【從UnityURP開始探索遊戲渲染】專欄-直達 URP內置Unlit Shader的作用與原理 Unlit Shader是Unity通用渲染管線(URP)中的基礎着色器,主要用於渲染不受光照影響的物體。其核心原理是通過直接採樣紋理或顏色值輸出到屏幕,跳過了複雜的光照計算流程。這種着色器特別適合UI元素、粒子特效、全息投影等需要保持恆定亮度的場景,因為它的渲染結果不會隨光照環境變化而改變。
在使用Ollama進行機器學習模型開發時,瞭解模型鏡像的保存位置是一個基礎而重要的問題。本文將詳細介紹如何查看Ollama的鏡像保存位置,包括從用户場景引入、問題分析、技術原理、解決步驟、驗證測試及優化建議等多個方面。 用户場景還原 作為一名開發者,當我構建一個新的機器學習模型並使用Ollama進行訓練時,我希望清楚地知道鏡像是如何存儲的,以便有效地使用和管理這些資源。假設我們有
AIGC測試數據集是指用於評估和優化人工智能生成內容(AIGC)模型性能的專用數據集。隨着人工智能技術的迅速發展,如何建立高質量的測試數據集已成為衡量AI模型效果的關鍵。有了這些數據集,開發者可以更有效地調試和優化模型,確保其在真實環境中的表現。以下將詳細講述如何解決“AIGC測試數據集”相關的問題。 背景定位 自2021年底,AIGC逐漸成為行業熱點。2022年,多個企業投入大
在集成電路(IC)設計的世界裏,知識產權(Intellectual Property,簡稱 IP)已經成為推動創新與效率的關鍵力量。它不僅縮短了設計週期,還為工程師們提供了更多專注於差異化和前沿探索的空間。今天,就讓我們走進IC設計中的IP,揭示它的重要性與最佳實踐。 1、為什麼IP如此重要? 在複雜的IC設計過程中,IP扮演着“現成積木”的角色。它們是經過驗證、可複用的功能模
在使用Stable Diffusion進行圖像生成時,隨機種子的管理與調整極為重要,它直接影響生成結果的多樣性和重複性。本博文將詳細介紹在不同版本的Stable Diffusion中隨機種子的問題處理過程,包括版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南以及性能優化的建議。 版本對比 隨着時間的推移,Stable Diffusion經歷了多個版本的迭代,每個版本都引入了新的
在構建智能系統時,如何有效地將多個文檔掛載為一個知識庫是一個非常重要的技術問題。這裏,我們將探討“langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫”,以詳盡的結構記錄解決方案的實現過程。 問題背景 在機器學習和自然語言處理應用中,知識庫是一個核心組件,它用於存儲和組織信息,以供後續檢索和使用。在面對大量文檔時,我們需要將其整合為一個統一的知識庫。有效的知識庫能夠顯著提高模型的響
使用 Python 調用本地 Ollama 的 API 是個很實用的任務,這裏記錄一下實現過程,包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南及性能優化等。 環境準備 在開始之前,我們需要確保我們的開發環境與 Ollama 和 Python 的版本兼容。以下是我整理的版本兼容性矩陣: 組件 版本 兼容性
Room Arranger 是一個用來畫房間佈局、擺傢俱的小軟件,能讓你在電腦上提前規劃空間,看沙發、牀、桌子這些放哪兒合適,尺寸對不對。 1. 先下載文件 安裝包下載:https://pan.quark.cn/s/79414e16e772 ,下載好Room Arranger for Mac v9.8.3.645.dmg,下完一般會在“下載”文件夾裏躺着,找的時候直接進“下載”就行。 2. 打開
袋鼠數據庫工具 是一款 AI 驅動的熱門數據庫系統客户端(MariaDB / MongoDB / MySQL / Oracle / PostgreSQL / Redis / SQLite / SQLServer / ...) ,支持建表、查詢、模型、同步、導入導出等功能,支持 Windows / Mac / Linux 等操作系統,致力於打造一款好用、好玩、開發友好的開發者工具。 重點特性介紹 這
在使用寶塔搭建的 Docker 環境中,有時會出現“ollama 訪問不到”的問題。這類問題常常導致開發和部署的中斷,影響工作效率。本博文將詳細記錄解決“寶塔 docker ollama 訪問不到”問題的過程,包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。 環境配置 在開始之前,我們需要確保正確配置了相關的運行環境。以下展示了環境配置的思維導圖,有助於清晰理解
在構建自動化的AI應用時,使用langchain工具來快速實現功能示例是一種有效的做法。通過這篇博文,我將為您詳細介紹如何在langchain tool中編寫示例,實現流程和功能的搭建。讓我們開始吧! 環境準備 首先,確保您的軟硬件環境滿足以下要求: 硬件要求: CPU:至少雙核 內存:至少8GB 硬盤:至少50GB可
