using System.Collections;using System.Collections.Generic;using UnityEditor;using UnityEngine; public class PanoramaGenerator : ScriptableWizard{    [Header("360 全景相机")]    public Camera panoramaCamera;    string[] skyBoxImage = new string[] { &

在VR应用中,有一个相对简单的虚拟现实体验,那就是360°全景照片浏览器, 他可以使得手机拍照的”全景”照片,  得以”恢复”当时拍照的场景全貌,  这个创意的确比单纯的2d图片更有震撼力一些,故本文就制作360全景照片的过程进行简单小结. Step 1:预期需求 可以通过手机的陀螺仪,在魔镜中查看360°图片:不用依赖任何蓝牙输入,仅通过Gaze Input进行选择下一张360°图片(盯着缩放图2s,进度条旋转完成后,就切换图片:用Gear VR的磁铁触发功能也可以实现选择下一张图片). St

简介 以前经常听说“模型不好看啊,怎么办啊?”答曰“加法线”,”做了个高模,准备烘一下法线贴图”,“有的美术特别屌,直接画法线贴图”.....法线贴图到底是个什么鬼,当年天真的我真的被这个图形学的奇淫杂技忽悠了,然而毕竟本人还算有点刨根问底的精神,决定研究一下法线贴图的原理以及Unity下的实现.本人才疏学浅,如有错误,欢迎指正. 法线贴图是目前游戏开发中最常见的贴图之一.我们知道,一般情况下,模型面数越高,可以表现的细节越多,效果也越好.但是,由于面数多了,顶点数多了,计算量也就上去了,效果永

前言: 这次练习完成的是图模型的近似推理,参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models . 上次实验PGM练习四:图模型的精确推理 中介绍的是图模型的精确推理,但在大多数graph上,其精确推理是NP-hard的,所以有必要采用计算上可行的近似推理.本实验中的近似推理分为2个部分,LBP(loop belief propagation算法)和MCMC采样.实验code可参考:实验code可参考网友的:code. 算法流程: LBP(loop be

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

LSA(Latent semantic analysis,隐性语义分析).pLSA(Probabilistic latent semantic analysis,概率隐性语义分析)和 LDA(Latent Dirichlet allocation,隐狄利克雷分配)这三种模型都可以归类到话题模型(Topic model,或称为主题模型)中.相对于比较简单的向量空间模型,主题模型通过引入主题这个概念,更进一步地对文本进行语义层面上的理解. LSA 模型就是对词-文档共现矩阵进行SVD,从而得到词和文

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P

本文简单整理了以下内容: (一)贝叶斯网(Bayesian networks,有向图模型)简单回顾 (二)隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM) 写着写着还是写成了很规整的样子.以后可能会修改. (一)贝叶斯网简单回顾 图模型(PGM)根据边是否有向,可以分为有向图模型和无向图模型. 待补充-- (二)隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)属于生成式模型,被广泛用于序列标注问题,在语音语言领域里比较出名的应用包括语音识别.中文分

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52571640 动机 前面我们讨论的问题出发点是给定一个图模型.如在独立性和推理讨论中,假定模型--结构及参数--是输入的一部分. 查询一个模型的方法 手工搭建网络 利用一组从希望建模的那个分布中生成的样本来学习相对于总体的分布模型 模型学习 皮皮blog 这里首先描述学习模型时的目标集合和由这些目标所导致的不同评价指标.然后讨论如何将学习的问题视为一个优化问题以及由该问题的设计引发的问题.最后,对于

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52529287 贝叶斯网与马尔可夫网 [PGM:无向图模型:马尔可夫网]中例3.8和例4.8显示,贝叶斯网和马尔可夫网这两种表示独立性的语言没有可比性:每种表示都能表示另一种不能表示的独立性约束. 这里更深入讨论两种表示间的联系. 从贝叶斯网到到马尔可夫网 d-分离的可靠性... 从马尔可夫网到贝叶斯网 无论从概念还是计算,这个方向的转换要困难的多.事实上,作为某个马尔可夫网的最小I-map的贝叶斯网

本文主要是对Neo4j属性图模型简单的介绍. Neo4j是什么? Neo4j是一款是由java语言实现的图数据库,图形数据库将数据以图的数据结构进行存储和管理,并且能够以高度可问的方式优雅地表示任何种类的数据,而Neo4j是基于属性图模型(Property Graph Model)的数据库. 属性图模型定义 在属性图中存在如下元素: 1. 实体(Entity)     a) 节点(Node)     b) 关系(Relationship)   2. 边/路径(Path)   3. 记号(Toke

