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Cinemachine(四)在路径轨道上移动的摄像头(Cinemachine Dolly Camera,Path And Cart)

CinemachineSmoothPath 在上面图中的路径,我们是用CinemachineSmoothPath来实现的,其内容如下图: 其中路径中的0,1,2三个点即对应着组件中Waypoints数组的成员...例如下面三张图的效果,Resolution的值分别为:1,2,10: Path Color Scene视图中,选中路径时,显示的颜色。...Inactive Path Color Scene视图中,未选中路径时,显示的颜色。 Width Scene视图中,路径的宽度。 Looped 勾选该选项,路径会首尾相连。...Position Offset 偏移量(基于position units),Camera的最终在Path上的位置 = 最近的点 + 偏移量。...不过需要注意的是,在某些情况下,我们目标移动一点点,但是导致Camera在Path上位移了一大段距离,例如下图: 甚至一些极端的情况,例如圆形的Path,目标在圆心,那么Path上的任何一个点到目标的距离都是最小距离

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SUMO教程(九)

博客搬家了,新浪的博客实在是呵呵,广告多,而且技术性读者量少。这是第一篇在CSDN上写SUMO的博客。 osm地图的获取想必大家都会了,然后处理的话也都会用Josm处理,做一些地图清洗什么的。...前后差距还是很大的呢~ 当然啦,Josm使用还是挺简单的,就不多说了。主要说一下Josm和osm地图的一个bug,而这时一个很关键的bug。...譬如这个图上红圈圈的地方,一般来说,中间那一小截路给人的感觉就是有一段距离,然后两侧的道路是不同的。...但是,其实这样的地图状况要表达的是,一条道路的两个方向的道路,换句话说,这两条平行的道路中间不存在一小段路。这个圆圈的中间(有一点点偏)就是一个十字路口。...选中这条河南中路,然后在右上方 设置属性的地方,吧lanes乘以2,吧oneway属性改成no。当然啦,如果没有lanes属性的话自己添加也可以。

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    Dota之后,《王者荣耀》也被AI攻陷,势把人类顶级玩家拉下马

    在视觉方面,团队提取了85个特征,例如所有单位的位置和生命点,然后将视觉特征模糊为12*12的分辨率;在属性方面,团队提取了181个特性,如英雄角色、游戏时间、英雄ID、英雄的金币和等级状态以及死亡、助攻量统计...从左至右分别是貂蝉(法师,中路)、韩信(刺客,打野)、亚瑟(战士,辅助)、后裔(射手,下路)。...根据注意力预测,貂蝉将去中路,韩信将去蓝Buff区域,亚瑟和后裔将去红Buff区域,除此之外,宫本武藏(战士,上单)将去上路发育。 这样的开局策略在《王者荣耀》中非常流行。...例如,在推线阶段,玩家倾向于更多地关注自己所在的路,而不是去支持队友,而在中后期阶段,玩家更多地关注团战点,并推向敌人的基地。...关于多智能体强化学习研究中的通信问题已有很多研究文献。然而,在监督学习中使用训练数据来学习通信是具有挑战性的,因为实际的通信情况是未知的。

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    Dota之后,《王者荣耀》也被AI攻陷,势把人类顶级玩家拉下马

    在视觉方面,团队提取了85个特征,例如所有单位的位置和生命点,然后将视觉特征模糊为12*12的分辨率;在属性方面,团队提取了181个特性,如英雄角色、游戏时间、英雄ID、英雄的金币和等级状态以及死亡、助攻量统计...从左至右分别是貂蝉(法师,中路)、韩信(刺客,打野)、亚瑟(战士,辅助)、后裔(射手,下路)。...根据注意力预测,貂蝉将去中路,韩信将去蓝Buff区域,亚瑟和后裔将去红Buff区域,除此之外,宫本武藏(战士,上单)将去上路发育。 这样的开局策略在《王者荣耀》中非常流行。...例如,在推线阶段,玩家倾向于更多地关注自己所在的路,而不是去支持队友,而在中后期阶段,玩家更多地关注团战点,并推向敌人的基地。...关于多智能体强化学习研究中的通信问题已有很多研究文献。然而,在监督学习中使用训练数据来学习通信是具有挑战性的,因为实际的通信情况是未知的。