langchain hyde是一種新興技術,全新的功能擴展和改進可以為開發者提供更加靈活和強大的工具。本文將詳細探索如何高效地解決與“langchain hyde”相關的問題,涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等多個方面。 版本對比 在對“langchain hyde”的不同版本進行比較時,我着重分析了其兼容性。新版本引入的一些功能,如更強的模塊支持
數組高階方法:map、filter、reduce實戰指南 文章簡介 在HarmonyOS應用開發中,數組操作是日常開發的重要組成部分。本文將深入探討三個核心的數組高階方法:map、filter和reduce,幫助開發者掌握這些強大的數據處理工具。 官方參考資料: ArkTS語言介紹 MDN-數組 版本説明:本文所有
設備能力檢測:自適應不同硬件環境 引言 在 HarmonyOS 應用開發中,設備能力檢測是構建自適應應用的關鍵技術。隨着 HarmonyOS 生態的不斷擴大,開發者需要確保應用能夠在不同硬件配置的設備上提供一致的用户體驗。本文將深入講解如何在 HarmonyOS Next 中實現設備能力檢測和自適應佈局。 官方參考資料: HarmonyOS AP
Text 組件高級排版技巧:字體樣式與文本佈局深度優化 文章簡介 本文基於 HarmonyOS Next,深入探討 Text 組件的高級排版技巧。我們將從基礎字體樣式設置開始,逐步深入到複雜的文本佈局優化,幫助開發者掌握專業級的文本渲染技術。 官方參考資料: 文本顯示Text/span Text組件Api文檔 基礎字體樣式設
try/catch/finally:完善的錯誤處理策略 概述 在 HarmonyOS 應用開發中,錯誤處理是保證應用穩定性和用户體驗的關鍵環節。本文將深入探討 HarmonyOS Next(API 10 及以上版本)中的錯誤處理機制,幫助開發者構建更加健壯的應用程序。 官方參考資料: HarmonyOS ArkTS 語法介紹 MDN-tr
跨設備剪貼板數據:實現應用間內容共享 概述 在 HarmonyOS 生態系統中,跨設備剪貼板功能讓用户能夠在一台設備上覆制內容,然後在同一賬號下的其他設備上粘貼使用。這項技術打破了設備邊界,為開發者提供了全新的內容共享體驗。 官方參考資料: HarmonyOS API 參考 剪貼板服務指南 跨設備剪貼板 重
通知與提醒系統:即時消息與日程管理實現 概述 在HarmonyOS應用開發中,通知與提醒系統是連接用户與應用的重要橋樑。本文將深入探討如何在HarmonyOS Next(API 10+)中實現高效的通知管理和智能的日程提醒功能。 官方參考資料: 通知 API參考 通知開發指南 基礎概念 什麼是HarmonyOS通知系統
是達夢數據庫 DM8 的 Windows 64位企業版安裝包,日期是 2021 年 10 月 25 日編譯的版本。裏面包含了數據庫服務端、客户端和一些常用管理工具, 1. 解壓安裝包 提供安裝包下載:https://pan.quark.cn/s/301611c6df7f ,下載的dm8_20211025_x86_win_64_ent.zip文件。 右鍵 → 解壓到某個文件夾,比如D:\d
在處理“langchain的LCEL”問題時,我們需要從多個方面入手,制定詳細的備份策略、恢復流程、災難場景應對、工具鏈集成、預防措施以及具體的案例分析。以下是整理後的覆盤記錄。 langchain的LCEL問題描述 “langchain的LCEL”問題主要是指在使用LangChain進行鏈式任務時,鏈的執行過程中出現的異常情況。這可能導致數據丟失或跌出預期結果,因此,對其進行備
要解決“ollama指定顯卡 參數”的問題,首先我們需要了解這個問題對業務的影響。顯卡是深度學習和模型推理的關鍵組成部分,正確的顯卡配置會顯著影響系統的運行效率和響應時間。 背景定位 在過去的幾個月裏,我們注意到使用 ollama 時,顯卡性能波動較大,導致模型推理速度不一致。這一問題使得我們在處理高併發請求時經常出現延時,直接影響了用户體驗。用户投訴率增加,這對業務的口碑造成了
遷移學習是一種利用預訓練模型的知識來加速新任務訓練的技術。通過遷移學習,我們可以在數據量有限的情況下,快速構建高性能的模型。DeepSeek提供了豐富的預訓練模型和遷移學習工具,幫助我們高效地完成新任務的訓練。本文將詳細介紹如何使用DeepSeek進行遷移學習,並通過代碼示例幫助你掌握這些技巧。 1. 遷移學習的基本概念 遷移學習的核心思想是將在一個任務上學到的知識應
繼續寫點基礎的東西,因為基礎的東西能帶新手入門,入門後的事情其實是比較簡單的。 我們開發dotnet程序後運行時經常出問題,比如cpu高、內存高、崩潰等問題,分析的方法就是使用dotnet的那套分析工具,今天以dotnet-dump為例,簡單説下從安裝到收集的操作步驟。 1.安裝SDK dotnet分析工具需要dotnet sdk環境,所以需要先安裝sdk,以docker下Debian系統為例。參
ollama linux國內下載的支持逐漸受到關注,但由於某些原因,直接下載可能會面臨困難。本文將詳細講解如何在國內順利下載和配置ollama Linux,幷包含環境配置、編譯、參數調優、定製開發、性能對比以及生態集成六個部分。 mindmap root 環境配置 ├─安裝依賴 │ ├─curl │ ├─gcc │