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4D向量和4x4矩阵不过是对3D运算的一种方便的记忆而已。4D齐次空间4D向量有4个分量，前3个是标准的x，y和z分量，第4个是w，有时称作齐次坐标。为了理解标准3D坐标是怎样扩展到4D坐标的，让我们先看一下2D中的齐次坐标，它的形式为（x,y,w）。想象在3D中w1处的标准2D平面，实际的2D点(x,y)用齐次坐标表示为(x,

张量（Tensor）在Tensorflow中，变量统一称作张量（Tensor）。张量（Tensor）是任意维度的数组。0阶张量：纯量或标量(scalar)，也就是一个数值，例如，\\'Howdy\\'或51阶张量：向量(vector)或矢量，也就是一维数组（一组有序排列的数），例如

一.使用向量原理转换到目标方向为了让角色的自身y转向目标方向，并且以最小角度旋转，要点是获得当前方向与目标方向的叉值，从而判断应该旋转的方向floatrotateSpeed;//相对目标位置运动voidtrackPosition02(Vector3tarPosition){Vector3targetDirtarPo

 第三部分主要讲述了项目进度的控制，日常工作中的问题解决、无线团队的组建与管理。3.1团队结构是平行模式好，还是垂直模式好    垂直模式就是按照模块，拆分出若干小的团队，每个团队有自己的android、ios、api、测试组成，这种模式的好处是沟通效率比较高，app开发人员发现接口有问题，可以直接坐到api开发人员旁边进行联调，测试人发

渲染包含了两大部分：决定一个像素的可见性，决定这个像素上的光照计算。光照模型就是用于决定在一个像素上进行怎样的光照计算。一、光源　　在实时渲染中我们通常把光源当做一个没有体积的点。　　1.1辐照度　　在光学里，使用辐照度（irradiance）来量化光。对于平行光来说，它的辐照度可以通过计算在垂直于光的方向的单位面积上单位时

路网数据对于城市中的很多应用，比如车载导航和线路优化等，都非常重要。传统的道路数据采集方法依赖于采集车，消耗大量的人力物力。随着GPS设备的普及，海量轨迹数据在城市里产生，使我们能够用轨迹数据去生成路网。这个问题在近十年中已经有了广泛的研究，但是其中很多方法的精确度（precision）并不高，特别是上下道路，平行道路等地方。由于轨迹数据在城市内并不是均匀分

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0c9eebcbcf64460b6496058c8c9cc117945.png)点击蓝字关注我们吧！目录1创建一排立方体1.1预制体1.2视图组件1.3实例化组件1.4代码循环1.5简化语法1.6改变域1.7把向量挪出循环1

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检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。