fighting

最新推荐文章于 2025-05-03 14:22:55 发布

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原文链接：http://blog.51cto.com/baozhulong/26144

今天终于考完se了，感觉轻松了不少，还得继续努力，finghting！！！！！！！

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游戏开发报错「Z-fighting」：3D渲染深度冲突的Shader优化方案

shejizuopin的博客

05-12

816

基础场景多边形偏移（因子=0.5，单位=1）动态裁剪面（n=1, f=500）大规模场景对数深度缓冲+反向Z32位深度缓冲（需硬件支持）同材质物体基于实例ID的深度偏移手动渲染顺序（RenderQueue）性能优化建议优先使用Shader动态偏移（开销<5%）仅在远平面精度不足时启用对数深度动态裁剪面需配合LOD系统使用通过系统性地应用这些Shader优化方案，可有效解决90%以上的Z-fighting问题。

优化WebGL中Z-Fighting(Depth-Fighting)的一个小技巧

vily_lei的专栏

03-29

354

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通用格斗引擎源码Universal Fighting Engine (SOURCE) 1.8.2

08-16

通用格斗引擎源码Universal Fighting Engine (SOURCE) 1.8.2

Universal Fighting Engine (SOURCE) 1.8.2

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Fighting

咔呢哇的博客

06-26

503

折腾来折腾去，最后还是决定安安静静来弄好机器学习，开启Machine Learning的战役！

Z-Fighting 深度冲突权威指南

新缸中之脑

07-11

1511

Z-Fighting 是渲染管道中深度测试中出现的问题。它是由深度值的有限数值精度引起的。故障将表现为不正确的渲染，即屏幕上错误地显示应该被遮挡在另一个后面的对象。故障主要发生在透视投影变换中，但也可能发生在正交投影变换中。到目前为止，一个众所周知的好的解决方案是使用对数深度测试，但在实施和使用它时必须小心谨慎。无论哪种方式，要处理 Z-Fighting，重要的是正确识别给定条件下的定量限制。这篇博文旨在成为处理 Z-Fighting 的实用信息来源。

Z-Fighting问题解决方案实例（一）

微小的鱼的博客

02-02

9134

三角形mesh出错边拓扑结构乱掉导致的，这里大量的建筑模型都出现问题），再重面触发被动fitting！既然由重面引发的，解决重面就可以Z-Fighting啦。 Z-Buffer 使用深度缓冲（Z-Buffer），Z-Buffer又名 Depth buffer来完成场景可见性计算，即确定场景哪部分可见，哪部分不可见。深度缓冲（Z-Buffer）是一个二维数组，其中的每一个元素对应屏幕上的一个像素，如果场景中的两个模型在同一个像素生成渲染结果，那么图形处理卡就会比较二者的深度，并且保留距离观察者较近的物体.

Z-Fighting面片闪烁问题

AlvinFZ的博客

07-10

273

Z-Fighting即在场景中出现纹理的闪烁不停地切换纹理等等，一般为面片距离太近导致，因为两个前后绘制的对象在某个像素上的深度值很相近，就会产生这种随机的比较结果。摄像机裁剪面会影响深度缓冲区精度在场景上的分布情况，调大near面的参数，可以解决问题。

Fighting Monsters

逝者如斯夫，不舍昼夜

08-27

920

** Fighting Monsters（German Collegiate Programming Contest 2018） ** Emma just discovered a new card game called Gwint: A wizard’s game. There are two types of cards: monster cards and spell cards. Mon...

Universal Fighting Engine 2 (Source) UFE 2 SOURCE v2.3.0 简介

gitblog_06723的博客

05-03

416

Universal Fighting Engine 2 (Source) UFE 2 SOURCE v2.3.0 简介去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 欢迎了解并使用Universal Fighting Engine 2（简称UFE 2）源代码，这是一款功能强大、易于使用的开源格斗游戏引擎。以下是UFE 2 SOURCE v2.3.0版本的详细功能介绍：功能聚焦...

Universal Fighting Engine 2 PRO v2.5.1

01-26

Universal Fighting Engine (UFE 2) 是一套工具和框架，可使用各种易于使用的 Unity 编辑器帮助开发 2D、2.5D 和 3D 格斗游戏。版本 2 中工具箱的最大新增功能是具有确定性物理特性的本机网络代码（旨在在平滑...

Universal Fighting Engine 2 格斗引擎

10-29

通用格斗引擎（UFE）是一个使用各种易于使用的工具和编辑器开发2D和2.5D格斗游戏的框架

Universal Fighting Engine (UFE)

05-10

Universal Fighting Engine (UFE) [Universal Fighting Engine]

HQ_Fighting_Animation_vol110_assortment 1.0.rar

08-10

《Unity战斗动画资源包HQ_Fighting_Animation_vol110_assortment 1.0详解》 Unity，作为全球领先的实时3D创作工具，广泛应用于游戏开发、虚拟现实、增强现实等多个领域。对于游戏开发者来说，高质量的游戏角色动画...

FIGHTING!

qq_40297851的博客

04-23

245

I have been taking courses and preparing for my exam which contribute to the 0 updates for such a long time.After the busyness,I am at a loss now.And I really don't know where to go and how to go in t...

springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip

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09-05

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能

基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现

09-05

在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。一、机器学习基本概念机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。三、逻辑回归模型逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。四、支持向量机模型支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。五、数据预处理步骤在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。六、模型构建与验证借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。七、集成学习方法为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。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！

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

09-05

橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip

fighting手写

01-15

fighting手写是一项非常有意义的行为。手写是一种传统的表达方式，它可以让人们更加专注和投入于所要表达的内容中。而手写fighting更是一种鼓舞人心的行为，通过亲自书写这个词语，可以让人产生一种积极的情绪和精神...