NFT将成为元宇宙的关键基础设施，元界悔成为NFT最实出的应用，NFT的独特性和可替代性将为现实世界中的人类沉浸在元宇宙中提供可靠的墓础元宇宙是线上线下世界的融合，物理与电子相结合的方式。...Rebuild概念 Canvas负责将子节点的UI元素的网格合并，并生成相应的渲染指令再发送到Unity的图形管道的过程。...，材质变化(大小，旋转以及文字变化、图片的修改) 优化 主要目标，把Profile里Canvas.SendWillRenderCanv参数调小。...override void OnRectTransformDimensionsChange()：当UI的RectTransform更改时的回调，只要继承UIBehavior即可获取回调 Image：...这可以导致更好的拟合左和右对齐,但可能会导致不正确的定位当试图覆盖多个字体(如专业轮廓字体)上 public int fontSize public HorizontalWrapMode horizontalOverflow
Vertex Compression 顶点压缩是一个将网格顶点信息的精度从float改为half的选项。这可以在运行时减少内存使用和文件大小。...这个选项很有用，因为它会自动删除顶点数据，但要注意，它可能会导致意想不到的问题。例如，在运行时切换材质和着色器时，访问的属性可能会被删除，导致不正确的渲染结果。...当只绑定网格资源时，不正确的材质设置可能会导致不必要的顶点数据。这在只提供网格参考的情况下很常见，例如在粒子系统中。 Material 材质球是决定物体如何渲染的重要功能。...然而，减少皮肤重量的数量可能会导致奇怪的外观，所以一定要验证这一点调整皮肤重量时的数量。...对于上面提到的特殊文件夹，规则有所不同。存储的文件包含在构建中。这意味着即使是不实际需要的文件，如果它们被存储，也会包含在构建中，从而导致构建大小的扩展。 问题是无法从程序中进行检查。
模块的布局与展示理念 图片管理模块的核心思想是通过动态网格布局展示图片，自动调整列数以适应各种屏幕尺寸。为此，CSS Grid 是一个理想的选择。..., 1fr)); gap: 20px; } 这里的 minmax(150px, 1fr) 确保图片的最小宽度为 150px，当屏幕空间允许时，图片会自动填充空白区域，形成自然对齐的列数。...在我们的实现中，当 images 数组为空时，一个提示信息会取代网格布局显示： 的图片数量与屏幕大小一致。...而且，通过将动态调整与静态样式相结合，我们不仅实现了功能，还打造了一个视觉与交互兼备的图片展示体验。希望这段解析能让你对布局模块的构建有全新的理解与灵感！
模块的布局与展示理念图片管理模块的核心思想是通过动态网格布局展示图片，自动调整列数以适应各种屏幕尺寸。为此，CSS Grid 是一个理想的选择。...1fr)); gap: 20px;}这里的 minmax(150px, 1fr) 确保图片的最小宽度为 150px，当屏幕空间允许时，图片会自动填充空白区域，形成自然对齐的列数。...在我们的实现中，当 images 数组为空时，一个提示信息会取代网格布局显示：的图片数量与屏幕大小一致。...而且，通过将动态调整与静态样式相结合，我们不仅实现了功能，还打造了一个视觉与交互兼备的图片展示体验。希望这段解析能让你对布局模块的构建有全新的理解与灵感！
如果我们坚持使用前面的示例，当在较小的屏幕上查看时，网格会将屏幕分成三个等分，导致内容变小，可能变得难以阅读或与之交互。但是，CSS Grid 提供了强大的功能来实现响应式设计。...这种简写符号通过自动生成所需数量的具有一致大小的列，从而节省了时间和精力。2、Auto-fitauto-fit 函数是一个强大的工具，根据网格容器内的可用空间自动调整列数。...grid-template-columns: repeat(auto-fit, 100px); grid-template-rows: repeat(2, 100px);}在这个代码片段中，auto-fit 关键字指示网格根据可用空间自动调整列数...通过这个配置，网格将创建尽可能多的列以适应容器，同时保持指定的宽度。列数将根据可用空间自动进行响应性调整。两行的高度将保持在每行100像素的高度上。...让我们进一步分解：repeat(auto-fit, minmax(100px, 1fr))：repeat()函数与auto-fit结合使用，根据可用空间自动调整列数。
