假设同一平面中有AB两点,A点向B点水平射击,很容易想象子弹会沿由A指向B的向量方向前进,经过时间t后到达B点,若此时A点不再水平射击,改为以抛物线的方式向B点投射,同样需要在时间t后击中B点,那么如何确定被修正后的初速度呢.(这时就不得不提那万恶的游戏平衡性了Orz) 想想也不难,只要保证初速度在A指向B方向的速度分量与加速度分量与之前水平射击时一致即可.进一步简化问题则为,额外计算重力加速度g值产生的y轴方向的初速度. 匀变速运动中的一些与加速度相关公式: 1. Vt-V0=at; 2.Vt

1.如何在unity写cos60 Mathf.Cos(Mathf.Deg2Rad * ) Deg2Rad将 60 角度转换为弧度,因为里面参数只能填弧度数 2.计算一个Vector3绕旋转中心旋转指定角度后所得到的向量 /// <summary> /// 计算一个Vector3绕旋转中心旋转指定角度后所得到的向量. /// </summary> /// <param name="source">旋转前的源Vector3</param> /

1.投射目标是否需要附加刚体,是否可忽略触发器? 默认既支持触发器,也支持刚体.投射的最后一个参数queryTriggerInteraction可以设置,是否包含触发器事件. 2.非射线投射,是否有接触点信息? 投射物刚好相交则会返回接触点信息(hits.point)法线信息等,如果是包含则没有,返回(0,0,0). 即使设置了投射方向,投射距离也是如此.安全的做法还是用射线投射 3.NonAlloc系列方法注意事项 你建立的缓存数组可以重复用,但需要每次使用时手动清除之前的状态,这个方法并不会

unity中,Vector2.Vector3之间的任意赋值都是传值 Vector2 v1; ,); v1=v2; v2.x=; Debug.Log(v1);//output: (2.0, 2.0) Debug.Log(v2);//output: (3.0, 2.0)

向量点乘计算角度,向量叉乘计算方位 a,b为向量 点乘计算公式:a x b = |a| x |b| x cosθ 叉乘计算公式:a x b = |a| x |b| x sinθ

官方例图 测试: code: public Transform point1; public Transform point2; public Transform humanPoint; public Transform targetPoint; void Start() { } void Update() { targetPoint.position = point1.position + Vector3.Project(humanPoint.position - point1.positio

Unity 相关资源 Unity 官网 :http://www.unity3D.com Unity 论坛 : http://forum.unity3d.com/forum.php Unity 问答 :http://answers.unity3d.com/index.html Unity 博客 :http://blogs.unity3d.com Unity 官方在线案例 : http://unity3d.com/gallery/demos/live-demos Unity 官方项目源文件 : ht

讲解很详细:http://blog.genesino.com/2016/10/PCA/ PCA分析一般流程: 中心化(centering, 均值中心化,或者中位数中心化),定标(scale,如果数据没有定标,则原始数据中方差大的变量对主成分的贡献会很大.) 根据前面的描述,原始变量的协方差矩阵表示原始变量自身的方差(协方差矩阵的主对角线位置)和原始变量之间的相关程度(非主对角线位置).如果从这些数据中筛选主成分,则要选择方差大(主对角线值大),且与其它已选变量之间相关性最小的变量(非主对角线值很

1. 动机一:数据压缩 第二种类型的 无监督学习问题,称为 降维.有几个不同的的原因使你可能想要做降维.一是数据压缩,数据压缩不仅允许我们压缩数据,因而使用较少的计算机内存或磁盘空间,但它也让我们加快我们的学习算法. 但首先,让我们谈论 降维是什么.作为一种生动的例子,我们收集的数据集,有许多,许多特征,我绘制两个在这里. 将数据从二维降一维: 将数据从三维降至二维: 这个例子中我们要将一个三维的特征向量降至一个二维的特征向量.过程是与上面类似的,我们将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所

十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 13.2 K-均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四.降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 14.2 动机二:数据可视化 14.3 主成分分析问题 14.4 主成分分析算法 14.5 选择主成分的数量 14.6 重建的压缩表示 14.7 主成分分析法的应用建议 第8周 十三.聚类(Clustering) 13.1 无监督学习:简介 参考视频: 1

