在游戏开发中，碰撞检测是不可或缺的一个环节，尤其是在实时性要求高的Moba（多人在线战术竞技）游戏中。
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
基于距离的碰撞算法是一种优化过的碰撞检测方法，尤其适合于地图区域相对较小的游戏场景。
这类算法通常比传统的矩形或圆形碰撞检测更为精确，能够处理更复杂的形状，并且计算效率相对较高。
**基于距离的算法基础**基于距离的碰撞检测通常涉及到距离场（DistanceField）的概念。
距离场是一个数学结构，其中每个点表示到最近物体表面的距离。
它可以是离散的，如基于像素的，也可以是连续的，如通过高斯积分得到的。
这种数据结构可以用来快速判断两个物体是否相交，只需要计算它们的距离场之间的最小距离。
**Unity中的实现**Unity引擎提供了一套强大的工具来支持游戏开发，包括碰撞检测。
在Unity中，我们可以利用Shader语言（如CG或HLSL）来创建自定义的距离场，并将其应用于游戏对象的材质。
这使得在运行时能够高效地计算物体间的距离，进而进行碰撞检测。
**优化与性能**基于距离的碰撞检测算法的一大优势在于其性能。
相比于传统的包围盒（AABB）或碰撞球（OBB）检测，它能更快地识别出不相交的物体，因为
2025/6/12 16:53:06
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Python实现MapReduce的WordCount（hadoop平台）在进行大数据处理时，JAVA程序用的较多，但是，想要把深度学习算法用到MapReduce中，Python是深度学习和数据挖掘处理数据较为容易的语言，所以基于以上考虑，本文介绍了使用python实现MapReduce中的WordCount实验
2025/6/12 12:05:46
33KB
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AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的DiscreteAdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435
2025/6/12 10:39:13
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本资源包含改进的VIBE算法代码与原始VIBE算法的实现，以及对比两种算法时间效率的小程序。
所用编程工具为visualstudio2013+opencv249，其中改进VIBE算法代码为原始工程代码，可直接通过visualstudio2013打开运行。
所用编程工具为visualstudio2013+opencv249，其中改进VIBE算法代码为原始工程代码，可直接通过visualstudio2013打开运行。
2025/6/12 7:44:20
30.28MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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