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    玩转Google

    前言:  网上浏览信息,用百度搜索的时候,第一页都是广告,真是槽心到极点,果断放弃百度,现在用谷歌是真舒服,用起一句话用好谷歌、用好搜索引擎、你可以打开世界的大门!...GPS、跟谷歌地球还没发现有其他的、当你用谷歌地球一点一点找到你自己的家时、有种说不出的激动、稍微繁华点的城市、你还可以直接使用街景在城市当中穿梭、就跟自己亲临其中的感觉!...谷歌学术:https://scholar.google.com.sg/ 学术搜索神器、无论从哪方面来讲都是领先其他学术搜索引擎的。 ?...比如Bikini在夏天搜索量明显上升、 而UGG在冬天明显上升、 这刚好符合了物品的属性特征、从图表中还可以得出Bikini在南亚、南美洲和美国非常受欢迎。...其实谷歌旗下的黑科技、好用的产品很多、感兴趣的自己去挖、懒得写了、其实用好搜索引擎就行了、还有谷歌、Facebook、这类都是世界上流量最广的平台、而且质量也高、如果你是做网站、或者外贸这类的、、可以重点抓

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    Windows命令行route命令使用图解

    一 操作实例 查看当前本机的路由表; 有三部分,接口列表,IPv4路由表,IPv6路由表; 查看0.打头的路由表信息; 添加一条 添加默认网关地址为192.168.12.1的默认路由...; 删除前面添加的路由; 添加跃点数为7的路由; 删除之; 添加接口索引为某个值的路由,不知为何失败;下次再搞; 修改下一个跃点; 二 route命令详解 route命令用于在本地IP路由表中显示和修改条目...跃点数能够反映跃点的数量、路径的速度、路径可靠性、路径吞吐量以及管理属性。 if interface 指定目标可以到达的接口的接口索引。...注意:路由表中跃点数一列的值较大是由于允许TCP/IP根据每个LAN接口的IP地址、子网掩码和默认网关的配置自动确定路由表中路由的跃点数造成的。...10.27.0.1 metric 7 例子7:要添加目标为10.41.0.0,子网掩码为255.255.0.0,下一个跃点地址为10.27.0.1,接口索引为0x3的路由,执行以下命令: route

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    地铁换乘算法的实现

    下图中左侧就是表达出来的图,可以看到徐家汇是没有办法直答曲阜路的(徐家汇只有1号线,9号线,11号线2;而曲阜路只有8号线和12号线),必须通过换乘地铁才可以。...并且,边长代表到达另一个节点的最短距离,也就是最少需要的站的个数,在这四个站中,陕西南路到达汉中路有两个直达方案: 直接乘坐12号线经过南京西路到达汉中路 直接乘坐1号线经过黄陂南路,人民广场新闸路到达汉中路...比如第一排第三列代表徐家汇到汉中路要经历7站,第一排第四列代表徐家汇到曲阜路并没有直达方案,所以是一个无限符号,这张表一般被成为临街矩阵,在程序中可以抽象为一个二维数组,我将他称为v_matrix ?...img 首先找到离徐家汇最近的一个顶点,是陕西南路,那么徐家汇到陕西南路最短距离为3就已经确认,因为陕西南路是离徐家汇最近的一个顶点,所以两点之间不可能存在一个比这3站还近的中专线路,毕竟两点之间线段最短...通过观察邻接矩阵v_matrix,有的,从徐家汇到陕西南路,再从陕西南路到汉中路只需要走5站,要优于徐家汇直达汉中路的7站,在代码层面这是在比较 dis[2] 与dis[1] + v_matrix[1]

