导入SDK时edit，asset主菜单栏不更新

最新推荐文章于 2025-08-23 16:03:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-23 16:03:05 发布 · 81 阅读 · 0 ·
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有时候导入sdk时，我们会发现导入后该在主菜单栏出现的一些方法比如external dependency manager，没有出现

此时解决方案是直接进入一个脚本，引入命名空间GoogleMobileAds;，编写相应代码即可再次导入

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第十课：UI Elements：colors+Themes+AppBar（基于AndroidStudio3.2）
西部世界的博客
10-19 748
谷歌发布了一套UI方法指南; 它被称为material design，和您可以在他们的网站https://material.io上阅读更多相关信息。 这是一个很重要的话题，我们不打算在这里介绍它。 但在本课中，我们将讨论三件事来助你进一步研究方向。 这是 the themes and  colors, the AppBar, and Fragments. 一、Themes and Colors ...
【Unity】2.2 Unity编辑器中的常用菜单项
weixin_33928467的博客
03-26 263
分类：Unity、C#、VS2015 创建日期：2016-03-26 Unity 5.3.4编辑器共提供了7个主菜单项，这一节主要学习其中的常用项。 一、File 1、基本功能 New Scene：新场景仅包含一个摄像机，其他都需要自己添加。 Save Scene：将场景保存为扩展名为“.unity”的文件。 2、发布设置 Build Settings：发布设置 二、Edit   ...
21、打造元宇宙：视频播放与VR兼容实现
jenkins8butler的博客
08-23 50
本文介绍了如何在Unity 3D中使用VideoPlayer类实现3D场景中的视频播放功能，并详细说明了如何为项目添加对Meta Quest 2虚拟现实眼镜的支持，从而提升元宇宙应用的交互性与沉浸感。内容涵盖技术实现步骤、兼容性配置以及设备测试流程。
7、打造梦幻家园：场景设计与优化指南
w3x4y的博客
08-09 45
本文详细介绍了如何使用Unity打造一个美丽的虚拟村庄场景，涵盖了从日落氛围的营造、喷泉元素的添加到场景视野的扩展和绿色生态的布置。同时，深入探讨了游戏优化的重要性，包括静态与动态批处理、遮挡剔除和纹理优化等技术，并通过性能监测工具分析和提升游戏运行效率。最后，还介绍了如何将场景数据写入Firebase数据库，实现数据的高效管理和更新，为打造美观且性能优异的游戏场景提供全面指导。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
图像增强局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）
11-27
【图像增强】局部对比度增强的CLAHE算法直方图增强研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕图像增强技术中的CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡化）算法展开研究，重点探讨其在局部对比度增强方面的原理与实现方法，并通过Matlab代码实现该算法，帮助读者理解直方图增强的核心思想及其在图像处理中的实际应用。文中不仅介绍了CLAHE算法的基本流程，还结合具体实例展示了其相较于传统直方图均衡化的优势，如有效避免噪声过度放大、提升图像细节可见性等。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程环境，从事计算机视觉、医学影像、遥感图像等相关领域研究的学生或科研人员；尤其适合希望深入理解经典图像增强算法并动手实践的研究者。; 使用场景及目标：①学习CLAHE算法的数学原理与实现步骤，掌握局部对比度增强的关键技术；②通过Matlab代码复现算法过程，提升对图像直方图操作的理解与编程能力；③应用于低光照、低对比度图像的预处理环节，服务于后续的图像分析与识别任务。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，观察不同参数设置对增强效果的影响，同时可尝试将CLAHE与其他增强方法（如全局直方图均衡化、Retinex算法）进行对比实验，以加深对其性能特点的认识。
基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计
最新发布
11-27
本项目提供了一个基于Multisim的超外差中波调幅接收机设计的资源文件。超外差原理的发展基础是外差原理，即将输入信号通过频率变换转为音频，而超外差原理的提升在于将输入频率的信号转为超音频。超外差接收机便是利用超外差原理制作而成的，被广泛应用于远程信号的接收。 超外差接收机的设计可用于解决高频放大式接收机输出信号弱和稳定性差的问题，同时，它具有频率分辨率高、灵敏度高以及动态范围宽等特点。因其结构较为简单和可靠性较强，可以作为电子情报侦察中的测频接收机。 本设计基于Multisim，主要实现了完整的超外差中波调幅接收机设计过程，并在现有设计的基础上，对于超外差接收机存在的缺陷进行分析，同时给出合理的解决方案。本设计的提升点在于超外差接收机存在组合频率、中频干扰等问题，通过查阅资料，可以采取提高谐振回路的选择性以及选择二次变频来解决此类问题。 资源内容 设计文件：包含完整的超外差中波调幅接收机设计文件，可在Multisim中打开和编辑。 分析报告：详细分析了超外差接收机存在的问题及解决方案。 使用说明：提供了如何在Multisim中使用本设计文件的详细步骤。
图们江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
uniad-base-e2e.pth
11-27
uniad-base-e2e.pth
智慧水务基于物联网的管网降雨量智能监测系统设计：城市内涝预警与多维度雨量数据采集应用方案
11-27
内容概要：本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域，融合物联网、大数据、云计算和人工智能技术，打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器，支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测，具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能，广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台，实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警，提升城市排水管理智能化水平。; 适合人群：从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术人员、市政管理人员及系统集成商；具备一定物联网或水务行业背景的专业人员。; 使用场景及目标：①用于城市合流管网区域的降雨实时监测，评估排水能力，预防内涝；②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警；③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析，提升运维效率。; 阅读建议：本资料侧重系统功能与应用场景介绍，建议结合实际项目需求，进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力，以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
简洁实用优雅的个人博客系统.zip
11-27
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电子设计大赛单片机资料舵机
11-27
电子设计大赛单片机资料舵机
【PSINS进阶例程】雷达三维跟踪与EKF轨迹滤波 带坐标转换，观测为斜距、方向角、俯仰角 MATLAB编写
11-27
需要PSINS工具箱。 基于 PSINS工具箱的运动建模与滤波，实现 IMU 与雷达观测融合的扩展卡尔曼滤波（EKF）示例。利用PSINS的轨迹生成模块构造三维机动轨迹，并按设定的加速度、转弯、爬升/下降段生成真实 AVP（姿态－速度－位置）序列。随后给 IMU 数据加入安装误差、随机漂移和噪声，形成带误差的惯导数据，并通过 insupdate 完成惯导解算。
T_CIITA XXX-2022 数字技术 数据 数据资源分类分级 指南(1).pdf
11-27
T_CIITA XXX-2022 数字技术 数据 数据资源分类分级 指南(1)
Unity Asset Studio v0.9：资源热更新查看工具
Asset Bundles允许开发者通过热更新机制来更新游戏内容，而无需重新发布整个游戏，这对于优化游戏的维护和更新过程非常重要。 描述中的“Unity资源热更新补丁内容查看器”说明了该工具的主要功能，即查看Unity ...
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