碰撞

利用ECharts与ECharts-GL打造炫酷3D飞线地球：视觉与数据的完美碰撞【下载地址】ECharts与ECharts-GL实现3D飞线地球可视化ECharts与ECharts-GL实现3D飞线地球可视化本仓库提供了一个使用

劳筝千Daphne·2025-03-16 16:11

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

uni-app App 端分段导出 JSON 数据为文件

在开发过程中，我们经常需要将大量数据导出为JSON文件，尤其是在处理长列表或大数据集时。然而，直接将所有数据写入一个文件可能会导致性能问题，尤其是在移动设备上。

_虾仁不眨眼_·2025-03-16 15:30

深度学习处理时间序列（2）

（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年

yyc_audio·2025-03-16 14:25

手把手教你学AUTOSAR（8.2）--AUTOSAR 组件的配置与集成

组件的配置与集成1.AUTOSAR组件概述2.配置与集成的主要步骤2.1系统设计2.2组件配置2.3组件集成3.工具支持3.1VectorDaVinciDeveloper3.2ETASINTECRIO3.3dSpaceSystemDesk3.4MentorGraphicsVolcanoVSA3.5ElektrobitEBtresos4

小蘑菇二号·2025-03-16 13:51

智慧医疗蛀牙检测数据集VOC+YOLO格式2792张3类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2792标注数量(xml

FL1623863129·2025-03-16 13:51

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

3.2 Spring Boot单元测试：Mockito+JUnit5全覆盖策略

[单元测试](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a1b3c4d4e5b4f7c9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在持续交付的敏捷开发中，**单元测试覆盖率

Sendingab·2025-03-16 12:10

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

问题描述：通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost

supernova121·2025-03-16 12:10

❤【纯干货】Matplotlib总结，任何项目都用得到❤

❤纯干货❤..........目录1、绘制基本图形2、定制化图形3、支持多个坐标轴4、3D绘图5、动态交互绘图6、绘制地图7、绘制统计图表最后Matplotlib在很多人眼里是无敌的存在，而且可以说是无敌的存在

.Boss.·2025-03-16 11:36

MySQL数据库笔记

一、数据库基础概念1.数据库定义数据库：统一管理、长期存储、有组织的相关数据集合。特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

Python 在人工智能领域的实际6大案例

二、案例一：手写数字识别（MNIST）1.背景介绍手写数字识别是机器学习领域的经典入门项目，MNIST数据集包含了

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

基于人工智能的智能视频内容分析系统

2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型（LSTM、3D-CNN

小彭律师·2025-03-16 09:21

JavaScript语言的游戏开发

无论是手机游戏、网页游戏，还是大型的3D游戏，它们的背后都离不开强大的编程技术。JavaScript作为一种广泛应用的编程语言，使得游戏开发变得更加灵活和高效。

凌嘉遥·2025-03-16 08:15

element audio 标签不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验

新推出的16-bit3DLUT结合硬件校准让屏幕色彩更加准确，能够还原真实的色彩。另外，BenQS

weixin_39685130·2025-03-16 07:36

Hive SQL 精进系列： JSON_TUPLE 快速提取多键值

目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 06:34

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类，以使用T-SNE方法可视化数据。

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

3D FFT在波束形成中的详细解释

3DFFT在波束形成中的详细解释1.引言在雷达、声呐和无线通信等领域，为了从空间中获取目标或信号的方向信息，通常需要用到波束形成(Beamforming)技术。

DuHz·2025-03-16 00:49

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

深入理解 GPU 渲染加速与合成层（Composite Layers）

传统浏览器渲染依赖CPU处理DOM解析、样式计算和布局，但CPU的串行处理模式在处理大规模图形数据（如复杂动画、3D变换、高清图像）时易成为性能瓶颈。

·2025-03-16 00:16

Burp Suite 的安装、证书安装导入及配置代理

一、BP安装1、在bp官方网站下载bp专业版链接：https://pan.baidu.com/s/1QQPT7yT3D88FEBt7XmtcOA提取码：w7hq2、安装java环境进入“20230304

He_Donglin·2025-03-15 22:59

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

DeepSeek 使用教程及部署指南：从入门到实践

1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分：DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分

点我头像干啥·2025-03-15 18:05

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆：通过照片/视频建模，生成动态3D

kaui52066·2025-03-15 18:34

llm数据存储基础设施

AI原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现

galileo2016·2025-03-15 17:24

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

超详细的Numpy基础教程！！！

Numpy在数据科学中非常重要，因为它提供了高效的数组处理能力和广泛的数学函数库，这对于处理大规模数据集、进行科学计算和机器学习等任务至关重要。

不会爬虫的闲鱼·2025-03-15 11:08

webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案

云渲染和流式传输共享三维模型场景1、本地无需高端GPU设备即可提供三维项目渲染云渲染和云流化媒体都可以让3D模型共享变得简单便捷。

allenjiao·2025-03-15 11:06

【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法

3DMAX建筑大师插件是一款专为3DMAX设计的程序化（参数化）建筑建模工具，其最大特点是能够一键生成建筑模型，极大地提升了工作效率。

沐风老师·2025-03-15 10:02

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发引言3D图形渲染是现代应用开发中的一个重要领域，尤其在游戏、虚拟现实和增强现实等场景中。

·2025-03-15 10:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备3D游戏开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备3D游戏开发引言随着移动设备和智能终端的普及，3D游戏开发已成为开发者关注的热点领域。