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    JS案例 - 基于vue的移动端长按手势

    但是项目用在app中,因为另一个未知原因的bug,自定义事件躺枪(至今死不瞑目)。长按事件被我改成了在初始化时,就直接绑定到需要他的dom上。  ...在公布最终的成型代码之前,容我先补一波关于事件的”兵”。 主要兵线呢有三条: ? 中路:dom2级事件处理程序 上路:事件流 下路:触摸事件 所需事件知识点分布如下图: ?...(查看大图:右键新标签中打开)掌握了上边的知识点后,就是在长按功能里边的应用了。...并且在这个过程中,还会不时地有地方的英雄冒出来干扰我们补兵。...那就是一个手机自带的效果了:   长按时,在移动端触摸文字,(至少ios里)会出现选择文字等干扰我们的真正功能,用了preventDefault()这个属性后就没有了。

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    如何减少噪声标签的影响?谷歌提出一种鲁棒深度学习方法MentorMix

    新智元报道 来源:Google 编辑:雅新 【新智元导读】近日,为了更好地了解噪声标签对机器学习模型训练的影响,谷歌研究人员提出了一种简单的鲁棒学习方法MentorMix,相较于之前的方法准确性提升约...谷歌研究人员在ICML 2020上发表的论文为更好地了解噪声标签对机器学习模型训练的影响做出了三点探索性贡献: 1 建立了第一个受控的数据集,并确定了网络噪声标签的基准 2 提出了一种简单而高效的方法来克服合成标签和现实中的噪声标签...论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.09781.pdf 合成噪声标签与网络噪声标签的属性 合成噪声标签与实际网络噪声标签的图像分布存在许多差异。...合成标签与实际网络标签噪声的比较 MentorMix:一种简单的鲁棒学习方法,准确性提高约3% 研究人员的目标是,在给定一个未知噪声比例的数据集,训练一个鲁棒的模型,该模型可以很好地推广到干净的测试数据上...第一作者蒋路现任谷歌高级科学家 这篇发表在ICML 2020上的论文的第一作者蒋路(Lu Jiang)目前是Google Research的资深研究科学家。

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    娓娓道来图模型、图查询、图计算和图学习知识

    账号可以有注册时长的属性,所属用户年龄属性等。而好友关系的边则可以有好友建立时间点的属性。...近邻分布多阶邻居查询也用来获取近邻分布,进而更精准地刻画用户自身特定属性。例如,程序员在社交网络关联的邻居里,具有程序员标签的用户密度会明显偏高。...对于一个未知标签的用户,可以通过其社交网络或资金网络多阶邻居中已知的用户分布来辅助确定用户是否具有相应的属性。...点边属性数据的获取与关联无关,考虑点属性或边属性的查询时,点、边均为孤立的存在,而孤立的点、边在图数据模型中意义相当有限。据说某大厂内部,有部分图数据库产品中的属性管理仍然交由传统关系型数据库管理。...4 图表示学习 图表示学习并没有形式化的定义,但基本原理大都为将图中顶点映射到低维向量空间,并且向量间的相对距离能够尽可能地反映顶点间在图上的相对关联强度,完成从非欧图模型到欧式向量空间的转换。

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    实测|A*寻路与JPS寻路同一地图运行效率

    微卡智享 其实在上一篇《实战|JPS跳点寻路实现运行路径规划》介绍JPS算法时,就说到了通过跳点寻路,可以大大地减少了OpenList(开启列表)中的计算点,这样在遍历查找时可以省去大部分的计算量,速度应该是...从上图中我们可以看到,两个完成的速度都在一秒内,所以感觉不是很明显,不过从耗时上来看,JPS的算法还是要比A*算法快了很多,当然两个算法的路线有的时候也会有差,这个就是因为从每个点找和从跳点找不同原因造成的...从上图中我们可以看出来,前三个我们选择的起点和终点的距离都很近,而且路线比较简单,所以两个差别时间也不大,基本没什么问题,但是后三次我们就选了比较麻烦点的路,明显可以看出,两个算法的耗时差距非常之大。...下图中红色框为简单的路径耗时对比,蓝色框为复杂的路径耗时对比 ?...后三次对比表 后三次对比耗时 A*算法 JPS算法 1 72秒 0.3秒 2 16.8秒 0.29秒 3 206秒 0.45秒 结论 从上面的对测试可以看出来,在平面图中路线简单的话两个算法差别不会很大

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    谷歌地球接口Google Maps APIs地图样式设计调整与JSON或URL导出