Image怎么绘制的 Unity中渲染的物体都是由网格(Mesh)构成的，而网格的绘制单元是图元(点、线、三角面) 绘制信息都存储在Vertexhelper类中，除了顶点外，还包括法线、UV、颜色、...Rebuild概念 Canvas负责将子节点的UI元素的网格合并，并生成相应的渲染指令再发送到Unity的图形管道的过程。...材质变化(大小，旋转以及文字变化、图片的修改) 优化 主要目标，把Profile里Canvas.SendWillRenderCanv参数调小。...void OnRectTransformDimensionsChange()：当UI的RectTransform更改时的回调，只要继承UIBehavior即可获取回调 Image： protected...这可以导致更好的拟合左和右对齐,但可能会导致不正确的定位当试图覆盖多个字体(如专业轮廓字体)上 public int fontSize public HorizontalWrapMode horizontalOverflow
(将文本绘制到屏幕的机制)的调优实践 Canvas分区 在uGUI中，当Canvas中的元素发生变化时，会运行一个过程(重建)来重建整个Canvas UI网格。...在这种情况下，如果在父Canvas中放置了大量的ui，似乎就会出现导致高负载的现象。...该机制可用于绘制白色矩形，因此，通过将其与倍增色相结合，可以实现简单的矩形类型显示。 然而，由于UnityWhite的纹理与项目中提供的SpriteAtlas不同，因此绘制批次会被中断。...布局重建，像网格重建一样，是一个昂贵的过程。 为了避免由于布局重建而导致的性能下降，尽可能避免使用布局组件是有效的。...例如，如果定义了Update方法，请注意它们即使在隐藏状态下也会继续运行，这可能会导致负载意外增加。
训练慢导致研究周期长，阻碍了视频理解研究的进展。按照训练图像模型的标准做法，视频模型训练使用了固定的mini-batch形状，即固定数量的片段，帧和空间大小。 然而，最佳形状是什么？...此外，多重网格训练方法适用于多种模型、数据集、初始化和硬件规模。 作者观察到，在所有情况下，在不进行调参的情况下，都能获得一致的加速比和性能增益。...相反，作者将根据不同的因素更改spans和stride，这将导致每个网格的空间形状H×W不同(时间维度也是如此)。...然而，这种选择可能会导致用于训练模型的数据分布与测试时使用的数据分布不匹配。为了缩小这一差距，训练可以通过一些“微调”迭代来完成，这些迭代使用与测试分布更紧密一致的网格。...作者发现如果应用于由于短周期而导致的mini-batch大小变化，这个调整有害的，因此作者仅在长周期基本形状变化时才调整学习率。
Text mesh rebuild（文本网格重建） 每次的文本变化都需要重新计算用于显示实际文本的多边形，在一个text component或者其他子物体被禁用或者重新启用的时候，也会进行重新计算。...这个过程对于显示大量文本的UI会有很大问题，比如排行版和统计面板。最常见的打开和关闭UI这些会导致意外的帧率问题。...在TMP上使用适配的时候，唯一要考虑的使二叉树查找合适的大小。在使用自动大小时候最好进行最长最大文本块测试。一旦确定了合适的石村，就该禁用组件的自动尺寸，并手动设置其他文本对象的最佳字号。...出现这种情况的原因没有区分调整父节点和调整与兄弟节点的顺序的回调。这些事件都调用OnTransformParentChanged回调。...Unity UI的Graphic类实现了这一回调，调用了SetAllDirty方法。系统确保了Graphic将重建布局和顶点在下一帧渲染之前。
如果企业没有一个明确的策略，将所有业务内容都转移到公共云上，那么这是一种短视的行为，可能在几个月后才发现这将比一个典型的私有云或甚至比内部部署数据中心的成本还要昂贵，并且会失去一些所需的治理和控制。...这可能导致内部IT团队采用“影子IT”，但这样会让关键数据置于违规风险之中，其成本也随之失控。在这样的情况下，企业最简单的选择有时似乎只是停止使用云计算，回到以前的传统的数据中心基础设施和实践中。...失败项目的成本 毫不奇怪，计划不周的数字化转型会带来巨大的成本。...从混合到多云 IT部门在过去几年中最常用的短语之一是混合云，这是基于为每个正在使用的应用程序使用最合适平台的理念，是一个采用公共云与私有云结合或公共去与本地托管数据中心相结合的方法。...企业在采用云计算之前，需要考虑如何使用他们的系统和应用程序，考虑他们的安全需求、生命周期阶段、集成需求等因素，然后将这些与各种云平台和提供商提供的功能相匹配。
