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C# 中两个类之间如何互相访问数据

这样就可以通过B实例化对象访问B类中全部数据!而此时B的实例化对象,身在他乡,在A中就可以发挥作用!在一个类A中,将另一个类B作为普通类型声明变量即可(也就是实例化对象),类似 int A ,float A。C# 中两个类没有同一个命名空间,没有同一个基类,没有继承关系。也可以互相访问数据!2.B类中声明静态变量或方法,在他国A中就可以之间通过B的类名访问其静态变量。如果是另一个类中有一个变量需要

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#c##开发语言
Unity Live Capture 中实现面部捕捉同步模型动画

Unity Face Capture 是一个强大的工具,可以帮助你快速轻松地将真实人脸表情捕捉到数字模型中。在本文中,我们将介绍如何在 Unity Face Capture 中实现面部捕捉同步模型动画。安装软件插件。我的版本是Unity2022,我在包管理器中搜到面部跟踪将应用程序连接到 Unity 编辑器确保正确。打开:从 Unity Editor 主菜单中,选择。创建类型的 Connectio

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#unity#游戏引擎
【Anaconda】是什么,如何使用它代替pip+env

你已经理解了虚拟环境的核心概念,这非常好。可以将 conda 环境看作是 venv 的“超级加强版”。conda 不仅能帮你创建隔离的 Python 环境,还能帮你管理不同版本的 Python,以及那些复杂的、非 Python 的依赖库。当你主要做数据科学、机器学习项目,或者需要安装一些在 pip 下比较麻烦的库时,Anaconda/conda 会是你的好帮手。对于常规的 Web 开发或小型脚本,

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#python
深度学习领域的主要神经网络架构综述

深度学习领域涵盖了多种神经网络架构,每种架构在不同的应用场景中展现出独特的优势和性能。前馈神经网络(FNN)和多层感知器(MLP)作为基础模型,广泛应用于回归和分类任务。卷积神经网络(CNN)在图像处理领域取得了卓越的成果,通过不断发展出现了诸如ResNetInception等多种变体。循环神经网络(RNN)及其变种如LSTMGRU在处理序列数据和时间依赖任务中表现突出,而架构凭借其强大的注意力机

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#深度学习#神经网络#架构
【小白你好】深度学习的认识和应用:CNN、GNN、LSTM、Transformer、GAN与DRL的对比分析

深度学习是人工智能(AI)的一部分,它让计算机能够像人类一样学习和做决策。通过模拟人脑的神经元,深度学习模型可以从大量的数据中提取模式和规律。这种技术在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了惊人的成果。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过“卷积”操作来自动提取图像中的特征,如边缘、形状等。图神经网络(

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#深度学习#cnn#lstm
【Unity动画】什么是动画蒙版(Avatar Mask)

使用 Avatar Mask 的主要步骤包括创建 Avatar Mask、将其与动画层关联以及根据需要定义骨骼蒙版。Avatar Mask 允许你定义一个骨骼蒙版,即指定模型中哪些骨骼应该受到动画系统的影响,哪些应该被忽略。每个图层都可以有自己的 Avatar Mask,这样你就可以在同一个模型上实现不同部分的精细控制。Avatar Mask 在一些场景中非常有用,例如,当你有一个角色模型,但只想

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#unity#游戏引擎
新手学习:网页前端、后端、服务器Tomcat和数据库的基本介绍

首先一点,不管是那个框架开发的网页前端,最后都需要Build,构建完毕以后都是原始的HTML + CSS + JS 三样文件!明白了,下面是针对小白读者的详细博客写作建议,包含基础概念的解释、代码示例以及必要的步骤说明。通过这个框架,读者即使没有任何基础也能逐步理解每个技术点。

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#前端#html#css
Oracle数据库环境变量配置+命令修改数据库密码删除账户

必须设置环境变量才可以用CMD命令访问Oracle数据库1.

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#oracle#数据库
【Redis端口】通过修改端口一个计算机上可以运行两个redis

是的,一个计算机上可以运行多个Redis实例¹²³。每个Redis实例都会监听一个特定的端口,所以只要确保每个实例使用的端口不冲突,就可以在同一台计算机上运行多个Redis实例¹²³。例如,你可以配置一个Redis实例监听6379端口,另一个Redis实例监听6380端口¹²。这对于学习Redis的复制、集群等功能非常有用,因为这些功能需要多个Redis实例才能完成³。

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#redis#数据库#缓存
【小白你好】深度学习的认识和应用:CNN、GNN、LSTM、Transformer、GAN与DRL的对比分析

深度学习是人工智能(AI)的一部分,它让计算机能够像人类一样学习和做决策。通过模拟人脑的神经元,深度学习模型可以从大量的数据中提取模式和规律。这种技术在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了惊人的成果。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种专门用于处理图像数据的神经网络。它通过“卷积”操作来自动提取图像中的特征,如边缘、形状等。图神经网络(

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#深度学习#cnn#lstm
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