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我也要
Q1：SkinnedMeshRenderer的Mesh是不是不能动态修改？属性里只开放了SharedMesh。
如果需要动态修改 SkinnedMeshRender 对应的 Mesh，则可以通过读写 SharedMesh 来实现，类似于 MeshFilter.sharedMesh 的用法，参见：
https://docs.unity3d.com/ScriptReference/MeshFilter-sharedMesh.html
但文档中的例子会修改原 Mesh，如果不想改动原 Mesh，那么则可以先通过 new Mesh 或者 Instantiate 来拷贝一份后，再修改并给 SharedMesh 赋值。在 UWA 的 Blog 中有一篇介绍动态合并多个 SkinnedMeshRender 的文章，其中则是通过 new Mesh 来做合并，最终赋给SharedMesh，可作参考：http://blog.uwa4d.com/archives/avartar.html
Unity 性能精讲
表格形式的Q-learning详解
表格形式的Q-learning
手游内存崩溃风险线完全指南
内存超限是手游最常见的崩溃原因之一。以下是各系统的与。
时间序列——MA(q)模型
基本概念 在讨论时间序列的MA(q)模型前，我们首先了解以下相关的概念 1、协方差：反映的是随机变量之间的关系，类似协方差函数，在时间序列里，我们可以给出自协方差的概念。因为时间序列是一维的，没法找到一个别的数据和自己比较， 于是只能和自己慢几拍的（滞后期）数据进行比较，所以有了自协方差数据。$$KaTeX parse error: Expected & or \\ or \cr or \...
Unity-利用SkinnedMeshRenderer和Mesh的BindPose实现骨骼动画
SkinnedMeshRenderer 蒙皮网格渲染器。蒙皮是指将Mesh中的顶点附着（绑定）在骨骼之上，而且每个顶点可以被多个骨骼所控制。 骨骼是皮肤网格内的不可见对象，它们影响动画过程中网格变形的方式。其基本思想是将骨骼连接在一起形成一个层次化的“骨架”，动画通过旋转骨架的关节以使其移动。Mesh上的顶点附着在骨骼上。播放动画时，顶点会随着骨骼或骨骼的连接而移动，因此“皮肤（Mesh）”会...
强化学习之Q-Learning
算法步骤 完整的算法步骤： 以任意的方式初始化所有的Q(s,a)。 对于每个episode，初始化一个初始状态s。 重复以下步骤： 利用当前的Q值，得到更新的策略π。有了策略就可以根据策略和状态s选择a。 执行当前的行为a，观察汇报R和下一个状态s’。 用推导的策略选择s’对应的行为a’。 更新，Q(s,a)=Q(s,a)+α[R+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a)=Q(s,a)+\alpha[R+\gamma max_{a'}Q(s',a')-Q(s,a)]Q(s,a)=Q(s,
EM算法Q函数推导过程详解
在机器学习领域中，EM算法是一种常用的求解隐变量模型参数的方法。在使用EM算法时，我们需要用到一个重要的函数——Q函数，它在求解过程中起着至关重要的作用。然而，很多人在使用EM算法时，并没有深入了解Q函数的推导过程，这也导致了在实践中的一些困惑和误解。因此，本篇文章将详细介绍Q函数的推导过程，以帮助读者更好地理解EM算法的实现原理。
unity - MeshFilter.mesh与sharedMesh的区别
using UnityEngine; using UnityEngine.Rendering; public class ModifySharedMesh : MonoBehaviour { public Transform t1; public Transform t2; public Transform t3; public bool usingShared...
基于C语言的Q格式使用详解
用过DSP的应该都知道Q格式吧；
Q-function Q函数 （维基百科）
Qx12π∫x∞exp−u22duQx2π1∫x∞exp−2u2du因此，Qx1−Q−x1−ΦxQx1−Q−x1−Φx其中Φx\Phi(x)Φx是标准正态高斯分布的累积分布函数。
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）
本文介绍了深度Q网络 (DQN) 的基本原理及其在 CartPole 环境中的实践应用。DQN 通过深度神经网络近似Q值函数，解决了传统Q学习在处理高维状态空间时面临的表格稀疏与维度灾难问题。其核心改进包括经验回放机制(通过随机采样经验元组打破数据相关性)与固定目标网络(定期同步参数以稳定训练目标)。文章以 Keras 为框架，详细展示了构建和训练 DQN 模型的完整流程，包括网络结构设计、ε-贪婪策略选择动作以及使用均方误差损失进行模型优化。
关于Pycharm制作manim动画遇到的问题：E:\\Python\\python文件\\media\\videos\\test\\1080p60\\test.mp4，如何解决？
🏆本文收录于 《全栈Bug调优(实战版)》 专栏，该专栏专注于分享我在真实项目开发中遇到的各类疑难Bug及其深层成因，并系统提供高效、可复现的解决思路和实操方案。无论你是刚入行的新手开发者，还是拥有多年项目经验的资深工程师，本专栏都将为你提供一条系统化、高质量的问题排查与优化路径，助力你加速成长，攻克技术壁垒，迈向技术价值最大化与职业发展的更高峰🚀！
强化学习：Q-learning与DQN（Deep Q Network）
文章目录Q-learningDQNexperience replayfix Q type Q-learning是一种很常用的强化学习方法，DQN则是Q-learning和神经网络的结合。 Q-learning 首先要设计状态空间s，动作空间a，以及reward。 一次transition就是（s，a，w，s_） 一次episode就是 DQN Q-learning如果状态很多，动作很多时，需要建立的q表也会十分的庞大，因此 神经网络就是用来算动作的q-value的 为了帮助收敛 experience
DIY音频必备：手把手教你用AB类功放模块打造高保真桌面音响（含电路图）
本文详细指导如何利用AB类功放模块DIY高保真桌面音响，涵盖选型指南、核心元器件清单、电路搭建与焊接工艺，以及系统调试与音质优化技巧。AB类功放以其接近A类功放的音质和B类功放的效率，成为音频爱好者的理想选择，适合有一定电子基础的实践者。
