3.4 结合转向行为(Combining Steering Behavior)独立的转向行为可以实现一个很成熟的移动效果，很多游戏中转向行为仅仅是由朝向给定位置移动的寻找(Seek)行为组成。更高等级的决策工具负责决定角色朝哪里移动。这通常是一个寻路算法，在达到最终目标之前产生路径的中间目标。然而一个移动的角色常常需要超过一个的转向行为，它需要抵达目标，避免和其它角色的碰撞，安全的移动并且避免撞上
http://zhidao.baidu.com/question/115164385.htmlHBA卡是什么 悬赏分：0 - 解决时间：2009-9-9 00:08服务器配HBA卡做什么用？是用来连接硬盘，还是连外部的磁盘阵列？ 提问者： jiangjian4427 - 四级最佳答案光纤存储卡，用...
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2023-05-08 21:07:20
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这些词可能你见过 ：ARM DDR3 ROM 1333MHz 1600MHz SSD RAM CPU GPU APU SandyBridge ivy Bridge HD3000 HD4000 HD7690M i5-3210M i5-3210M i5-3317U i5-3470 TC技术 中文的有：处理器，内存，闪存，移动硬盘，固态硬盘，主频，集成显卡，独立显卡，架构，开普勒，费米，酷睿，马甲，显存
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2024-06-26 09:23:54
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a卡是什么?a卡和n卡的区别 N卡和A卡两家架构问题要深究就得写一本书了。在DX9以前的时代，两家的架构主要由像素单元、顶点单元、纹理单元、光栅单元组成，一个渲染流程的所有单元绑在一起组成一条渲染管线，管线越多，性能就越强。而游戏中的指令以4D指令居多(像素有RGBA，顶点有XYZW)，这些单元就被设计成了一次能处理4D指令的处理器，对于当时的游戏环境来说这种架构效率很高。但到了DX9后期甚
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2023-11-30 16:24:39
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机器学习总结之——KD树小白理解
KD树是k-dimension树的简称。KD树是一种树形的数据结构，目的是为了提高数据查找的效率。可以把KD树类比为一维的折半查找，只不过它是针对多维数据的。一维折半查找需要把数据先排序，做成查找表，或是做成二叉查找树，即每个节点左子树均小于节点值，而右子树均大于节点值。对多维的情况下，就需要构造KD树了。小白理解：KD树就是一棵二叉树的变形
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2024-07-04 18:58:46
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现在很多朋友在组装新电脑的时候可能对显卡都还有点迷惑，不知道显卡A卡和N卡的区别有些什么？不知道到底选择A卡还是N卡，今天小编就给大家普及一下显卡A卡和N卡的区别。希望大家看完之后能选择自己需要的显卡。A卡指的是ATI，一个显卡厂商，但ATI被AMD收购之后，我们也把A卡称之为AMD显卡，所以在显卡天梯图上面标示的是AMD显卡。N卡指的是NVIDIA，另一个显卡厂商。nVIDIA最出名的产品线是为
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2023-10-03 07:26:46
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显卡是一台电脑出CPU之外我们最长关心的硬件，尤其是对广大的游戏玩家来说，显卡对于游戏的重要性是非常重要的，那么， 显卡的作用 是什么呢?下面一起来看看吧。 一、显卡简介 1、显卡 显卡又称视频卡、视频适配器、图形卡、图形适配器和显示适配器等等。显卡架接在主机与 显示器 之间，主要作用是控制电脑的图形输出，负责将CPU送来的的影象数据处理成显示器认识的格式，再送到显示器形成图象，因此显卡的性
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2024-07-23 08:17:01
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N卡跟A卡都是指的电脑的显卡，只是不同生产厂家的产品，两者区别如下：一、生产厂家不同1、N卡：指的是NVIDIA公司开发的显卡产品。2、A卡：指的是AMD公司开发的显卡产品。二、架构不同1、N卡：控制单元在晶体管的消耗上占了相当大的比例，在相同晶体管数量的情况下，N卡能做的运算单元就相对少很多。2、A卡：采用了通用的1D流处理器做为执行单元，但采用的是指令级并行架构，每5个流处理器为一组，每组一次
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2023-09-18 22:07:00
