cook烘焙

原创 已于 2023-08-12 17:50:47 修改 · 194 阅读 · 0 ·
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于 2023-08-12 17:50:24 首次发布
这篇文章是关于如何在UnrealEngine4(UE4)中关闭特定平台的距离场烘焙功能，提供了一种技术性的解决方案，适用于游戏开发者的知乎讨论内容。
UE4-（室外光照）距离场阴影
Stone的博客
04-17 1万+
对于级联阴影贴图的局限性（级联距离值较大，阴影模糊，性能消耗较大，级联距离值较小，阴影清晰但是远处的几何体阴影消失），可以考虑使用距离场阴影。 注意：距离场阴影在工程中不会默认开启，需要手动设置，设置-》项目设置-》正在渲染-》生成网格距离场，或者直接搜索 distance，选择生成网格距离场 一旦启用网格距离场，它就会为所有的模型创建网格距离场，通过 显示工具选项，查看 效果： 距...
UE4烘焙
zzZZ20150101的专栏
07-13 1279
前言 UE4引擎通过editor来创建和管理uasset，但是当游戏发布到不同的平台时需要根据平台转换为不同的格式。而这样的转换过程就叫作烘焙。 分为三个步骤 加载包至内存； 为包中的每个对象生成目标平台特定数据 (Derived Data)； 把含有平台特定数据的包另存到cooked目录 Loading Package 类似于DLL中的导入、导出符号表，Unreal的Package也有一个导入(import)、导出(export)表。 Import表示其依赖的在其他包
UE4 距离场
qqQQqsadfj的博客
10-21 1171
把该节点连上，该节点的意思是，距离表面越近，材质显示值为0。若要取消距离场设置就用该值为false。在项目设置的渲染模块可打开距离场。
UE4静态网格模型距离场DistanceFields美术应用
kuangben2000的博客
01-29 8635
UE4静态网格模型距离场DistanceFields美术应用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41801203   UE4静态网格模型距离场DistanceFields美术应用 电竞张家辉 UE4 学习 分享 首先检查开启距离场对模型的内存改变： 打开距离场查看SizeMap的结果。 是否打开双面般的距离场对内存影响不大。93kb     ...
UE4的资源烘焙
热门推荐
少得多惑的博客
05-10 1万+
1、烘焙所有关卡和资源编辑器菜单[Cook Content for Windows]可以烘焙所有关卡和资源2、烘焙指定关卡烘焙指定关卡可以用命令行实现，其中要加入-map参数，如-map=/Game/NewMap就会只烘焙NewMap关卡官方文档提供的命令行格式如下：UE4Editor.exe <GameName or uproject> -run=cook -targetplatfo...
cook这个单词怎么记
nshkfhwr的博客
12-19 1119
所以，翻译成【指南】或【手册】，是相对合理的，也就是是一种指导型或起指导作用的（实用）工具书，也可以称之为【手边书】或【枕边书】，就是随时或随手可以拿来看和用的，日常的和实用的，用于高频查询、使用的帮助型或指导型的书本，我们也称之为工具书。cookie的cook-部分，通cake，本质上是指西式烘烤而成的饼一类的食物。讲这么多，其实还不用使用想像的方式来理解，就是cookbook，就是像【菜谱】一类的书，要做一道菜，有什么不懂不会的，打开【菜谱】翻到相应的那道菜的说明或帮助手册页，可以一边看，一边做菜哦。
ue4烘焙失败
程序达人
07-12 7949
ue4中经常会遇到烘焙失败的问题，有的显而易见，有的则不那么容易被发现。这里记录一下工作中遇到的烘焙失败问题，希望在以后遇到类似的问题能作为参考。首先看下ue4官方文档对烘焙的解释内容烘焙虚幻引擎将内容资源存储为在其内部应用的特殊格式，比如贴图数据存储为PNG格式， 或者音频存储为WAV格式。但是，针对不同平台，这些内容需要转换成各种格式， 这是因为该平台使用专有的格式，不支持虚幻引擎使用的存储资...
UE4 C++（21）：Cook单个资源
weixin_44200074的博客
03-14 7690
UE4 如何Cook 单个资源
UE3 内容烘焙
痞子龙3D编程
09-02 2104
内容烘焙 概述烘焙 决定要烘焙的东西命令行 选项 输出PC和烘焙 烘焙的包 类型 Native 脚本包启动包地图包贴图包 应用 配置 配置文件 [Engine.PackagesToAlwaysCook][Engine.StartupPackages]bSerializeStartupPackagesFromMemory(是否从内存中序列化启动包
UE5打包时资源烘焙（Cook）的原理是什么？
11-26
我们正在解答用户关于UE5资源烘焙（Cook）原理的问题。根据引用内容，我们需要整合相关信息并扩展知识。 引用[1]提到：通过修改DefaultEditor.ini中的地图列表来定位烘焙失败的地图，这实际上是Cook过程中的一个...
