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Unity游戏开发中的网格简化与LOD技术(Mesh Simplification & LOD)

在Unity游戏开发中,网格简化(Mesh Simplification)和LOD(Level of Detail)技术是优化渲染性能的关键手段,尤其在处理复杂场景和高精度模型时至关重要。// quality范围0~1(0为最简化)// 保留30%细节。最终实现复杂场景在移动端稳定30/60FPS、PC/主机端4K高帧率渲染的目标。// 运行时动态简化(适用于Procedural Mesh)//

#unity
深度学习的原理详解

神经网络的训练与优化的目标需要来结果进行评定, 而训练结果的好坏评定直接影响了训练的效果。我们可以构建一个这样的神经网络,把向量[784个像素的数据维度(28x28=784)], 变成10个数据的维度[a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9],然后来做损失判定,看看当前的数据结果与哪个数字的数据向量最接近。上面提到的神经网络相关的工具完整的实现了,数据读取,神

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#深度学习#人工智能
深度学习的原理详解

神经网络的训练与优化的目标需要来结果进行评定, 而训练结果的好坏评定直接影响了训练的效果。我们可以构建一个这样的神经网络,把向量[784个像素的数据维度(28x28=784)], 变成10个数据的维度[a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9],然后来做损失判定,看看当前的数据结果与哪个数字的数据向量最接近。上面提到的神经网络相关的工具完整的实现了,数据读取,神

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#深度学习#人工智能
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神经网络的训练与优化的目标需要来结果进行评定, 而训练结果的好坏评定直接影响了训练的效果。我们可以构建一个这样的神经网络,把向量[784个像素的数据维度(28x28=784)], 变成10个数据的维度[a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9],然后来做损失判定,看看当前的数据结果与哪个数字的数据向量最接近。上面提到的神经网络相关的工具完整的实现了,数据读取,神

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