两种默认产生噪音的方式 Nosie阶段的Component   Component在流水线中主要通过MuteCameraState来处理对State的计算.   对于Noise类型的Component来说,就是在MuteCameraState中,通过将噪音数据应用到State中的PositionCorrection和OrientationCorrection两个字段上,来提供相机的抖动功能(比如Cinemachine提供的BasicMultiChannelPerlin).   没有开始和停止的概…

Unity中Cinemachine的基础功能介绍可详见之前写的博客: https://www.cnblogs.com/koshio0219/p/11820654.html 本篇的重点是讨论,在给定规则地图的长宽和中心点坐标的情况下,如何动态生成一个透视摄像机的碰撞盒子以限定摄像机的视野永远不会超出地图的边界. 例如,下面这种规则地图:(或者其他用程序生成的单位块地图) 在输入一些参数后: 可以自动创建形如: 这样的摄像机运动范围,且输出的范围能够适配到屏幕的分辨率,考虑到相机绕某一轴向的旋转等问…

目录 Overview : Installation and Getting Started :安装并开始 User Guide :用户指南 What is Cinemachine? : 什么是Cinemachine? Cinemachine is a suite of 'smart' procedural modules which allow you to define the shot and they'll dynamically follow your direction. Setup…

普通相机抖动脚本较易实现,但在使用cinemachine相机下,其Transform组件不可被代码改变,那么Cinemachine的相机抖动如何实现呢?本文结合实际项目,对实现相机抖动的三大步骤进行系统讲解: 项目地址:Hero - SouthBegonia 设置流程 项目背景:一款2D像素动作游戏,我们操控着Player(必须带有Collider组件),游戏相机为Cinemachine 2DCamera(关于其配置方法此处不做赘述,推荐文章在末尾参考处) 1. 在相机上添加监听脚本 在我们使用…

首先,必须说明的是,这篇文章是完完全全复制百度文库当中的一篇文章.本人之前对PCA比较好奇,在看到这篇文章之后发现其对PCA的描述非常详细,因此迫不及待要跟大家分享一下,希望同样对PCA比较困惑的朋友能够从这篇文章中得到启发.虽然不知道作者是谁,但是还是非常感谢本文的作者.整篇文章从简单的例子引入这个PCA的算法,当中涉及最主要的知识就是矩阵论,因此如果有看不懂的朋友可以先去对矩阵论进行一些学习,这样对PCA的理解会有很大的帮助. 下面的描述格式方面可能有点出入,因此大家也可以直接通过下面的链接…

基于ArcGIS的栅格图像平滑处理 栅格数据获取的途径多种多样,造成了栅格数据质量的很大差异,一些质量较差的栅格数据存在大量“噪音”象元,即在表达同类型的地理要素时,出现个别像元值与周边像元不一致的情况,数据中噪音栅格象元的存在为数据的使用和分析带来了极大的不便,因此经常需要对栅格进行平滑的预处理操作. 在ArcGIS软件的空间分析工具箱中,提供了大量的栅格数据处理工具,其中对栅格数据进行平滑处理的工具在去除图像上的椒盐噪音的处理中有非常重要的作用 1. 主滤波工具 1.1 主滤波工具原理 主滤…

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次…

在了解Tcp /Ip之前.我们需要了解几个名词的含义: 什么是IP? IP层接收由更低层(网络接口层例如以太网设备驱动程序)发来的数据包,并把该数据包发送到更高层---TCP或UDP层:相反,IP层也把从TCP或UDP层接收来的数据包传送到更低层.IP数据包是不可靠的,因为IP并没有做任何事情来确认数据包是否按顺序发送的或者有没有被破坏,IP数据包中含有发送它的主机的地址(源地址)和接收它的主机的地址(目的地址). 高层的TCP和UDP服务在接收数据包时,通常假设包中的源地址是有效的.也可以这样…

语音识别 TensorFlow 1.x中提供了一个语音识别的例子speech_commands,用于识别常用的命令词汇,实现对设备的语音控制.speech_commands是一个很成熟的语音识别原型,有很高的正确率,除了提供python的完整源码,还提供了c/c++的示例程序,方便你移植到嵌入设备及移动设备中去. 官方提供了关于这个示例的语音识别教程.不过实际就是一个使用说明,没有对代码和原理做过多解释. 这个程序相对前面的例子复杂了很多,整体结构.代码.算法都可以当做范本,我觉得我已经没有资格…

一:Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是,Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系,可同时生成并行化的方法. Bagging算法 bagging的算法过程如下: 1:从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)2:对于k个训练集,我们训练k个模型(这k个模型可以根据具体问题而定,比如决策树,knn等)3:对于分类问题:由k个模型的预测结果投票表决产生…