UE4 Cook On The Fly通过数据线连接Android手机
逍遥剑客
06-26 3121
UE4如果需要在真机上测试, 通常编译+打包+安装需要很长的时间. 所以UE4提供了Cook On The Fly的功能, 就是默认只编译, 资源的Cook在运行时由FileHostServer进行Cook, 这样就不用每次测试经历痛苦的打包过程. 对于Android平台来说, 只需要安装apk, 资源文件(默认在obb里)仍然保存在PC机上, 通过网络进行访问. PC机做为FileHostServer, 对于请求的文件进行Cook , 如果没有请求的则不会进行Cook. 但是对于公司的网络策略来说, 手机
HANA ODBC驱动64位windows安装包
12-24
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windows1121H2 家庭版中文，里面的 bthserv.dll文件
12-24
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中小技术转移机构如何借助知识产权智能运营平台突破市场竞争加剧，由此打造精准的成果转化成功率？.docx
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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
阻止浏览器 refresh 按钮执行（js 版本）
最新发布
12-24
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/6591fa032fae twrpgkikernelforpad 这是一个禁用了动态刷新率，固定刷新率为102的通用5.10内核 (This is an 5.10 gki kernel for pad.It disable dynamic fps and set refresh rate 104） 补丁（Patch）:https://.com/nanfaiz/androidgkikernel5.10common/blob/android12-5.10/OWNERS
基于CNN的手写数字识别系统设计与实现
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训练数据保存为deep_convnet_params.pkl，UI使用wxPython编写。卷积神经网络（CNN）是一种专门针对图像、视频等结构化数据设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等多个领域有广泛应用。其核心设计理念源于对生物视觉系统的模拟，主要特点包括局部感知、权重共享、多层级抽象以及空间不变性。 **1. 局部感知与卷积操作** 卷积层是CNN的基本构建块，使用一组可学习的滤波器对输入图像进行扫描。每个滤波器在图像上滑动，以局部区域内的像素值与滤波器权重进行逐元素乘法后求和，生成输出值。这一过程能够捕获图像中的边缘、纹理等局部特征。 **2. 权重共享** 同一滤波器在整个输入图像上保持相同的权重。这显著减少了模型参数数量，增强了泛化能力，并体现了对图像平移不变性的内在假设。 **3. 池化操作** 池化层通常紧随卷积层之后，用于降低数据维度并引入空间不变性。常见方法有最大池化和平均池化，它们可以减少模型对微小位置变化的敏感度，同时保留重要特征。 **4. 多层级抽象** CNN通常包含多个卷积和池化层堆叠在一起。随着网络深度增加，每一层逐渐提取更复杂、更抽象的特征，从底层识别边缘、角点，到高层识别整个对象或场景，使得CNN能够从原始像素数据中自动学习到丰富的表示。 **5. 激活函数与正则化** CNN中使用非线性激活函数来引入非线性表达能力。为防止过拟合，常采用正则化技术，如L2正则化和Dropout，以增强模型的泛化性能。 **6. 应用场景** CNN在诸多领域展现出强大应用价值，包括图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、图像生成、医学影像分析以及自然语言处理等任务。 **7. 发展与演变** CNN的概念起源于20世纪80年代，其影响力在硬件加速和大规模数据集出现后真正显现。经典模型如LeNet-5用于手写数字识别，而AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等现代架构推动了CNN技术的快速发展。如今，CNN已成为深度学习图像处理领域的基石，并持续创新。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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气象预测 项目介绍 MATLAB实现基于CEEMDAN-BiLSTM完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行中短期天气预测（含模型描述及部分示例代
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内容概要：本文介绍了一种基于CEEMDAN-BiLSTM的中短期天气预测模型，通过将完全集合经验模态分解自适应噪声（CEEMDAN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）相结合，实现对复杂气象时间序列的高精度预测。首先利用CEEMDAN对原始气象数据进行多尺度分解，获得多个本征模态函数（IMF）分量和残差，有效解决模式混叠与噪声干扰问题；随后对各IMF分量分别构建BiLSTM模型进行独立预测，充分发挥其对前后时序依赖的建模能力；最后通过集成重构输出最终预测结果。文中还包含了数据预处理、特征提取、模型评估与可视化等完整流程，并提供了MATLAB实现的部分代码示例。该方法显著提升了天气预测的准确性与鲁棒性，适用于多类气象要素的中短期趋势预测。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础，从事气象、环境、能源等领域研究或工程应用的研发人员、高校研究生及数据科学家。; 使用场景及目标：①应用于温度、风速、降水等气象变量的中短期精准预测；②解决传统模型在非线性、多尺度气象信号建模中的局限性；③构建智能气象预测系统，服务于电力调度、灾害预警、智慧农业等实际业务场景。; 阅读建议：建议结合MATLAB代码实践操作，深入理解CEEMDAN分解机制与BiLSTM建模细节，重点关注数据预处理、模型参数调优与结果集成策略，同时可扩展至多变量联合预测以提升应用价值。
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