再见,大姚!

SBP依赖计算中的蝴蝶效应:一个Prefab修改如何触发全量重建? 本文深入探讨了Unity中SBP(Scriptable Build Pipeline)依赖计算的蝴蝶效应,解析了Prefab修改如何触发全量重建的机制。通过分析Asset与Object的层级关系、依赖计算的三种维度及CacheEntry系统,揭示了全量重建的根本原因,并提供了依赖可视化工具开发、优化策略与最佳实践,帮助开发者提升构建效率。 阅读详情
       北京时间2011年7月9日,对于中国的篮球迷来说是一个颇有些伤感的日子,中国的篮球巨星,CBA史上最强的中锋姚明宣布退役。历经职业生涯五次重大的伤病,脚趾骨折、膝盖胫骨骨裂、脚踝应力性骨折、左脚骨骨裂、再一次的左脚踝应力性骨折。姚明一次又一次扛过了伤痛的侵袭,但是这一次,他终于服输了,即便是一台机器,也会有零部件老化生锈失效的那一天,何况是血肉之躯。该来的终究还是来了,虽然对于球迷而言,我们其实都已心知肚明,如今的姚明即使伤愈后也很难达到其巅峰时期的水准,但是我们更希望姚明能够继续在NBA征战,更希望他在退役的时候能够手握一枚总冠军戒指,他理应得到这样的荣誉。

       在02年姚明成为NBA首位外籍状元秀之前,我对NBA的印象和了解和一般的非篮球迷别无二致,仅仅停留在乔丹那近乎神迹般的扣篮动作里。是姚明的加盟让我开始关注NBA,也开始了解NBA,我开始知道NBA联盟中除了公牛队之外,还有火箭、湖人、小牛、马刺、魔术、热火、活塞等等其他29支球队,才知道有常规赛和季后赛之分,常规赛82场,季后赛还分东西部;最重要的是才知道除了乔老爷子,NBA还有很多才华横溢的球员,从“史前怪兽级”的张伯伦、贾巴尔、拉塞尔、约翰逊到和“神”一起奠定公牛王朝的皮二爷、大虫,再到黄金一代的AI、科比、麦迪、卡特、KG、大鲨鱼、阿伦、PP、石佛,亦或是后来强势登场的小皇帝、甜瓜等以及新生代的给力芬、wall等,谈起这些人和事,对于球迷而言就像如数家珍一般,让我从一个篮球爱好者成为了一个篮球迷,我关注姚明的每一场比赛,也开始关注我喜欢的球队如湖人、凯尔特人、热火等的比赛,篮球带给了我很多的快乐。而这一切,从一定意义上说,是来源于姚明。在世界上最高水准的篮球联赛中第一次看到了一个中国人的身影(老实说,大致和大巴的比赛我没看过,毕竟他们上场时间相对要少很多),让人感觉热血沸腾,作为一个篮球爱好者,这种感觉瞬间会产生一种代入感,就仿佛身临其境一般,让你情不自禁的去关注自己同胞的表现。也正是如此,NBA由于有了姚明的加盟,引发了13亿人次规模之巨的关注,增加了数以亿计的球迷,同时也给其他的篮球明星,如科比,麦迪等带来了更多的粉丝。姚明至于NBA的影响是空前的,甚至暂时有可能是绝后的,中国在未来很多年内可能都再难出现像姚明这样出色的球员了,虽然没有总冠军戒指,但是他的成就有目共睹,我也希望姚能入选名人堂。

        姚明在NBA的这九年,留给了我们太多太多的回忆,有快乐,当然也伴随着失落。这九年就是他的一部奋斗史,还记得02年那个刚入联盟青涩的中国“竹竿”少年,头顶着状元的光环,面对shark的挑衅还有大嘴巴克利的嘲讽,大姚急需证明自己。在对阵步行者的那场比赛中,汤帅钦点姚状元上阵,于是这就成为了姚明NBA职业生涯的第一场比赛,最后的数据显然没有达到外界对于一个状元的期望值,“水货状元”的声音此起彼伏;好在随着“姐夫”的到来,姚明渐入佳境,赛季场均准两双。03-04赛季在对阵老鹰时还拿到生涯最高分41分。之后,麦迪从奥兰多辗转到了休斯顿,MM组合诞生,大有赶超OK组合之势,不过那一年首轮还是在同城德比中败给了达拉斯人。之后上演的剧情就是一幕天妒英才的悲剧,麦迪,姚明交相受伤,火箭连续在季后赛首轮倒下;之后阿泰的到来增强了火箭的硬度,火箭终于突破首轮魔咒,但是大姚在关键时刻的受伤,最终让休斯顿人在斯台普斯中心饮恨。之后火箭已经物是人非,阿泰去湖人攒戒指去了,麦迪悲剧的走下神坛,去了尼克斯,现在又被交易到了活塞。

     人去楼空的悲凉自是让人难以释怀,但是人终究不能活在回忆里,希望卸去压力的大姚将来一路走好,你的成就球迷不会忘却,你是球迷心中的无冕之王。


PCL学习笔记(四)——点云曲面重建 文章目录一、凸包算法二、 单纯的点云数据固然很好,但仅仅是点的话仍是不够的,因为这不利于我们后续对实体对象的渲染与各种应用,如计算实体的表面积、体积等等,所以这就需要我们对实体进行点云的曲面重建。 一、凸包算法 在计算机图形学中,凸包是指在任意维空间中包含某一有限点集P的最小凸集,它由凸包顶点构成,在二维上其表现形式为一个凸多边形,而在三维上则表现为一个凸多面体。在二维层面上来讲,最常用的凸包算法有Graham扫描法和Jarvis卷包裹法,但前者并不适用于三维层面,后者倒是可以扩展到三维。除此之外,在 阅读详情

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