unity做游戏中的一些心得第2页

清华DeepSeek以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途

溯源：手札中的智慧传承与沉淀清华DeepSeek背后，是一群怀揣着对AI炽热梦想的清华学子与科研精英。手札

2501_91080610·2025-03-11 19:20

数组 + 函数

，数据n]letarr=newArray[数据1，数据2，..数据]例letnames=['小明'，‘小刚'，‘小红'，‘小丽'，‘小米']数组是按顺序保存，所以每个数据都有自己的编号计算机中的编号从0

..儒·2025-03-11 19:20

【C#实现手写Ollama服务交互，实现本地模型对话】

其实就是开启Ollama服务后，发送HTTP请求，获取返回结果以及一些数据处理。基本流程1、启动Ollama服务进程。2、创建HttpClient对象。3、创建请求体（参数:模型名称、提示

吾与谁归in·2025-03-11 18:49

《AI浪潮中的璀璨新星：Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》

《AI浪潮中的璀璨新星：MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言：AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下，AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点，竞争激烈程度堪称白热化。

空云风语·2025-03-11 18:18

接口测试中遇到的最大的困难是什么？Java接口测试中用到的框架有哪些？

接口测试中的最大困难环境依赖与数据准备接口测试常依赖外部服务或数据库，测试环境不稳定（如第三方接口延迟）会导致测试结果不可靠。

海姐软件测试·2025-03-11 18:48

如何有效管理 JavaScript 中的内存：垃圾回收与最佳实践

尽管JavaScript的垃圾回收机制非常强大，但如果对其原理和工作方式不够了解，也可能导致一些性能问题和内存泄漏。本文将深入探讨JavaScript中的垃圾回收机制、算法以及如何优化垃圾

名之以父·2025-03-11 18:47

【JavaScript 】垃圾回收机制进阶解析：提高性能的终极指南

理解这些原理，不仅能够帮助我们写出更高效的代码，还能避免一些性能问题和内存泄漏。本文将带你深入探

名之以父·2025-03-11 18:47

Windows Debugging: 解析 c00001a5 异常（Invalid Exception Handler）

WindowsDebugging:解析c00001a5异常（InvalidExceptionHandler）在调试Windows应用程序时，我们可能会遇到一些棘手的异常错误。

金士顿·2025-03-11 18:17

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践

今天，我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势，也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。

Echo_Wish·2025-03-11 18:47

机试题——农田修复

题目描述小明的农田受到地震的破坏，农田中的一些网点断开了联系。假设原本的农田网构成一个矩形，其中未被破坏的网点标记为1，被破坏的网点标记为0。标记为1的网点连在一起构成一个子网。

指针从不空·2025-03-11 18:46

黑马程序员-接口测试-四天学习接口测试-第二天-接口用例设计，测试点，功能测试，安全测试，性能测试，单接口测试，业务场景测试用例，postman简介，安装

5功能测试单接口功能：手工测试中的单个

学习记录wanxiaowan·2025-03-11 18:46

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

电力行业中的AMI系统

以下是AMI系统的核心组成、功能、优势及其在电力行业中的应用：AMI系统的核心组成智能电表（Smar

小赖同学啊·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。

m0_74825223·2025-03-11 18:43

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

letcode hot 100 第5题

找出其中的两条线，使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明：你不能倾斜容器。

int main*·2025-03-11 18:12

WordPress建站给外贸人带来的负担

WordPress是全球最大的开源建站平台，有着丰富的主题与插件，尽管功能非常强大，但也给想要建站的外贸人带来了一些负担。

小机出海·2025-03-11 17:40

算法与数据结构（回文数）

算法首先，我们可以先考虑到它的一些临界情况

a_j58·2025-03-11 17:40

Shodan的概述与安装

这使得Shodan能够快速搜索到网络中的各种设备和服务，例如Web服务器、路由器、摄像头、物联网设备等，甚至包括某些已知漏洞的暴露设备。

耶耶Norsea·2025-03-11 17:40

【Servlet】深入解析 Servlet 启动过程 —— 原理分析、代码实战及在 JDK 和 Spring 中的应用

深入解析Servlet启动过程——原理分析、代码实战及在JDK和Spring中的应用在JavaWeb开发中，Servlet是一种用于创建动态Web应用程序的核心技术。

工一木子·2025-03-11 17:40

C# 巩固记录（五）

当我们使用new关键字创建类的对象时，可以使用实例构造函数来创建和初始化类中的任意成员属性。静态构造函数静态构造函数用于初始化类中的静态数据或执行仅需执行一次的特定操作。

休#威廉姆斯·2025-03-11 17:40

高纯氢能源在线监测分析系统组成和作用

该系统的主要作用是实时监测高纯氢气中的杂质成分(如氧气、氮气、水蒸气、二氧化碳等),确保氢气的质

GUOYUGRA·2025-03-11 17:09

leetcode-sql数据库面试题冲刺（高频SQL五十题）

该表中的每一行都表示带有t

我想吃烤肉肉·2025-03-11 17:39

提升空间卫生，稀土抗菌剂让铺地材料更健康

一、稀土元素的抗菌特性稀土元素包括镧系元素及其他一些具有特定化学性质的元素（如钪、钇等），这些元素具有较强的催化性和化学活性，能有效抑制细菌的生长和繁殖。

金士镧新材料有限公司·2025-03-11 17:38

Redis缓存穿透、雪崩、击穿的解决方案

在大型业务系统或用户活跃量较大的环境中，用户往往对某些数据的访问量会非常大，为了保护数据库而引入了缓存Redis，但是其也会出现一些问题，而导致严重的后果，比如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿，下面我将针对这几个问题给出解决方案

