破解方法，请覆盖\Atlassian\Crowd\crowd-webapp\WEB-INF\lib下的同名文件后重启服务，完成破解 亲测版本atlassian-crowd-2.12.0 其他版本请自行测试

GPU Instancer是一款针对Unity引擎的专业性能优化插件，主要用于大规模物体实例化，特别是在处理大量同质化游戏对象，如树木、草丛、人群等场景时，能显著提升渲染效率。这款插件的最新版本为1.7.5，同时提到了Crowd Animations v1.1.5，意味着它还包含了对群体动画的支持。 1. **GPU Instancer 1.7.5**： - **GPU加速**：GPU Instancer的核心功能是将实例化过程转移到GPU，减轻CPU负担，提高渲染速度，尤其在移动设备上效果显著。 - **内存优化**：通过共享顶点数据和多线程处理，减少内存占用，实现高效资源管理。 - **实时更新**：允许在运行时动态添加、删除或修改实例，支持动态环境变化和交互。 - **性能监控**：提供性能分析工具，帮助开发者了解并优化实例化性能。 - **兼容性**：与Unity的最新版本兼容，确保在开发过程中不受引擎更新影响。 2. **Crowd Animations v1.1.5**： - **群体动画**：此特性专注于群体角色的行为和动画控制，使得大量角色可以同时进行复杂、流畅的动作。 - **智能路径规划**：可能包含基于AI的路径规划算法，让角色可以避开障碍物，自然地移动。 - **动画融合**：通过混合不同动画，实现群体中每个个体的差异化行为，增加真实感。 - **性能优化**：针对大量角色的动画同步进行了优化，确保大规模群体动画的流畅运行。 - **编辑器工具**：可能提供直观的编辑界面，方便设置角色行为、动画状态机和交互规则。 3. **使用场景**： - **开放世界**：在大型开放世界游戏中，如森林、城市等环境中，GPU Instancer能轻松处理大量的树木、建筑物和行人。 - **模拟仿真**：在模拟城市、交通系统等应用中，群体动画能模拟复杂的人群行为。 - **多人在线**：在MMO游戏中，优化的角色实例化和动画系统能保证服务器的稳定运行。 4. **最佳实践**： - **合理配置**：根据项目需求调整实例化参数，如实例密度、批次大小等，以平衡性能和视觉效果。 - **资源管理**：使用LOD（Level of Detail）技术，根据不同距离加载不同精度的模型，节省资源。 - **动画效率**：减少不必要的动画复杂度，优化动画过渡，以减少GPU负载。 GPU Instancer 1.7.5与Crowd Animations v1.1.5的结合，为Unity开发者提供了一套强大且高效的工具，用于创建大规模、生动且性能优秀的场景。通过熟练掌握并运用这些工具，开发者可以创造出更丰富的游戏世界，同时保持良好的运行性能。

GPU Instancer 1.7.5 是一个专为Unity引擎设计的强大工具，它极大地优化了在大规模场景中处理大量重复对象的效率。这个版本的更新着重于提高性能和用户体验，特别是针对人群动画（Crowd Animations）进行了升级到v1.1.5，带来了更加生动和真实的模拟效果。 GPU Instancer的主要功能是利用GPU来实例化游戏对象，而非传统的CPU实例化。通过这种方式，它可以有效地减少CPU的负载，使得复杂场景中的大量复制物体（如树木、草丛、人群等）能够流畅地渲染和更新。这一特性对于开发大型开放世界游戏或者需要高密度动态元素的项目来说尤其重要。 Crowd Animations v1.1.5是GPU Instancer的一个扩展模块，专注于处理和控制大量角色的动画。在这一版本中，开发者可以创建更加精细和协调的人群行为，比如行进路径、交互动作以及多样的行走动画。这些改进使得虚拟人群不再只是简单的静态模型，而是具有真实感的动态角色，增强了游戏的沉浸感。 使用GPU Instancer时，你可以设定不同的实例组，每个组有自己的属性和行为模式。例如，你可以为一组人群指定特定的行走动画，并设置他们的移动路径。同时，GPU Instancer还支持动态 LOD (Level of Detail)，在远离摄像机或资源紧张时自动降低细节，以保持整体性能。 在实现GPU Instancer的过程中，开发者需要注意以下关键点： 1. **内存管理**：GPU Instancer通过将数据存储在GPU上，减少了CPU的内存占用。然而，这需要合理配置内存预算，避免超出GPU的显存限制。 2. **性能优化**：虽然GPU Instancer提升了性能，但仍然需要合理安排实例的数量和复杂度，以确保在不同设备上的运行流畅。 3. **兼容性**：确保GPU Instancer与项目中的其他插件和库兼容，避免潜在冲突。 4. **更新与维护**：随着Unity引擎的更新，及时升级GPU Instancer以获取最新的功能和修复已知问题。 在实际项目中，结合GPU Instancer和Crowd Animations，开发者可以创建出大规模、动态且细节丰富的场景，无论是模拟拥挤的城市街道、繁忙的市场还是广阔的草原，都能呈现出令人惊叹的视觉效果。通过深入理解和熟练运用这些工具，开发者可以提升游戏的视觉质量和玩家体验，从而增强项目的竞争力。

