matplotlib.pyplot is a collection of command style functions that make matplotlib work like MATLAB. Each pyplot function makes some change to a figure: e.g., creates a figure, creates a plotting area in a figure, plots some lines in a plotting area…

本系列是对官方教程的翻译加上自己的一些理解译著的,官方网址:https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/s/graphics 翻译上尽量保证准确性,但不排除省略或者添加一些词汇帮助理解.(*会以特殊标志标注) 本人水平有限,难免有所纰漏,欢迎批评指正. 想看原汁原味的文章请移步官方原版. 对光照和渲染的介绍 现代游戏的光照效果广泛的应用了“全局照明”技术. 全局光照,或者说“GI”,是一个用来描述模拟复杂光照行为,比如光的反弹(bounces)和它如何同世间万物…

官方教程,共 6 个小节.每一小节的第一部分是知识讲解,第二部分是在线测试环境的入口. kubectl 的命令手册 原文地址 1 创建集群 1.1 使用 Minikube 创建集群 Kubernetes 集群 Kubernetes 协调一个高可用的计算机集群,这个集群连接到一起作为一个单元工作.通过 Kubernetes 中的抽象,可以将容器化应用程序部署到集群,而不必将它们绑定到单个机器上.为了使用这种新的部署模式,应用程序需要以一种将它们与单个主机分离的方式进行打包:容器化.在过去的部署模型…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第三篇<Optimizing garbage collection in Unity games>的翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage collection in Uni…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第四篇<Optimizing graphics rendering in Unity games>的翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage collection in Uni…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第二篇<Diagnosing performance problems using the Profiler window>的简单翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage co…

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第一篇<The Profiler window>的简单翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage collection in Unity games翻译 Unity性能优化(4)…

目录 1. 快速入门PYTORCH 1.1. 什么是PyTorch 1.1.1. 基础概念 1.1.2. 与NumPy之间的桥梁 1.2. Autograd: Automatic Differentiation 1.2.1. Tensor 1.2.2. Gradients 1.3. Neural Networks 1.3.1. Defind the network 1.3.2. Process inputs and call backward 1.3.3. Loss function 1.3.4…

01-learning-Lenet, 主要讲的是 如何用python写一个Lenet,以及用来对手写体数据进行分类(Mnist).从此教程可以知道如何用python写prototxt,知道如何单步训练网络,以及采用单步训练的方法来获取每一步训练的loss和accuracy,用来绘制曲线图. 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb:…

00-classification 主要讲的是如何利用caffenet(与Alex-net稍稍不同的模型)对一张图片进行分类(基于imagenet的1000个类别) 先说说教程到底在哪(反正我是找了半天也没发现...) 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb: 等等一些列 ipython notebook文件,里面就是一些examp…