今天要来做一件有趣的事情,那就是把一个模型数据烘焙到贴图上! 什么意思?就是下面酱紫,把这只小喵从第一张图拍扁,变成第二张图的样子(似乎有点残忍~) 可能你经常会从美术那边听到"烘焙光照贴图"."烘焙法线贴图"."烘焙高光贴图"等等词语,好奇的小伙伴不禁会有疑问:烘焙贴图是个啥玩意??? 一言以蔽之(丰富的成语储备),烘焙贴图其实就是把像素级别的信息存储到贴图上,以方便后续作进一步使用.   OK,然后我们就可以来看看怎么把模型数据(其实就是顶点

写了个思维导图,总结了下学习unity的知识点感觉还有其他很多的没写到,等我慢慢在工作中完善它,这是下面的链接,后续会根据他的每一个细节来丰富我的博客. 详细地址: http://naotu.baidu.com/file/78c15b05cb50bda6016ab14169d4a2ce?token=5ec5522841b2a1a7

目录 1.介绍两大UI插件NGUI和UGUI 2.unity渲染顺序控制方式 3.NGUI的控制 4.UGUI的控制 5.模型深度的控制 6.粒子特效深度控制 7.NGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 8.UGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 写在前面 这篇笔记是整理了之前做的记录,在做项目的过程中,遇到了各种各样的界面穿插问题,界面层级混乱,比如,手机卡了或点快了,就导致两个界面相互交叉.对于界面,这应该算是一个很严重的bug,很大部分原因是整个UI框架没有从整体上考虑这个,后来决心弄清楚层级

场景: 一个新妈妈给刚出生的宝宝买用品,随着宝宝的长大,不同的阶段需要不同的物品. 这个场景中涉及到考虑用户所处阶段,给用户推荐物品的问题. 如果使用用户协同过滤,则需要根据购买记录,找到与用户处于同一阶段的用户. 不加入分类信息,单纯使用物品信息,则可能因为买了不同牌子的尿布,而判断为非相似用户, 所以加入商品分类信息 算法步骤: 1.   加入分类信息 1)   根据时间将用户交易记录分成若干阶段(比如,近90天,近360天-近90天,...) 2)   对于中的记录(以中的为例),在向量的

默认情况下当你把图片导入到unity中时,unity会自动把图片转换成最适合当前平台的压缩格式.如果你有一些特殊的需求,unity也提供了覆盖默认压缩格式的方法,如下图 在图片的Inspector窗口可以选择相应平台然后重写图片的压缩方式. 下图展示了不同平台可以使用的贴图格式 在项目的开发中会根据不同需求来调整贴图的压缩方式.对于大部分贴图资源,使用默认的压缩格式即可.如果一些UI需要特别高的清晰度可以使用RGBA32/RGB24,看起来和原图一样.在安卓平台ETC2 是unity在官方文档中

using UnityEngine; using System.Collections; using System.IO; using System.Net; using System; using UnityEditor; public class WWWLoad : MonoBehaviour { //string urlPath = "http://www....."; string urlPath = @"http://localhost:8080/fbx/test.

目录 手册地址: before_insert(新增之前的操作) 要实现的功能 思路 触发条件: 1. 控制器里必须要调用模型的save()方式保存数据,用insert()触发不了勾子函数的 2. 模型初使化init()里使用 Goods::beforeInsert 手册地址: https://www.kancloud.cn/manual/thinkphp5/135195 before_insert(新增之前的操作) 要实现的功能 上传原图片,在新增数据之前生成三张缩略图片,然后再插入数据 添加商

1. 贝叶斯网理论部分 笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用. 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困 我们知道,朴素贝叶斯分类器和Logistic regression模型都是产生概率估计来代替硬性的分类.对于每个类值,它们都是估计某个实例属于这个类的概率. 实际上,大多数其他机器学习分类器都可以转化为产生这类信息的模型,例如: 通过计算叶子节点上每类的相对频率,就能从决策树中得到概率 通过检验某条规则所覆盖的实例,就能从

ER图中的主要成分是实体类型和联系类型,转换规则就是如何把实体类型.联系类型转换成关系模式. 1. 二元联系转换 规则1.1(实体类型的转换):将每个实体类型转换成一个关系模式,实体的属性即为关系模式的属性,实体标识符即为关系模式的键. 规则1.2(联系类型的转换):根据不同的情况做不同的处理. 规则1.2.1(二元联系类型的转换)①若实体间联系是1:1,可以在两个实体类型转换成的两个关系模式中任意一个的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性. ②若实体间联系是1:N,则在N端实体类型转换

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些