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我也要
导入动画文件后，在工程（Porject）面板中选中，通过Inspector面板修改参数设置。
在项目视图中选中模型文件。如果想用旧版3.x的动画系统导入和编辑动画，请选择legacy选项。如果你有一个人性角色，比如，一个脑袋两条胳膊的两足动物，请选择Humanoid和‘Create from this model’，这样，一个完美匹配你角色骨骼关系的替身就可以被创建，或者你也可以选择其他预设好的替身。
如果你的角色不是人形物体，比如一个四足动物或者任何其它的你想编辑动画的物体-并且你希望新的动画系统Mecanim，请选择Generic选项，然后你必须在下拉菜单中为你的动画模型定义一个骨骼作为根节点。
Model选项卡
属性
Scale Factor 缩放系数。
Mesh Compression网格压缩.降低网格文件大小，但有可能导致变形。
Mesh Optimization 网格优化.优化三角形的排列顺序。
Unity中的动画系统
Unity动画系统，也称为Mecanim系统，可以操作模型的各种动画。
【Unity3D开发小游戏】Unity3D零基础一步一步教你制作跑酷类游戏
【Unity3D实战】零基础一步一步教你制作跑酷类游戏(填坑完整版) - Unity3D知识库
Unity3D实现皮卡丘3D模型导入与操作指南
Unity3D游戏引擎由Unity Technologies公司开发，最初于2005年作为名为”Gamebryo Lightspeed”的产品发布。它由苹果公司前工程师David Helgason、Nicholas Francis和Anders Granlund联合创建，旨在提供一个易于使用、快速开发的环境，使独立开发者和大型工作室能够以较低的成本开发跨平台游戏。
Unity3D篮球游戏开发实战Demo
Unity中的材质（Material）用于控制模型表面的外观。每个材质都关联一个Shader，用于定义渲染方式。Unity内置了多个Shader，包括Standard、Unlit、Particles等。材质的核心属性：Albedo（基础颜色）：物体表面的基础颜色。Metallic（金属度）：控制物体是否具有金属质感。Smoothness（光滑度）：影响高光反射强度。Normal Map（法线贴图）：用于模拟表面细节。Emission（自发光）
Unity动漫人物模型Sakura导入与应用教程
在当今快速发展的游戏和互动内容开发领域，Unity3D游戏开发引擎成为了不可或缺的工具。作为一款强大的多平台游戏开发工具，Unity3D支持2D和3D游戏的制作，并提供了一个跨平台的解决方案，允许开发者创建可在PC、移动设备、游戏机以及VR平台运行的内容。Unity3D为开发者提供了丰富的功能，从基本的游戏设计到复杂的物理模拟，再到先进的动画系统。本章将带您初步了解Unity3D的基础知识，包括其核心概念和关键功能。
Unity3D天使鱼模型及动画资源包
Unity3D是一款领先的游戏开发平台，它将游戏设计、开发和部署整合在同一环境。其友好的用户界面和跨平台的特性，使之成为独立开发者和大型工作室的首选。本章节将带您走进Unity3D的核心功能，以及如何利用Unity3D实现从零到一的创意游戏开发。法线贴图和置换贴图是提升游戏视觉效果的高级纹理技术。法线贴图通过模拟微小的表面细节来欺骗视觉，使低多边形模型看起来具有更高的复杂度。
Unity3D太空星球模型开发教程：Deep Space Planets源码解析
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Unity3D是一个广受欢迎的游戏开发引擎，其强大的3D图形渲染能力和跨平台特性使得它成为开发者的首选。通过分析Unity3D创建的“Deep Space Planets”太空星球模型项目，开发者可以深入学习到如何构建游戏场景、导入并优化3D模型、设置光照系统、使用物理引擎以及编写C#脚本来控制游戏逻辑。该项目展示了从建模到编程的完整...
Unity3D 3D版“跳一跳”游戏开发实战
Unity3D，作为一款领先的游戏开发平台，提供了强大的工具集和高效的工作流程，使开发者能够创造出令人惊叹的3D和2D游戏。接下来，我们将探索Unity3D的基础知识，包括其工作原理和如何建立你的第一个Unity项目。Unity3D（通常简称为Unity）是一款先进的跨平台游戏引擎，支持创建2D和3D游戏。它以灵活性、易用性和强大的社区支持而闻名，广泛应用于独立开发、AAA游戏和非游戏应用。Unity使用C#作为主要的脚本语言，这有助于简化游戏的开发和维护过程。
游戏角色模型设计：附带骨骼系统与动画实现
本章节我们讨论了三维人物模型创建的基础理论和步骤，以及格式兼容性在模型创建和游戏开发中的重要性。三维模型的创建依赖于对三维空间和拓扑结构的理解，初步建模和细节雕刻，以及材质贴图和光照渲染。这些元素共同构成了三维模型的视觉表现。此外，模型格式的兼容性和优化对于确保游戏性能至关重要。通过在不同软件间的格式转换和性能优化，三维模型可以在不同的平台和引擎中保持高质量和高效率的运行。在本章节的讨论中，我们涉及了理论知识和实际操作技巧，为之后章节中的骨骼系统创建和游戏角色应用奠定了基础。
UG，proe，SolidWorks建模，想导入Unity中，这款软件小巧好用呢
三维模型转Unity模型Spin3D_V1.03
Pixel 5 Root, 安装Xposed框架, 解锁5G教程
Pixel 5 5G手机root 教程 前几天买的手机终于到货了，现在又开始折腾了，经过我的努力，现在已经拥有root权限了。
STM32F407用FSMC+DMA驱动LVGL，3.5寸屏流畅度翻倍实战（附CubeMX配置避坑）
本文详细介绍了如何在STM32F407上通过FSMC+DMA驱动LVGL，显著提升3.5寸屏的显示流畅度。从FSMC与DMA的配置原理到LVGL驱动层适配，提供了完整的优化方案和实测数据，帮助开发者解决界面卡顿问题，实现流畅度翻倍的效果。
flowable表中文注释-表结构-主要表结构字段注释-sql脚本
flowable表结构中文注释，主要表结构字段注释，sql执行脚本，包含MySQL版和Oracle版sql脚本。
使用 Python 实现无人机避障的人工势场算法
人工势场算法是一种基于力的控制方法，通过将目标位置视为一个吸引力源，而将障碍物视为排斥力源，来引导移动体朝着目标前进，同时避开障碍物。接下来，我们将定义几个类来实现人工势场算法，包括无人机类、障碍物类和势场类。
排队论在食堂窗口规划中的应用：M/M/S模型优化案例
本文通过食堂窗口规划的真实案例，详细阐述了如何运用排队论中的M/M/S模型量化服务效率。文章从问题拆解、数据采集、模型计算到成本效益分析，提供了完整的数学建模实战指南，帮助读者掌握利用最优化方法解决资源配置问题的核心流程与工具。
ATT MTU 交换机制：提升 BLE 数据传输效率的关键
在低功耗蓝牙（BLE）技术的面试中，ATT MTU 交换机制始终是高频考点。无论是芯片厂商的固件开发岗，还是物联网设备的协议栈调试岗，面试官都爱通过这个知识点考察候选人对 BLE 数据传输底层逻辑的理解。本文将系统梳理核心考点，结合历年真题详解应答思路，轻松应对这类问题。
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win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过，这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后，重新检测通过。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
SAP B1中文培訓教材_SDK
公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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