本文主要是介绍和色彩相关的用法. 一.路径外观设置 1.设置描边粗细 手动输入20px 下拉选择 鼠标选中数值,按向上或向下的箭头调整 在右边的描边菜单中修改 Note:按住shift键,然后上下箭头调整大小时,间隔是10. 2.填充和描边颜色 描边颜色的修改在左上角菜单可修改,也可通过菜单栏中的选项修改.双击打开拾色器. 最右边小方块工具可取消填充色. 最左边小方块可以选择最后一次填充的颜色. 如果希望重置填充和描边颜色.可点这个"默认填色和描边"选项,或者用快捷键d. 交换描边和填

其实也没啥说的,就是很多人在百度中问这个在AI中这样除去页面边框,其实很简单,用快捷组合键  ctrl+shift+H  就行啦,边框自己就没了

LOD(Level Of Detail)是3D渲染中用到的概念,按照wikipedia上的翻译,可以译为“细节层次”,它是一种根据与观察点的距离,来减低物体或者模型的复杂度来提升渲染效率的优化技术,因为显而易见的是,当一个物体离我们很远的时候,我们不需要用很复杂的多边形来绘制,只要用一个粗略模型或者低精度的贴图即可,所以在3D渲染中,这是一个很常见的优化技术. 对于AI来说,当一个AI对象离我们很远的时候,其实,它做出什么样的决策,做出什么样的行为,我们并不能“感觉的”到,虽然它的行为可能会对游

常见的浮点类型有fp16,fp32,bf16,tf32,fp24,pxr24,ef32,能表达的数据范围主要看exponent,精度主要看fraction. 可以看出表达的数据范围看fp32,bf16,tf32,pxr24和ef32都是一样的,因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围.fp24到表达范围比上面这些小,是-2126~2127 从精度上看fp32>pxr24>ef32>tf32>bf16,燧原的ef32都精度比Nvidia的fp32的精度多了一位,但都显著优

Title/ CSS Background&Gradient完全指南 #Archives009 序: 关于 background 属性, 了解点CSS的人总会知道个大概. 但是你肯定多半还有点不会的吧(别在这装!), 比如你能手写CSS的6个渐变函数吗? 你知道bg-repeat中space和round的作用吗? 你能用纯CSS实现AI中的"任意渐变"吗? 这篇文章详细的整理了一遍CSS的Background和Gradient属性的各种诡异用法. 当然照顾萌新, 讲的会比较完整

SegmentTemplate利用MPD中的属性代入公式计算可以得到相关通配符的数值,来提供给客户端进行相关地址解析.相较于segmentList,使用 SegmentTemplate 的方式,能够很大的减小 MPD 文件大小,不过会额外增加以下客户端解析 MPD 的时间,在直播情况下,MPD中的segment选择segmentTemplate,而不是segmentList. 对于SegmentTemplate,使用了$Number$ 和$Time$通配符进行替换.对于initializatio

转自Illustrator软件中eps和ai格式的区别 AI是ILL特有的格式,EPS格式是在排版领域经常使用的格式.AI中的位图图像是用链接的方式存储,EPS格式则将位图图像包含于文件中.对于含有相同图像信息的文件而言,AI格式会比EPS格式小很多.如果要用于发排的稿最好存为EPS格式. illustrator编辑时,留存文件存AI和EPS文件哪个更好一些? 我是直接保存成AI的,因为你毕竟是用这个软件编辑的,存成eps后,有些颜色会有小小的偏差. 但是AI保存的时候确实要把连接图保存好,如果

http://www.xueui.cn/tutorials/illustrator-tutorials/designers-must-know-the-secret-of-the-bezier-curve.html 有没有观察过你喜欢的插画师们未完成的作品?仔细观察,你会发现他们非常着迷于调整贝塞尔曲线的手柄(也就是钢笔工具画出来的曲线啦~),并且力图让调整曲线的手柄尽量水平或者垂直.为什么呢? 我想通过这个教程,为力图探寻此道的设计师们打开一扇门,指引方向.当然,首先你熟练使用AI和PS中的钢

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第七期,在上一期的文章中,我们对Dash生态里常用的一些简单静态部件进行了介绍和功能展示,并且get到dcc.Markdown()这种非常方便的静态部件. 而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash中渲染网页静态表格的常用方法,并在最后的例子中教大家如何配合Dash,简简单单编写一个数据

AI中的事件与场景中的事件大致相同,都是由特定的条件触发的.只不过AI的事件与其他事件不同的是,对于AI的事件往往是根据不同的AI类型,和动态的触发条件下才产生的.其实不管AI多么智能,它对应的触发条件在游戏中其实并不是很多,不过触发的条件按照各种组合就形成表现类型不同的AI而已. 游戏截图 事件 1.条件(condition) 1 设置触发事件的条件(set condition) 设置可以触发该事件的条件,一般只是一个枚举标记. 2 检查触发事件的条件(check condition) 根据当

