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Oculus发布Touch控制器挂接口,用以将现实物品带入虚拟场景

将现实物品带入虚拟世界,是很多玩家的愿望。在FPS游戏中,玩家希望可以手握真正的枪支道具,并在虚拟世界中显示出同样的枪支,然后进行枪战,而不是拿着没有手感的控制器。...玩家可利用其自带的绑带及螺丝,将其安装到任意物体上,实现VR场景中现实物品的追踪和定位。 ?...Gurgeix借助两个挂接口将两个Touch控制器连接到模型枪上,达到了在虚拟场景中,对模型枪进行追踪、定位的目的。...为VR高尔夫游戏打造专属控制器 一些没有3D打印机,但也想尝试这种方法的玩家不禁思考:是否可以用其他东西替代挂接口,将Touch控制器与物品相连,从而实现在虚拟场景中对显示物品的追踪呢?...该粉丝将Touch控制器用粘合剂固定在了高尔夫球杆杆头的位置,从而实现在虚拟场景中对高尔夫球杆进行追踪。 ? 其实,棒球棒、模型枪、球拍等物品,都能成为玩家实现想象力的道具。

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基于物品的协调过滤算法

因此,著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 (简称ItemCF)给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。...不过, ItemCF算法并不利用物品的内容属性计算物品之间的相似度,它主要通过分析用户的行为记录计算物品之间的相似度。该算法认为,物品A和物品B具有很大的相似度是因为喜欢物品A的用户大都也喜欢物品B。...从这句话的定义出发,我们可以用下面的公式定义物品的相似度: ? 这个公式惩罚了物品j的权重,因此减轻了热门物品会和很多物品相似的可能性。...假设物品分为两类——A和B, A类物品之间的相似度为0.5, B类物品之间的相似度为0.6,而A类物品和B类物品之间的相似度是0.2。...但如果归一化之后, A类物品之间的相似度变成了1, B类物品之间的相似度也是1,那么这种情况下,用户如果喜欢5个A类物品和5个B类物品,那么他的推荐列表中A类物品和B类物品的数目也应该是大致相等的。

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商城应用】商城搜索流程

https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/82317132 课程开始之前我们先回忆一下商城app搜索的口子一般有哪些,商城首页一般会有一个搜索...商城首页搜索 ? 如上图所示,这个入口的搜索范围是最大的,为什么这么说呢,后面大家就知道了。为了提高我们用户的体验,所以一般不会在首页直接弹出输入键盘,而是跳转到一个新的页面,如下所示: ?...分类页面搜索 分类页面搜索其实本质上面和商城首页搜索没有任何区别,只是放置的位置不一样而已。...总结 今天内容相对而言会比较简单,但是越是简单的内容越是重要,在我们商城应用讲完之后,就要开始我们商品实现技术架构的课程了,比如搜索技术架构就有相当多的内容了,比如聚合、高亮、排序、权重、组合查询、数据同步等等之类的内容

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RPG设计(物品锻造与Decorator模式)

RPG设计(物品锻造与Decorator模式) 2007-12-14 作者: 张子阳 分类: 设计与模式 引言 物品锻造是各类奇幻游戏中的常见功能,就拿众所周知的Diablo来说吧。...我们首先考虑到可以用继承来实现这样的设计,结果却发现如果我们需要定义所有嵌宝石的剑(Sword),就需要3+6+7 = 16个类(NOTE:三个物品孔,每个孔都有 蓝、红、绿 三种选择,可以两个或者三个孔同一色...而这仅仅是开始,如果我们需要再添一种宝石,比如说白色,它可以附加诅咒的效果;或者我们需要给武器再添加一个物品孔,那么我们的类的数目将迅速的由十几个变成几十个。...随后我们使用复合(Composition)的方式来解决,又遇到新的问题:程序不易维护,每次添加新的宝石或者添加新的物品孔,都需要修改代码。最后,我们使用Decorator模式巧妙地解决了这个问题。

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谷歌 | 物品-语言大模型推荐系统

为解决以上限制,本文提出了一个物品语言模型,其由一个物品编码器和一个冻结的大语言模型组成,前者对用户交互信息进行编码以生成与文本对齐后的物品表示,后者用保留的预训练知识理解这些物品表示。...尽管可以用所有相关物品/用户来注释物品,或者用所有相关物品来注释用户,但是用户/物品的上下文可能很长,这将显著增加推理成本。...除了原始的“物品-文本”优化目标之外,还引入了“物品-物品”对比目标,其发挥正则化作用,并在生成的物品语言表示中编码协同浏览信息。上图(c)展现了“物品-物品”对比学习如何改善物品与文本间的对齐效果。...另外,还尝试了第一阶段训练损失的不同组合:1)仅使用“物品-文本”损失(ILM-IT)。(2)将“物品-文本”损失与“物品-物品”对比损失相结合(ILM-IT-II)。...(3)将“物品-文本”损失与“用户-物品”对比损失相结合(ILM-IT-UI)。

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近邻推荐之基于物品的协同过滤

,而且一般都是一些热门物品,对发现用户兴趣帮助也不大 基于物品的协同过滤就是根据用户历史行为来计算出物品之间的相似度,然后会用户推荐跟他消费过的物品类似的物品。...物品数量一般都比用户数少很多,所以物品相似度计算一般不会出现性能瓶颈 物品之间的相似度相对静态一点,因为物品之间的相似度变化不会很大 物品对应的消费者数量较大,所以物品矩阵的稀疏程度会好于用户矩阵 实现流程...生成物品向量 只考虑有用户消费过的物品,如果物品未被消费过,不生成向量 每个物品对应的向量的维度和用户数相同 每个物品向量的每个元素的取值可以是行为本身的布尔值,也可以是消费行为量化如时间长短、次数多少...相关推荐 相关推荐关心的是当前物品与推荐物品的相关性,所以针对每个物品,可以直接按照与该物品相似度倒排,然后取 Top N 即可。...sim(i,j) 表示物品 i 和 物品 j(当前用户 u 已消费的物品之一) 的相似度,r(u,j) 表示当前用户 u 对 物品 j 的评分。

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基于物品的协同过滤python案例演示

基于用户的协同过滤),本次接着来看基于物品的协同过滤如何用python实现。 1 原理回顾 基于物品的协同过滤算法中心思想,就是给用户推荐与他们喜欢的商品类似的商品。...因此在实现过程中有如下几步: Step 1 :将每个用户与他喜欢的物品建立一个对应表 (图片来自网络) Step 2:根据第一步中的对应表,建立物品间的关系矩阵C,然后再建立相似度矩阵W (图片来自网络...) 上图中矩阵C记录了同时喜欢两个物品的用户数,这样我们就可以得到物品之间的相似度矩阵W。...Step 3 :根据物品相似度与用户历史行为进行推荐 2 python案例演示 这里使用用户对电影的打分数据进行案例演示: 数据初始化 原始数据记录了用户、电影及打分,通过初始化,将原始数据转化为字典形式...、物品关系矩阵C及相似度矩阵W,代码中分别为movie_popular,及过程中的itemSim和最终的itemSim。

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