GaiaPro主要功能：-多瓦片地形支持；
-强大的生物群落创建和混合系统；
-无损编辑的大规模世界创作；
-大规模的世界流，剔除和浮点修复支持；
-模块化向导驱动的设计，可随意使用或少用；
-具有位置和季节变化，SS，覆盖和积雪的植被着色器；
-具有位置和季节性变化，sss，世界覆盖和积雪的资产着色器；
-摄影测量增强了资产收集，包括：-地形纹理和岩石-基于广告牌和网格的草和花-灌木，浆果，蕨类，蘑菇，树桩，枯死树-云杉，松木，枫木，红杉，橡树;-精美且可配置的照明系统，支持一天中的时间；
-鸟类，蝴蝶，落叶和花粉可繁衍的视觉特效系统；
-可扩展的SoundFX系统，具有各种示例声音和音乐；
-整合并匹配的天空，照明，雾气和后FX，可带来美丽的视觉效果；
-带雨雪支持的综合天气系统；
-美丽，快速的水着色器和预设系统；
-第一，第三和飞行角色控制器；
-轻松扩展自己的资产；
-GPU加速冲压和生成；
-实时戳和生成器预览；
-地形地形网格导出系统；
-基于层的资产筛选系统；
-内置，URP和HDRP7.2支持；
-可堆叠的过滤系统；
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jQuery数字滚动添加动画特效，使用digitalScrol.js，数字跟随添加滚动，不重置。

官网20美元哦，V-LightVolumetricLights-超强体积光特效制造；
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Android编程经典200例的源码链接http://download.csdn.net/download/towangjindian/10113290Android编程经典200例通过200个经典实例全面、系统地引见了Android平台下的软件开发知识，重点突出、涉及面广、实用性强，在实例的讲解过程中还详细分析了开发思路及侧重点，使读者达到举一反三的效果。
全书分为14章，分别为：Android简介、Android简单控件的开发及应用、Android高级控件的开发及应用、手机用户界面、手机通信服务及手机控制、手机的自动服务功能、手机文件I/O与数据库的应用、手机网络应用、手机的Google服务功能、手机多媒体服务功能、Android手机的3D世界、手机特效开发、休闲游戏——Q版疯狂大炮、娱乐游戏——3D迷宫。
本书内容由浅入深，从Android平台下开发应用软件的基础知识到开发大型商务软件、3D游戏以及2D游戏，开发思路清晰明了、语言简明扼要，非常适合初学者和Android开发人员阅读参考。

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Harmony被世界领先的动画工作室认可和使用了25年，通过为学生，自由职业者，艺术家和专业动画师提供2D动画和全面制作功能，为其制作动画软件提供了公平的竞争环境。
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一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

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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。