一、简介　　在上一篇文章中写到了关于用Halcon做颜色识别的一个实验项目，在上一篇中是在Halcon环境中进行开发的，而在实际运用中，现场是不在Halcon中进行运行程序的，而且一些逻辑在Halcon中也比较难以实现，这样就要结合其它编程语言进行联合编程，例如C++，VB，C#等等，这里我利用C#联合Halcon进行编程，将上一篇中的项目移植到C#中，做一个Winform程序。下面先看下效果

2D游戏和3D游戏的主要区别一、总结一句话总结：2D中的单位就是贴图，3D中的单位还有高1. 3D 和 2D 游戏的区别主要体现在呈现画面和文件体积上；2. 借助 3D 引擎可以提升 2D 游戏的声光和特效效果；3. 成功的游戏不一定是优秀的游戏。是否只是贴图 三维多了高 画面质量 文件体积1、3D游戏一定就比2D游戏高级么，根据哪些需求选择？需求 效率 性价比其实不然，适合需求的才是最好的，效率

有时候会特别想要实现像盟军敢死队那样的锥形视角效果：我试了几种方法可以得到类似的效果：1.Raycast方法从人物位置向前透射射线，再Debug.DrawLine。但手机号买卖平台只能画出射线，没有锥面效果。00Debug.DrawLine要在OnDrawGizmos()事件中实现。2.Spotlight方法最简单方法，Spotlight聚光灯置于水平，放在地面上方，想投射的东西如地面，就新建la

　　创建一个标量，损失loss就是标量　　　　import torch　　a=torch.tensor(1.)　　print(a.type())　　print(a.dim())标量的dim为0　　print(a.shape)　　print(a.size())　　在搭建什么学习算法模型的时候，我们需要反向传播来训练模型的参数，那么反向传播需要通过损失来进行，而这个损失是常数，也就是一个标量，这个需要

引言程序化叙事生成（Procedural Narrative Generation）是程序化内容生成（Procedural Content Generation）的一个子概念。程序化内容生成代表着一种全新的内容生产过程——对于需要生产的内容，设计师不需要作精确到一切细节的设计，而只需要给出一些很少甚至接近于零的大局上的方向指导，就能由某种算法性的（Algorithmic）过程半自动甚至全自动地产生

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机器学习正在改变几乎每个行业，从农业中的作物规划到医疗保健中的癌症诊断。这些主题通常会得到更广泛的讨论，因为它们已经产生了切实的，对人类有益的影响。对于游戏行业而言，不幸的是，游戏开发中的机器学习仍处于起步阶段，而且还没有以同样的方式成为头条新闻。在本文中，我探讨了机器学习将如何革新游戏开发。要了解游戏产业的规模，根据Newzoo的《全球游戏市场报告》，到2018年底，视频游戏产业的全球市场价值将

人工智能遵循着：感知->思考->行动决策方法：有限状态机（Finite-State Machines），分层状态机（Hierarchical Finite-State Machines），行为树（Behavior Trees），效用系统（Utility Systems），目标导向型行动计划（Goal-Oriented ActionPlanners），分层任务网络（Hierarchica

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态，动作，奖励是三要素。在建模过程中，智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境，然后接收到下一时刻状态信息和奖励。以众所周知的AlphaGo为例，盘面就是当前的状态，动作就是下一步往哪里落子，奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互，在交互的过程中产生数据，并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深

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