一 .支持向量机(SVM) 1.1 符号定义 标签 y 不再取 0 或 1,而是: y∈{-1, 1} 定义函数: 向量,没有第 0 个维度,b 为截距,预测函数定义为: 1.2 函数间隔与几何间隔 1.2.1 函数间隔 样本个体: 全体: 1.2.2 几何间隔 样本个体: 全体:   1.2.3 关系 函数间隔与几何间隔都是对预测置信度的度量,这个间隔越大,说明预测样本离着分界线越远,我们预测的结果也就更加可靠. 1.3 优化目标 假设样本是线性可分的,优化目标为 1.4 广义拉格朗日乘数法

材质概要 概述 参数 当创建材质时如何考虑颜色 材质表达式 Abs(求绝对值) 添加 AntialiasedTextureMask AppendVector(向量合并) BumpOffset(凸凹偏移) CameraVector(相机位置向量) CameraWorldPosition(相机的世界位置) Ceil(值上限取整) Clamp(区间值限定) ComponentMask(分量蒙板) Constant(常量) Constant2Vector(二维常数向量) Constant3Vector(

Lecture 14 Dimensionality Reduction 降维 14.1 降维的动机一:数据压缩 Data Compression 现在讨论第二种无监督学习问题:降维. 降维的一个作用是数据压缩,允许我们使用较少的内存或磁盘空间,也加快算法速度. 举例: 假设用两个特征描述同一个物品的长度,x1单位是厘米cm,x2单位是英寸inches.这将导致高度冗余,所以需要减到一维. 将数据从三维降至二维: 将三维向量投射到一个二维的平面上,强迫使得所有的数据都在同一个平面上,降至二维的特征

注意! 本文被第1次更新,可能存在后续更新 直线画法 直线的斜截式方程 在二维空间下,一条直线的方程可以被描述为若干种形式,其中比较常见的一种是斜截式方程: \[y=kx+b\] 其中\(k\)称为直线的斜率,反映直线的倾斜情况,假定直线与水平面成角\(\theta\)(右侧角),则\(k\)与\(\theta\)存在如下关系: \[k=\tan\theta\] 而\(b\)称为截距,反映该直线在二维空间中的位置. 数字微分分析(DDA) 可对直线\(y=kx+b\)进行微分处理得到: \[\f

CVAE-GAN: Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training 摘要 我们提出了一个变分生成对抗网络,一个包含了与生成对抗网络结合的变分子编码器,用于合成细粒度类别的图像,比如具体某个人的脸或者某个类别的目标.我们的方法构建一张图片作为概率模型中的一个标签成分和潜在属性.通过调整输入结果生成模型的细粒度类别标签,我们能够通过随机绘制潜在属性向量中的值来生成指定类别的图像.我们方法的创新点在于两个方面: 首先是我们提出了在判别

Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰

自从Attention机制在提出之后,加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升,所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型.传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子,无法实现并行,并且面临对齐的问题. 所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手: ·        input的方向性:单向 -> 双向 ·        深度:单层 -> 多层 ·        类型:RNN -> LSTM GRU 但是依旧收到一些潜在

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效

最近在做unity shader forge和marmoset的优化,TA那边遇到了一个阴影显示的问题,具体如下:   在Forward Rendering状态下,静态场景使用了是shader forge生成的blendlayer类的shader,使用lightmap烘培贴图后,动态角色走到静态物体附近时,方向光在角色上的投影,无法投射到使用shader forge材质的物体上,但其他材质和使用marmoset的材质可以正常接收.查询了一些网站解决方案后,最终确定是custom shader 写

其实三维的和二维的基本差不多,一样的运算方式,unity已经把所有的方法都封装起来,主要是理解,能理解了就直接调用了 三角函数 知识点:三角函数基础正玄余玄.三角函数曲线.弧度制和角度制.弧度制和角度制的互相转换: 三角函数曲线: 弧度制: 角度和弧度转换 坐标系 知识点:一维二维三维坐标系.Unity所采用的左手坐标系: 向量.矢量 知识点:什么是向量.向量在Unity坐标系中的表示 向量是没有位置的,只有大小和方向,向量可以进行任意的平移: 单位向量 : 长度为1的向量 0向量:方向为任意方