通过分配RectTransform的锚点，RectTransform的位置和大小可以基于它们的父节点。...禁用画布 在显示或隐藏UI中不连续的部分时，常见的做法是在UI的根节点启用或禁用GameObject，这样可以确保UI组件不会受到输入回调或Unity回调函数。...然而这样做会导致Canvas丢失VBO数据。重新启用画布将进行重建和批处理。如果这个操作很频繁将导致CPU的帧率下降。...一个可行的办法是将需要显示隐藏的UI放到一个专用的画布上，在禁用和启用的时候，只禁用启用这个画布的组件。 这样做UI的网格不会进行重绘，这些数据将保留在内存中，他们的原始批处理将被保留。...要避免这一问题，以这种方式实现隐藏的UI上的MonoBehaviour不应该直接实现Unity的生命周期回调，而应该去接收它们的UI根节点的自定义的“CallbackManager”的回调。
研究者利用Keras functional API作为构建模型的工具，对数组数据和标量数据分开导入。 对于数组数据，他们将其与窗口的特征数据，例如窗口大小，长度，特征值数量相结合，形成三维矩阵。...之后在保证窗口的连续性基础上，利用Maxpooling处理，将矩阵分为三个Conv2D函数图层。 ? 通过这个方式便可以提取出有相关性的信息，之后再把上述数据降维成一维数组。.../train.sh -e 70 -w 10 将训练值（橙色）和验证值（蓝色）的数据趋势对比可以看出，在平均绝对偏差（MAE）方面，二者的差距在逐步缩小，曲线走势也在逐步接近。...为了缩小模型与验证值的差距，研究者选择加入Dropout工具进行进一步的拟合。 ? 除此之外，研究者还需要对模型进行超参数调优，因此研究者对不同设置采用了网格搜索。 那么如何跟踪这些设置呢？...因为从低温到高温使用环境，从24小时插充电线到三天不开屏幕锁，电池的循环次数必然会产生差异，这还没有考虑不同批次电池的制造差异。因此这种模糊的估测并不能准确的表达电池的真正寿命。
publish=yes 方式一 效果展示： 制作要领： ① 数据源如下截图，凳子的销售额的目标完成度为69.83%，且创建新字段“目标差距”=1-sum([目标完成度]) ② 将标记选择饼图，度量值拉到颜色与角度...，度量名称拉到颜色 ③ 删选度量名称，只勾选“目标完成度”&目标差距 ④ 计数拉到列 ⑤ 标记下的计数2中的颜色、角度等全部去掉，且调整两个计数的大小，计数1调大些 ⑥ 选择列上的第二个计数点击双轴...，且将标记下的计数2的颜色调成白色 ⑦ 另新建工作表，将完成度拉到文本，且显示标题去掉，调整字体大小。...，再去掉无关标题、网格线等 方式六 效果展示： 制作要领： ① 数据源如下表格截图 ② 将商品拉到列，实际完成度拉到行，创建字段差距=sum([目标])-sum([实际完成度]) ③ 标记选择饼图...，将度量名称拖到颜色和详细信息，度量值拖到角度，度量值中只保留实际完成度和差距即可 ④ 调整颜色，将实际完成度的颜色调成蓝色，差距颜色调成白色 ⑤ 再拉个实际完成度到行 ⑥ 调整标记下的第二个实际完成度
UI 设计中通常以“向右箭头”来表示当前链接可跳转，使用箭头作图时，当我们把箭头和文字右对齐，箭头其实会更加的往外突出，这时候我们会人为的往里边推 1 至 2 像素，最后实际给到开发的也应该是红框的尺寸...我们以下图 4 组数列为例，大家可能都曾使用过上面三组蓝色数列中的数值应用到设计中，或以 5 为倍数，或以 10 为倍数、或以偶数为设计逻辑，而实际上以 5 为倍数则会包含奇数，奇数会导致控件文字对不齐...，当 5 的倍数和偶数同时使用时，则会出现类似 14、15、16 这种相差为 1 的相邻数，这种会导致我们的尺寸规范不好定义规则，难以形成逻辑，而使用 4 的倍数，他们的公差为 4，不会出现奇数，也不会出现相邻数...网格设计在报纸、杂志、海报等平面设计领域中也是十分常见的设计手法，通过建立网格，考究每一个信息模块在页面中的摆放位置，大小占比，颜色占比，从而使得页面信息保持秩序、均衡。...对于团队合作，设计师与开发也将更有默契，不必再为不清不楚的间距浪费时间。
以提高性能 关闭系统交换区: Linux内存反复交换会影响JVM性能，典型的异常就是导致zookeeper超时。...延迟WAL flush：如果开启WAL则可以将WAL flush到磁盘的时间间隔调大一些来提高性能 e. 使用批量写HTable.put(List) 3. HBase基本核心服务优化 a....调整MemStore的flush因子：当Memstore占用内存大小超过hbase.hregion.memstore.flush.size倍数时将阻塞region所有请求，出发flush，释放内存。...原理和redis的hyperloglog一样(我们以前有用此功能对用户数量进行估算) b. 调整列族块大小：较小的块大小可以提高随机读的速度，同时导致块索引变大。 c....设置in memory属性：对于经常访问的列族可以设置in memory，但是要考虑消耗内存的问题 d. 调整列族最大版本数量：数量大占用磁盘空间，且导致集群变大。根据自己应用场景来选择。