    本文介绍在谷歌地球API(Google Maps APIs)中,设计地图样式并将设计好的样式通过JSON或URL导出的方法。   ...在弹出的窗口中我们可以看到,目前还可以基于谷歌云端硬盘进行地图样式设计;但原有的Google Maps APIs其实相对来说也还是很方便、简洁的,本文这里也就暂时先介绍Google Maps APIs。...其中,弹出的界面分为三列,其中第一列为要素类型(包括行政区边界、兴趣点、道路、公共交通路线等),第二列为这一要素类型对应的地图元素(包括点、线、面、图例等),第三列则为这一地图元素的具体属性设置(包括填充颜色...例如,如果我们在第一列中选中了“Points of interest”中的“Park”——也就是地图中公园类型的兴趣点,那么第二列就是需要对公园类型要素进行修改的元素;再如果第二列选中了“Geometry...”中的“Fill”,那么第三列就是公园类型要素在地图中所显示为几何形状时,在填充角度的属性。

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    玩机小技巧:Windows如何和ipad文件夹共享?

    实际上小编在写文章时还想到了QQ传输,小一点的文件倒是可以,但一旦超过两三个G,QQ似乎就有限制了,所以这里小编教大家如何在一个局域网内共享文件夹。 何为局域网呢?...首先可以是手机开热点或者是路由器的WiFi,我们需要把iPad和电脑同时连到一个WiFi网络下,当然电脑连家中路由器的网线,iPad再连WiFi也是可以的,只要是在同一个局域网下。...接下来我们回退到上一个文件夹,找到共享文件夹右键选择属性进入: 进入到属性后,找到共享->高级共享: 在高级共享里面,我们要勾选共享文件夹这个选项,并可以自己设置共享的人数,即允许查看此文件夹的人数...设置完后我们需要知道自己电脑的IP地址,按win图标+R并输入cmd,再按Enter键进入命令行页面,在命令行页面输入ipconfig查看自己的IP地址: 如上图中的IPv4地址便是我们需要的IP。...随后将iPad打开,找到文件这个APP,找到左上角的三个点并选择连接服务器: 在服务器中输入我们刚刚找到的IP地址如192.168.210.76或者在IP前加上smb://,如smb://192.168.210.76

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    全方位讲解 Nebula Graph 索引原理和使用

    简单来说,索引能起到加速的作用,但查询使用索引并非是必要的。 在 Nebula Graph 图数据库里,索引则是对点、边特定属性数据重排序的副本,用来提供纯属性条件出发查询。...graph-queries 和纯属性条件出发查询 pure-prop-condition queries 实现方式: graph-queries,如 query 2 和 query 3 是沿着边一路找到特定路径条件的扩展游走...在这个手绘图中,我们还可以看出 Write path 写入索引数据是同步操作的; Read path 这部分画了一个 RBO 的例子,查询里的规则假设 col2 相等匹配排在左边的情况下,性能优于 col1.../ 一些要点是: 第一点,在 Tag 或者 EdgeType 上针对想要被条件反查点边的属性创建索引,使用 CREATE INDEX 语句; 第二点,创建索引之后的索引部分数据会同步写入,但是如果创建索引之前已经有的点边数据对应的索引是需要明确指定去创建的...回顾 Nebula Graph 索引在只提供属性条件情况下通过对属性的排序副本扫描查点、边; Nebula Graph 索引不是用来图拓展查询的; Nebula Graph 索引是左匹配,不是用来做模糊全文搜索的

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    【Go 语言社区】HTML5 Geolocation(地理定位)-转

    } 尝试一下 » 错误代码: Permission denied - 用户不允许地理定位 Position unavailable - 无法获取当前位置 Timeout - 操作超时 ---- 在地图中显示结果...如需在地图中显示结果,您需要访问可使用经纬度的地图服务,比如谷歌地图或百度地图: 实例 function showPosition(position) { var latlon=position.coords.latitude..."; document.getElementById("mapholder").innerHTML=""; } 尝试一下 » 在上例中,我们使用返回的经纬度数据在谷歌地图中显示位置...实例: 更新本地信息 显示用户周围的兴趣点 交互式车载导航系统 (GPS) ---- getCurrentPosition() 方法 - 返回数据 T若成功,则 getCurrentPosition()...始终会返回 latitude、longitude 以及 accuracy 属性。如果可用,则会返回其他下面的属性。