【Attention系列】3. 答读者问，为什么没有Q Cache却要计算Q
本文深入探讨了基于KV Cache的自回归解码机制，重点解答了两个关键问题：1）为什么只缓存KV而不缓存Q；2）为什么仍需计算Q。
车道线检测（传统基于Opencv的方法）
传统车道线检测方法主要是使用颜色选择、高斯平滑、边缘检测、ROI区域选择、霍夫变换、标定车道边界等Opnecv图像处理操作去检测道路上的车道线，我自己对很多用这类处理对很多道路场景车道线进行过实验，这类算法往往需要人工根据不同街道场景手动去反复调整各算法参数，从而才能使检测效果最佳。
UVM环境复位--stop_sequences()
在UVM验证环境中, stop_sequences是一个用于强制终止所有正在运行的 Sequence 的方法，通常用于动态控制激励生成流程。1.通过uvm_config_db传递事件和严格的同步机制，此方案符适用于复杂复位场景和动态测试控制。组件耦合：Driver 和 Sequence 不再直接依赖env，通过标准接口通信。竞争条件：确保 Driver 完成清理后再终止 Sequence。代码健壮性：使用非阻塞操作和事件监听，避免死锁。
【强化学习05】从Q学习到深度Q学习
深度Q学习（DQN）通过结合深度神经网络和Q学习，能够在复杂和高维度的状态空间中进行有效的强化学习。关键技术包括经验回放和目标网络，这些技术显著提高了训练的稳定性和效率。尽管面临一些挑战，但DQN在许多强化学习任务中表现出色，特别是在游戏和模拟环境中。
保姆级教程：用ESP32-S3点亮你的第一块ili9341触摸屏（附完整源码与避坑指南）
本文提供了一份详细的ESP32-S3与ili9341触摸屏的入门指南，涵盖硬件连接、环境配置、驱动补全、触摸校准及图形界面开发等关键步骤。特别针对新手常见问题提供解决方案，并附完整源码与避坑技巧，帮助开发者快速上手嵌入式图形界面开发。
python怎么做q检验_如何在SPSS、Python、R中用Q-Q图检验数据是否服从正态分布？
正态分布广泛存在于自然现象、生产、生活的方方面面，例如试卷命题难度，产品的使用寿命、农作物产量、气温、降水量、工资收入、人类的身高体重肺活量，甚至颜值……关于正态分布的数学定义及各种性质，不在此赘述。简单理解，就是“两头小，中间大”，比如长相奇丑无比和倾国倾城的人都是少数，绝大多数人都属于大众脸。很多时候，在进行数据分析工作时，首先要看的就是数据是服从何种概率分布，而正态分布则是最重要的一种概率分...
【git】git: ‘interpret-trailers’ is not a git command. See ‘git --help’
cents 7.6系统. yum源安装git最新版本是1.8.3 报错： git: 'interpret-trailers' is not a git command. See 'git --help'. cannot insert change-id line in .git/COMMIT_EDITMSG 解决： git add xxx git commit -m "xxx" 然后修改 vim .git/hooks/commit-msg #if test -n "${reviewurl}" ; th
Keil uVision5 STM32 startup_stm32f10x_md_vl.s error A3906U Malformed via file target not created..
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！ 备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
强化学习Q_learning理解与代码实现
最近研究强化学习，结合莫凡大神的视频与众多优秀的博客给出自己的理解 上代码 import numpy as np import pandas as pd import time from rope.refactor.importutils import actions from bokeh.layouts import column from sympy.physics.units.dime...
YOLOv8改进策略【卷积层】| GnConv：一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作
HorNet： 利用递归门控卷积实现高效高阶空间交互GnConv（Recursive Gated Convolution，递归门控卷积）
蒙特卡洛树搜索方法介绍——Q规划与Dyna-Q算法
上一节介绍了规划与学习的相关信息，并介绍了直接强化学习(Direct Reinforcement Learning)和间接强化学习(Indirect Reinforcement Learning),本节利用上述两种概念，介绍Q规划算法与Dyna-Q算法
基于CNN-LSTM融合模型的环卫车动态称重算法研究：从频率感知到精准质量估计
摘要： 针对环卫车辆动态称重需求，本研究提出一种基于CNN-LSTM融合网络的频率分析方法。通过在实验室构建振动频率采集系统，获取不同载重下的结构响应数据，经MATLAB进行信号处理和特征提取后，建立频率-质量的非线性映射模型。实验表明，该算法在静态和模拟动态场景下平均绝对误差小于1.5%，显著优于传统方法，为环卫车智能化管理提供了高精度实时称重方案。 关键词： 动态称重；深度学习；频率分析；CNN-LSTM；MATLAB。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Q-learning算法
不仅需要知道某一状态的所有可能出现的后续状态及对应的将离职,还要进行全宽度的回溯来更新该状态的价值”, 对于大规模问题,这样的做法几乎是不可能使用的, 因此Q-learning使用了浅层的时序差分采样学习.-贪婪策略)和更新价值的策略(渐进式更新)不同, 因此Q-learning是一种off-policy策略.Q-learning在学习过程中不断更新Q值, 但采用的是类似梯度下降的方式。但由于计算t时刻的Q函数是,需要知道未来时刻的奖励,这样就。在Q-learning中，Q的意思是Q函数，即某个策略。
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
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