unity2d 物体指向鼠标方向绕某一点旋转
在2D游戏中，类似泡泡龙炮台发射、敌人飞机永远指向PLAYER、愤怒小鸟弹弓发射等效果，都需要用到物体跟随鼠标绕一个点旋转的效果，在unity中实现代码很简单，但是在理解上有一定障碍，因为unity是3D界面，他的旋转并不是2D世界中那么简单。实现这种效果，可以使用两种方法，一种是采用角度计算，一种是采用向量运算；1，角度运算容易理解，但是代码较为
25、二分类、多分类与多标签问题的区别
二分类、多分类与多标签的基本概念二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y0或1表示。二类分类是假设每个样本都被设置了一个且仅有一个标签0或者1。多类分类(Multiclassclassification):表示分类任务中有多
3D摄象机小结
根据DX摄象机D3DXMatrixLookAtRH(LH)摄象机主要有lookat坐标、eye坐标、up向量3部分组成，按照lookat和eye的关系我个人将摄象机分成2类：第一种lookat绕eye旋转我称他为“第一人称”摄象机；第二种eye绕lookat旋转我称他为“第三人称”摄象机。第二种摄象机比较适合一般的RPG游戏，也被称为跟随摄象机。第一种摄象机
递归神经网络（RNN）
递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段
递归神经网络（RNN）
递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段
