运行效果图：顶点着色器：uniform mat4 uMVPMatrix; //总变换矩阵attribute vec3 aPosition;//顶点位置attribute vec2 aLongLat;//顶点经纬度varying vec2 mcLongLat;void main(){//根据总变换矩阵计算此次

效果：顶点着色器（地球）：//地球着色器uniform mat4 uMVPMatrix; //总变换矩阵uniform mat4 uMMatrix; //变换矩阵uniform vec3 uCamera;//摄像机位置uniform vec3 uLightLocationSun;//太阳光源位置attribute vec3 aPosition;//顶点位置att

效果如图（里面的方体）：注意：化学元素围成的圈，后面的透过方体也能看到！！！。贴图图片：第一步：shader的编写顶点着色器：uniform mat4 uMVPMatrix; //总变换矩阵uniform mat4 uMMatrix; //变换矩阵uniform vec3 uLightLocation;//光源位置uniform vec3 uCamera

目前常见的AI模型包括FSM(有限状态机)和Behavior Tree(行为树)两大类。一、FSM(有限状态机) 　　相对于switch-case来说，FSM编程与人类思维相似从而便于梳理，更加灵活。当每种状态被封装之后，就不会再有一个“中央”函数来控制所有的逻辑，每个状态只要管好它自己就好了。这样复杂的决策系统就被切分两个子系统，不同状态以及状态之间的转化。切分后的这两个子系统的

1、跟着官方案例做，打到地面的影子总是颜色比较浅。参数一个一个对应调，都是一样的。最后发现，不知道自己什么时候添加了一个skylight，导致阴影颜色变浅。由此感觉出天光应该是可以让整个环境变亮，和后处理有些类似。2、影子方向问题，灯光的位置、方向都一样，模型的影子却不一样，最后找出原因，居然是我旋转了89°，而不是90°。调整后构建，就正常了。3、对于聚光灯测试，不构建灯光、阴影面积偏大、偏虚，

大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决

您收到的错误信息 "fatal: refusing to merge unrelated histories" 是由于两个不相关的仓库历史记录无法自动合并而引起的。如果问题仍然存在，请提供更多详细的错误信息，以便我能够帮助您进一步排查问题。请注意，上述步骤假设您已经配置了适当的 SSH 密钥或凭据来访问这些远程仓库。首先，在GitHub和GitLab上分别创建两个空的仓库（repository）。