这可能使机器人学研究人员能够自己「优化」任务，与控制器优化同时进行，从而自动最小化模拟与真实之间的差距。...材料的属性包括位置、速度、质量、密度和形变梯度。这些属性存储在与材料一起移动的拉格朗日粒子上，而粒子与刚体的相互作用和碰撞在背景欧拉网格上处理。...直观来说，当刚体靠近网格点时，碰撞效果会变得更强。正参数 决定了软化接触模型的锐度。我们使用因子线性混合碰撞投影前后的网格点速度，带来边界周围的平滑过渡区以及更好的接触梯度。...在 TripleMove 任务中，优化器将粒子与最近目标形状的距离最小化，这通常会导致两个或三个橡皮泥聚集到同一个目标位置。对于没有探索能力的基于梯度的方法来说，跳出这种局部最小值并不容易。...当无法使用基于局部扰动分析的基于梯度的优化时，我们可能会考虑那些允许多步探索并累积奖励的方法，例如随机搜索和强化学习。 因此，如何将可微物理与基于采样的方法相结合来解决软体操作规划问题，会非常有趣。
简而言之，该模型采用图像编码器和语言编码器提取图像与文本特征，将二者融合后输入解码器生成文本。 这种构建方式可以广泛适用于图像理解等多模态任务。...自动数据生成 研究人员称，模型开发的预训练阶段很大程度上，取决于对庞大且多样化的数据集的访问。 然而手动标注广泛的数据集是不切实际的，因此谷歌团队的策略是——自动数据生成。...这种方法利用专门的小模型，每个模型都擅长高效且高精度地生成和标记数据。 与手动标注相比，这种自动化方法不仅高效且可扩展，而且还确保了一定程度的数据多样性和复杂性。...然而，使用OCR会稍微增加输入长度，从而导致整体训练速度更慢。它还需要在推理时获取OCR结果。 另外，研究人员使用以下模型规模进行了单任务实验：6.7亿参数、20亿参数和50亿参数。...谷歌研究人员表示，ScreenAI模型还需要在一些任务上进行更多研究，以缩小与GPT-4和Gemini等更大模型的差距。
超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致模型性能不佳、训练不稳定。...这导致一种新的 HP 调优范式：µTransfer，即在 µP 中对目标模型进行参数化，并在较小的模型上间接调优 HP，将其零样本迁移到全尺寸模型上，无需调优后者。...模型深度的实验扩展 现代神经网络扩展不止涉及宽度一个维度。该研究还探索了如何通过将 µP 与非宽度维度的简单启发式算法相结合，将其应用于现实的训练场景。...这意味着可以将理论上的跨宽度迁移与实验验证的跨其他扩展维度迁移相结合，以获得能在小模型上间接调整超参数并迁移到大模型的 µTransfer。...由于 proxy 模型即使很小也能有意义地预测最佳超参数（如图 3、图 4 所示），因此随着该研究用数十亿个参数训练更大的目标模型，研究者预计性能差距会扩大。
超参数（Hyperparameter，HP）调优是深度学习的关键，但也是一个昂贵的过程，对于具有数十亿参数的神经网络来说更是如此。假如 HP 选择不当，会导致模型性能不佳、训练不稳定。...这导致一种新的 HP 调优范式：µTransfer，即在 µP 中对目标模型进行参数化，并在较小的模型上间接调优 HP，将其零样本迁移到全尺寸模型上，无需调优后者。...模型深度的实验扩展 现代神经网络扩展不止涉及宽度一个维度。该研究还探索了如何通过将 µP 与非宽度维度的简单启发式算法相结合，将其应用于现实的训练场景。...这意味着可以将理论上的跨宽度迁移与实验验证的跨其他扩展维度迁移相结合，以获得能在小模型上间接调整超参数并迁移到大模型的 µTransfer。...由于 proxy 模型即使很小也能有意义地预测最佳超参数（如图3、图4所示），因此随着该研究用数十亿个参数训练更大的目标模型，研究者预计性能差距会扩大。
它可以将车辆的轮胎与地面进行真实的碰撞检测，从而实现车辆的运动效果。 当一个车辆游戏对象上添加了Wheel Collider组件后，该组件会自动根据车轮的位置和半径生成一个碰撞器。...当障碍物正在移动时，导航网格代理会尽力避开它。当障碍物静止时，它会在导航网格中雕刻一个孔。导航网格代理随后将改变它们的路径以绕过障碍物，或者如果障碍物导致路径被完全阻挡，则寻找其他不同路线。...它可以根据UI元素的内容自动调整UI元素的大小，使其适应不同的屏幕尺寸和分辨率。...它可以根据UI元素的纵横比例自动调整UI元素的大小，保持其与其他UI元素的纵横比例一致。...通常情况下，滚动矩形与遮罩 (Mask) 相结合来创建滚动视图，在产生的视图中只有滚动矩形内的可滚动内容为可见状态。
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