需要快速、准确的物理效果，但又厌倦了为每个三角形绘制凸多边形碰撞器？只需点击 “生成” 即可！ 这是其他大型引擎正在使用的行业标准自动生成算法！ 这个资源将为您和您的美术师节省大量时间（和金钱）。 注意：目前仅在 Windows/macOS/Linux 独立播放器上添加了运行时烘焙支持。 在游戏开发和三维模拟应用中，物理碰撞模拟是一个关键的组成部分。它负责计算物体间的相互作用，为游戏提供逼真的物理效果。在过去的开发实践中，为复杂的三维模型创建精确的碰撞器是一件既耗时又容易出错的任务。碰撞器通常需要覆盖模型的每一个角落和边缘，以确保物理计算的准确性。然而，大多数三维模型的表面是非凸的，这意味着要创建一个准确的碰撞器，必须将非凸的模型划分成多个凸多边形。 为了解决这一问题，开发者们研发出了碰撞器自动生成技术，这种技术能够在程序内部自动将复杂的三维模型转化为适配的碰撞器。最新版本的碰撞器自动生成插件“Non-Convex Mesh Collider Automatic Generator v1.2”就是这类技术的典型代表。该插件的推出，大大简化了游戏开发流程，使得开发人员不必再为模型的每一个小细节手动创建碰撞器。通过自动化的算法，插件能够快速生成准确的非凸网格碰撞器，进而提高了开发效率，降低了成本。 该插件的核心优势在于其算法的精确性和易用性。它能够自动识别模型的复杂形状，并构建出相应的碰撞体积，适用于那些形状不规则、包含洞或凹陷的复杂模型。而且，它还提供了运行时烘焙的支持，这意味着碰撞器的生成不仅限于编辑器中，在游戏运行时也能进行动态生成和更新。这种特性对于那些需要在运行时动态更改模型的游戏场景尤其有用。 此外，该插件的适用范围也在不断扩大。目前，它已经支持在Windows、macOS以及Linux等多个操作系统上的独立播放器进行运行时烘焙。这不仅方便了不同平台的开发者，也保证了跨平台项目的兼容性。然而，需要注意的是，该插件目前尚未支持所有主流的游戏引擎平台，因此潜在用户需要确认自己使用的开发环境是否兼容。 使用该插件的流程也非常简单。开发者只需将插件导入到Unity项目中，然后选择需要生成碰撞器的模型，点击“生成”按钮，插件就会自动计算并应用最合适的碰撞器。这样的自动化流程大大节省了美术师和程序员的时间，让他们能够更专注于游戏设计和逻辑开发，而不是繁琐的物理碰撞设置工作。 为了更好地理解和使用该插件，用户手册（说明.txt文件）和相关示例图片（gzh.jpg）也被包含在压缩包文件中。用户可以通过阅读手册来了解插件的所有功能和详细操作步骤，而示例图片则能够直观地展示插件在实际应用中的效果。 随着游戏和模拟应用对物理效果的依赖日益增强，“Non-Convex Mesh Collider Automatic Generator v1.2”插件的推出无疑为这一领域的开发者提供了一个强有力的工具。它不仅提高了效率，保证了效果，而且也极大地降低了开发门槛。对于追求高效率、高质量和低成本的项目来说，这个插件绝对值得考虑。

在著名的GVIM verilog插件automatic基础上，经过大神修改。非常好用！！ description： Support Automatic functions like Emacs for verilog hdl RtlTree work like as Verdi Feature list: 1) Auto Argument (the same as Emacs) -- shortcut key 2) Auto Define Signals -- shortcut key 3) Auto Instance (power than Emacs) -- shortcut key 4) Auto unit delay "<=" to "<= #1" 5) Auto Template --

matlab曲线的颜色代码皮肤病变黑素瘤检测的自动分类 这项工作使用了《 2017年国际标准产业分类挑战》的数据库：针对黑色素瘤检测的皮肤病变分析。 它着重于挑战的第三部分：疾病分类。 考虑到我们已经具有分割图像和原始图像的超像素。 考虑到数据库图像占用的空间，我无法将它们上传到github，以下是直接从Google云端硬盘下载它们的链接： Python和Matlab都用于使用几何描述符，纹理描述符和颜色不规则特征的不同分类方法。 然后，将CNN用于预处理后的图像以实现更高的精度。 附件包含两个主要脚本，一个在Python中，另一个在MATLAB中，其余的MATLAB文件是该主要文件中使用的函数。 请阅读该报告（也包含在Skin_lesion_classifier.pdf文件中），以获取有关所用方法和所获得结果的详细信息，该报告以LateX和英语编写，脚本也以英语注释。 TB3：图像和图案识别2019-2020 项目-皮肤病变的自动分类（黑色素瘤检测）- 阿卜杜勒·哈基姆·贝内奇哈卜 2020年1月 该项目的目的是提出一种基于图像分析和机器学习的皮肤病变自动分类方法。 1第1部分：数据

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此书主要讲解了内存动态分配算法和垃圾回收算法。希望对需要的朋友有所帮助。

基于瞬时特征提取的调制信号识别经典文献，详细介绍了瞬时信息如何用于提取特征。

velo2cam_calibration velo2cam_calibration软件为由LiDAR和摄像头设备组成的任何一对传感器实现了最新的自动校准算法[1]。 该软件以ROS软件包的形式提供。 在马德里卡洛斯三世大学开发的软件包。 设置 要安装此ROS软件包： 将存储库克隆到您的catkin_ws / src /文件夹中。 安装运行依赖项： sudo apt-get install ros--opencv-apps 建立您的工作区。 用法 有关如何使用此软件的详细说明，请参见 。 要在虚拟环境中测试算法，您可以启动我们的中包括的任何校准方案。 标定目标 下图显示了该算法使用的建议校准目标的可能实施例及其相应的尺寸图。 注意：为方便起见，可以使用其他尺寸。 如果是这样，请相应地配置节点参数。 引文 如果您在研究中使用这项工作，请考虑引用以下论文： [1]

CTI applications, mainly used in automatic voice response, the development of te...

本项目是基于上海大学语义智能实验室刘宗田教授、刘炜研究员及各硕士博士研究生所共同构建的中文突发事件语料库CEC-（Chinese Emergency Corpus），针对已标注的语料库中，采用LTP进行分词、词性标注、命名实体识别与依存句法分析等；对事件的要素进行规则挖掘，包括词性规则、命名实体规则、依存关系规则等。进而实现对突发事件类新闻报道的生语料进行自动化标注，添加对应的标签，并进行格式校验，存储为XML文件等。 开发环境(测试环境为Windows，不保证支持Unix/Linux环境) Licence：Apache Licence Version2 Version：1.0.0 项目编码设定：UTF-8 开发工具：Eclipse 4.4 luna 操作系统OS：Windows7 64bit JDK version：Oracle JDK 1.8+ 64bit 日志：log4j2.0 单元

实现输入的年龄的自动排序，包含各个函数，以及详细注释