Fanxt_Ja·2025-03-11 17:08

【二分算法】-- 三种二分模板总结

文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板（easy-->有局限）2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心，细节最多，最容易写出死循环的算法

雨雨雨雨点子·2025-03-11 17:07

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系

虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-11 17:07

本地部署Hive集群

importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-11 17:06

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

摘要：卡尔曼滤波（KalmanFilter）是传感器数据融合领域的经典算法，在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波，并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

ffplay 使用文档介绍

它支持多种视频和音频格式，并且可以实时显示解码过程中的统计信息。使用文档原文地址：http

码流怪侠·2025-03-11 17:06

flink+kafka实现流数据处理学习

在应用系统的建设过程中，通常都会遇到需要实时处理数据的场景，处理实时数据的框架有很多，本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。

上海研博数据·2025-03-11 17:06

【LLM】预训练的具体流程

分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。

FOUR_A·2025-03-11 17:05

python递推法_如何使用Python递归函数中的递推？

我们大家都知道，一个函数可能存在多种不同的用法，很少是有函数只针对一个方式，那么基于一种函数，我们肯定要了解多个方式，今日针对递归函数里的递推内容给大家介绍哦~递归是什么？是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。下面是个人理解：递归就是在函数内部调用自己的函数被称之为递归。实例：#直接调用自己：deffunc:print('fromfunc')funcFunc#间接

热茶走·2025-03-11 17:34

递推和递归_一文学会递归递推

竞赛还是项目工程上都有着极为广泛的应用，但想要完全掌握两者的思想并不容易，对于刚刚接触编程的人来说更是这样，我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头，除了当时对编程语言不太熟悉之外，最大的原因就是难以理解其中的思想

HR刀姐·2025-03-11 17:34

飞控简析-从入门到跑路序章

我虽然只是个半瓶水，但是也想为国内的飞控圈子做一点贡献。二、学飞控有没有前途这个话题有点小，大一点的问法应该是学嵌入式有没

skyman满天星·2025-03-11 17:34

python递推式_Python 递推式构造列表(List Comprehensions)

你需要构造一个新的列表,列表中的元素是从一个已知列表中的元素计算而得到的.比如你要创建一个列表,里面的元素是另一个列表中的元素加23后得到的.使用递推式构造列表是最理想的方法:thenewlist=[x

man One·2025-03-11 17:04

ZooKeeper学习总结（1）——ZooKeeper入门介绍

1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目，它是分布式系统中的协调系统，可提供的服务主要有：配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。

一杯甜酒·2025-03-11 17:03

转基因大豆检测仪：快速精准识别，确保大豆安全品质

这些技术能够特异性地识别大豆DNA中的转基因片段

tianhe8888_·2025-03-11 17:33

个人NAS方案，终端字符界面浏览器

文章目录前言需求分析Linux配置smb服务-Linux服务端配置-windows客户端配置Linux安装流媒体服务在终端界面中浏览网页references前言个人nas需要满足的需求：可以通过浏览器访问nas中的文件

耶耶耶耶耶~·2025-03-11 17:33

cpp-httplib 解析

listen,acceptcpp-httplib解析1.创建server_socket_fd2.监听事件循环3.处理单用户请求的函数process_and_close_socket4.获取clientsock的一些信息

耶耶耶耶耶~·2025-03-11 17:03

SpringBoot中的导入导出(SpringBoot导出word文档、Hutool导入excel、easypoi之easy导入数据库、导出excel文件、POI设置单元格式)

SpringBoot中的导入导出java导出word文档1先准备好一个导出Word文档的模板。

种豆走天下·2025-03-11 16:30

Python init.py 模块详解

导入演示2.1执行顺序：先父后子2.2导入所有模块（含子模块）1概述1.工具:Pycharm场景:在创建一个PythonPackage时，会默认在该包下生成一个'__init__.py'文件2.目的:'进行一些初始化操作

鱼丸丶粗面·2025-03-11 16:29

DeepSeek 助力 Vue3 开发：打造丝滑的表格（Table）之功能优化，添加列宽调整功能Table12

创作不易，如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发，欢迎收藏+关注哦目录DeepSeek助力Vue3开发：打造丝滑的表格（Table）之功能优化，添加列宽调整功能Table12页面效果指令输入think

宝码香车·2025-03-11 16:59

从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码）

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。

机器学习社区·2025-03-11 16:27

CV：傅里叶变换

图像中的傅里叶变换主要指将图像从空间域转换到频域的过程。通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。

壹十壹·2025-03-11 16:26

Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束（ring）是如何分布的

将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束（ring）是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色，线束1是红色，线束2为淡蓝色，线束3为橘黄色，线束4为绿色，线束6为黄色。（一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关）

壹十壹·2025-03-11 16:25

深度学习：偏差和方差

一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。