Crowd Animations 是一个开箱即用的解决方案，支持在高性能场景中使用大量的动画角色。CA (Crowd Animations) 采用 GPU Instancer 核心功能，并在 GPUI 间接实例化解决方案和 GPU 剔除技术的基础上增加了 GPU 蒙皮技术。这一组合有助于你在 Unity 内充分利用 GPU 实例化，处理你的动画角色。 功能特色 --------------------------------- - 带蒙皮网格的间接 GPU 实例化。 - GPU 视锥、遮挡和距离剔除。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 支持标准、LW、HD 和通用渲染管线。 - 支持自定义着色器（需要手动设置）。 - 动画混合（最多 4 个动画）。 - 支持多个蒙皮网格渲染器和子网格。 - 支持 LOD 群组（所有 LOD 网格必须使用同样的装备）。 - 骨骼连接。 - 支持根运动。 - 能够按原型使用自定义阴影距离，以及选择用于渲染阴影的 LOD。 - 自动检测已添加和移除的实例，无需任何其他代码。 - 支持刚体和物理。 - 自定义动画事件系统。 - 易于使用的界面

crowd-counting-cnn This implementation is from The author implements MCNN model on Shanghaitech dataset. I just modified some details to create UCSD dataset and UCF_50 dataset and test the MCNN model on these dataset. I am not sure whether it is okay to upload the modified implementation and if it is wrong, please contatct me and I will delete it. . UCF_50 在MCNN上测试UCF_50dataset，根据设置，使用5折交叉验证，所以，数

CrowdCountingDataset是一个高密度人群图像数据，图片来自FLICKR网站。数据集由视频中帧的RGB图像（作为输入）和每帧计数的对象组成，这是图像中行人（对象）的数量。该数据集是用商场的网络摄像头记录的同一地点的3个通道的图像是480x640像素，但每帧的人数不同，主要用于人群计数的问题。

介绍：Crowd是用来集成Atlassian各类产品用户集成系统，如Jira，Confluence等的集中用户管理平台。可对组、成员关系、用户、目录、应用程序及权限进行综合管理，并可实现其他程序的单点登录。针对市面上没有相关的翻译成果，鄙人不才，花了点时间做了一下翻译，翻译不到位之处还请大家见谅。 这个是我花了1个星期的时间翻译出来的Crowd中文包。通过英文原文包进行翻译的。完全原创，请大家支持！ 针对版本：Crowd 2.7及以下 使用方法： 1. 下载文件 2. 停止Crowd 3. 拷贝文件到Crowd中的atlassian-crowd-2.7.0\crowd-webapp\WEB-INF\lib 目录下 4. 删除crowd-language-2.7.0.jar文件 5. 重新启动Crowd，即可看到翻译后的效果。

Crowd Animations 是一个开箱即用的解决方案，支持在高性能场景中使用大量的动画角色。CA (Crowd Animations) 采用 GPU Instancer 核心功能，并在 GPUI 间接实例化解决方案和 GPU 剔除技术的基础上增加了 GPU 蒙皮技术。这一组合有助于你在 Unity 内充分利用 GPU 实例化，处理你的动画角色。 --------------------------------- 功能特色 --------------------------------- - 带蒙皮网格的间接 GPU 实例化。 - GPU 视锥、遮挡和距离剔除。 - 兼容 VR。适用于单通道和多通道渲染模式。 - 支持标准、LW、HD 和通用渲染管线。 - 支持自定义着色器（需要手动设置）。 - 动画混合（最多 4 个动画）。 - 支持多个蒙皮网格渲染器和子网格。 - 支持 LOD 群组（所有 LOD 网格必须使用同样的装备）。 - 骨骼连接。 - 支持根运动。 - 能够按原型使用自定义阴影距离，以及选择用于渲染阴影的 LOD。 - 自动检测已添加和移除的实例，无需任何其他代码。

Crowd Segmentation Dataset 是一个高密度人群和移动物体视频数据，视频来自BBC Motion Gallery 和 Getty Images 网站。

使用说明：Crowd是用来集成Atlassian各类产品（如：jira、confluence、fisheye等）用户集成，实现单点登录（SSO）的系统，但是官方提供的是全英文版，对于有的同学使用起来比较困难，所以我利用一点业余时间翻译了一下crowd的语言包，现在将汉化后的语言包提供，还请多多指教。 使用方法： 1、下载本文件后，请先停止crowd； 2、使用index.html文件覆盖crowd-4.4.1\apache-tomcat\webapps\ROOT下的index.html文件，其中crowd-4.4.1视情况而定，应为您的实际安装路径，以下不再赘述； 3、使用crowd-language-4.4.1.jar覆盖下面三个目录下的同名文件： crowd-4.4.1\crowd-webapp\WEB-INF\lib crowd-4.4.1\crowd-openidclient-webapp\WEB-INF\lib crowd-4.4.1\crowd-openidserver-webapp\WEB-INF\lib 4、启动crowd即可。 翻译不易，请多多支持。