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    JanusGraph图数据库的应用以及知识图谱技术介绍

    支持地理、数值范围和全文搜索对于非常大的图中的顶点和边。 原生支持 Apache TinkerPop 提供的流行的属性图数据模型。 原生支持 Gremlin 图遍历语言。...顶点中心索引提供顶点级查询,以缓解臭名昭著的超节点问题。 提供优化的磁盘表示,以允许有效地使用存储和访问速度。...图数据访问管理: JanusGraph支持在图数据库中添加新的点,根据指定的点、关系类型和方向创建边。...搜索引擎: JanusGraph内置了搜索引擎,提供了二级索引,全文检索、模糊检索等能力。这使得用户能够更灵活地进行数据检索和查询。 10. 图管理: JanusGraph支持图实例的创建和删除。...用户可以方便地管理图数据库中的不同实例,根据需要进行创建或删除操作。 11. 图元数据管理: JanusGraph提供了图元数据管理功能,用户可以定义图实例的元数据信息,包括点、边及其属性。

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    「数据中心」数据中心脊页架构:思科FabricPath Spine和Leaf网络

    随着广播域中主机数量的增加,泛洪数据包的负面影响更加明显。在FabricPath网络设计中,需要仔细考虑广播和未知单播流量泛滥的影响。...第三层路由功能 FabricPath是一种第2层网络结构技术,它允许您通过在第2层添加更多的spine节点和leaf节点来轻松地扩展网络容量。但大多数网络都不是纯的第二层网络。...两种设计都提供集中路由:即第3层路由功能集中在特定交换机上。 边界脊椎处的内部和外部布线 如图6边界spine的内部和外部路由设计所示,spine交换机充当第2层和第3层边界和服务器子网网关。...路由流量只需经过一个跃点即可到达要路由的脊椎交换机上的默认网关。 FabricPath技术目前最多支持四个FabricPath选播网关。...随着广播域中主机数量的增加,泛洪数据包的负面影响变得更加明显。第三层功能位于第二层网络的顶部。常见的第3层设计使用集中路由:即第3层路由功能集中在特定交换机(脊椎交换机或边界叶交换机)上。

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    Nebula Graph 系列(1) —— 初识 Nebula

    语句(获取指定边或者点的属性值) 图与路劲的查询 get subgraph 语句 find path 子句 前置知识 什么是 Nebula Nebula Graph 是一个高性能、可线性扩展、开源的分布式图数据库...什么是图数据库 图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点(Vertex)和边(Edge),还可以将属性(Property)附加到点和边上。...Nebula Graph作为一个典型的图数据库,可以将丰富的关系通过边及其类型和属性自然地呈现。 Nebula 的优点 开源 Nebula Graph是在Apache 2.0条款下开发的。...灵活数据建模 用户可以轻松地在Nebula Graph中建立数据模型,不必将数据强制转换为关系表。而且可以自由增加、更新和删除属性。详情请参见数据模型。..." @1; 图与路劲的查询 get subgraph 语句 # 查询从点player101开始、0~1 跳、所有边类型的子图。

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    一文详解高精地图构建与SLAM感知优化建图策略

    如上图中,地图基础建图中有多种方法。其中,GPS 导航适合于室外空旷驾驶道路中的移动车辆,在封闭场景(如隧道、山路等)中 GPS 的信号较弱,无法用于移动机器人的定位导航。...为了能够实现车辆在未知的道路环境中准确的定位,SLAM 问题就这样被提了出来。 ?...,增量式地构建具有全局一致性的地图,同时确定自身在这个地图中的位置。...如谷歌公司在 2016 年开源的Cartographer SLAM 算法是一个跨平台的激光 SLAM 方案,能够同时实现 2D 激光和 3D 激光的实时 SLAM。...由于线段特征具有容易识别、鲁棒性好等优点,在 2D 激光 SLAM 中应用比较广泛。下面将对激光雷达点云建图中一种基本的线段拟合防范进行简单说明。 ?

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