上一篇我们说了基础接口的组成,想必大家对AI中的基础方法有了一定的了解,而基础接口只能一个通用的,要实现不同的类别还需子类中实现,这就形成了玩家.主动.被动.木桩这些类型.不同类型的AI需要有一个统一的接口来调用与控制,这就是我们今天要进一步了解的AI控制器,试想一下一部机器如果没有控制器会怎样,一个人如果没有大脑又该怎样?这就能充分的体验控制器的重要性了. 游戏截图 控制器 1.初始化(init) 初始化控制器数据,主要是设置AI对象的类型. 2.释放(release) 卸载控制器,清理所有垃

现象: shell脚本中source aaa.sh时提示 source: not found 原因: ls -l `which sh` 提示/bin/sh -> dash 这说明是用dash来进行解析的. 改回方法: 命令行执行:sudo dpkg-reconfigure dash 在界面中选择no 再ls -l `which sh` 提示/bin/sh -> bash 修改成功,source可以用了~ 从 ubuntu 6.10 开始,ubuntu 就将先前默认的bash shell 更换成

原文链接:https://www.dreamwings.cn/reversi/3013.html 到了考试周了佯,可是偏偏这个时候迎来了很多很多的课程设计,幸好教授把C语言的课程设计提前发出了,不然都在最后几周,加上数据结构的课程设计就没有时间做这个啦~ 刚开始打算做成UWP应用的,可是网上的教程都是C#,并且用C++做的话某些功能和C#不一样,所以就这样拖了好多周,省赛前一点儿也没有开始做,等到省赛结束之后,别人都差不多完成啦!而我才开始准备查找资料-- 然而一周过去了,进度还是0%.噫,1%

原处:http://blog.csdn.net/l271640625/article/details/8393531 以下Objective-c简称OC 从事java开发的程序员们都知道,在java中interface是接口的意思,java中类是用class声明,接口用interface声明,是两个独立的部分,只有在类声明要实现某个接口时,他们两者才建立了关系,例如: interface AI{ void print(); }; class AC{ }; 这时候,AI和AC是独立存在,AC不会因

http://blog.friskit.me/2012/04/how-to-build-a-perfect-game-ai/ 人工智能(Artificial Intelligence)在游戏中使用已经很多年了,并且到现在越来越完善.如果你不在你的游戏中加入完善的游戏智能,那么别人就认为你的游戏缺少可玩性.在游戏中,AI并不一定要包括神经网络,学习系统和复杂的数学结构,游戏AI只是游戏中一个重要部分,它是活动的,并不是科学性质的.我认为如何建立一个游戏AI,最主要的就是要明白你想在游戏中实现什么效

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-16946891-id-5088144.html   在shell中常用的特殊符号罗列如下:# ; ;; . , / \ 'string' | ! $ ${} $? $$ $* "string" * ** ? : ^ $# $@ `command` {} [] [[]] () (()) || && {xx,yy,zz,...}~ ~+ ~- & \<...\>  + - %= == !

前言: 对弈类游戏的智能算法, 网上资料颇多, 大同小异. 然而书上得来终觉浅, 绝知此事要躬行. 结合了自己的工程实践, 简单汇总整理下. 一方面是对当年的经典<<PC游戏编程(人机博弈)>>表达敬意, 另一方面, 也想对自己当年的游戏编程人生做下回顾. 承接上三篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 这篇博文着重谈谈游戏AI落地的问题, 游戏AI不是追求AI的无敌性, 而是应该迎合不同级别的用户水平. 同时游戏本身的用户体验, 是需要

前言: 闲得没事, 网上搜"游戏AI", 看到一篇<<2048游戏的最佳算法是?来看看AI版作者的回答>>的文章. 而这篇文章刚好和之前讲的对弈类游戏AI对应上. 于是有了想法, 想把它作为一个实例来进行解读, 从而对之前偏理论的文章做个总结. 承接上四篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 (4). 游戏AI的落地 可能有些人会疑惑? 2048并非对弈类类型? 传统的博弈树模型是否能应用于此? 客官莫急, 让我们来一

#!/bin/sh source scripts/common.sh 现象: shell脚本中source aaa.sh时提示 source: not found 原因: ls -l `which sh` 提示/bin/sh -> dash 这说明是用dash来进行解析的. 改回方法: 命令行执行:sudo dpkg-reconfigure dash 在界面中选择no 再ls -l `which sh` 提示/bin/sh -> bash 修改成功,source可以用了~

在shell中常用的特殊符号罗列如下: # ;   ;; . , / \\ 'string'| !   $   ${}   $? $$   $* \"string\"* **   ? : ^ $#   $@ `command`{}   [] [[]] ()   (()) ||   && {xx,yy,zz,...}~   ~+   ~-   &   \\<...\\>   + - %=   ==   != # 井号 (comments) 这几乎是个满