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项目简介信用评分技术是一种应用统计模型，其作用是对贷款申请人做风险评估分值的方法。在互金公司等各种贷款业务机构中，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。评分卡主要分为三类A卡（申请评分卡）、B卡（行为评分卡）、C卡（贷后评分卡）。我们主要讨论的是A卡即申请评分卡，用于贷前审批阶段对借款申请人的量化评估；评分卡原理：申请评分卡是一种统计模型，它可基于对当前申
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2024-01-01 21:04:50
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声明： 本文部分内容来自网络。由于知识有限，有错误的地方还请指正。本帖为自己学习过程的记录帖，如果对您有帮助，我将荣幸之至。 什么是显卡？ 显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。
原始的显卡一般都是集成在主板上，只完成最基本的信号输出工作，并不用来处理数据。随着显卡的迅速发展，就出现了GPU的概念，显卡也分为独立显卡和集成显卡（
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2024-03-20 20:37:10
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很多小伙伴在自己dIy组装电脑的时候选择显卡会感到非常的迷茫，因为不知道应该使用a卡还是选择使用n卡，那么电脑显卡的a卡和n卡之间有什么样的区别呢？下面我们就来给大家普及一下相关的知识。区别一、生产厂商不同：显卡a卡的生产厂商是ati，不过该厂商被AMD收购之后，很多朋友也将a卡称之为AMD显卡，所以在目前网络上最新的显卡天梯图上面通常都是标识的AMD显卡。显卡n卡指的是nvidia，是非常有名气
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2023-07-21 20:33:05
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一、坐标系介绍我们先来列举下Cesium中的坐标系：WGS84经纬度坐标系（没有实际的对象）、WGS84弧度坐标系（Cartographic）、笛卡尔空间直角坐标系（Cartesian3）、平面坐标系（Cartesian2），4D笛卡尔坐标系（Cartesian4）1、WGS84坐标系World Geodetic System 1984，是为GPS全球定位系统使用而建立的坐标系统，坐标
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2024-05-16 13:56:47
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#背景 Ember库在RTL8196的Linux上运行不正常。经我们的小伙伴精密地排查，问题不在硬件板子、串口驱动、EM3581固件上。因为我们自己写的串口硬件流控Demo在嵌入式Linux上是正常的。那么，问题只能定位为Ember库在处理硬件流控中，由于平台的原因导致的异常。#正文 对于这个问题，我的首先能想到的就是Ember代码关于串口的配置部分。首先找到程序入口： 这个函数 em
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2024-09-19 18:14:22
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<RememberMe>里面使用的用于反射的技术，实战的文章，非常不错。文章本身很不错的，总结了不少反射用的技术，包括：简单的cubemap（envmap）这个常常有parallax（视差）问题screen space reflectionreal time ray tracing : 当然是比较简化版的，举的例子是UE的SamaritanDemo在吸收了各家之长的基础上，提出了自己的
# 现在的 A 卡是什么架构
在计算机图形学和数据处理领域，显卡（图形处理单元，GPU）扮演着至关重要的角色。最近，AMD（超威半导体）推出了其最新的 A 卡架构，称为 RDNA 3。这一架构将带来显著的性能提升和更低的功耗，适用于游戏、专业图形处理及 AI 渲染等多个领域。
## RDNA 3 架构的特点
RDNA 3 架构的设计理念是增强性能，同时保持能耗的有效性。这一架构主要有以下几个
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2024-09-24 06:42:34
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一、为什么使用模拟量？1、有些传感器为模拟量信号2、变频器、伺服阀采用模拟量信号控制3、模拟量相对于开关量能够传递更多的信息，所传递的信息介于开关量和通信之间。4、模拟量接线简单、性能可靠，便于维护，方便调试。5、采用模拟量控制的容易进行闭环控制，例如对于电机转速有较高要求的场合，可以外加编码器，通过模拟量端子对电机进行闭环控制。如果采用内部速度的话，就不便于实现。6、有些模拟量容易受到外界环境的
1. 引入树莓派常常需要对系统TF卡进行镜像操作，镜像文件大小与所镜像的TF卡尺寸相关联，也就是说一个32G的TF生成的镜像就会有32G，但其中的文件并没有这么大，可以仅有几个G。因些，对TF卡上文件系统进行瘦身后镜像，是非常有必要的工作。由于TF卡上文件系统的修改不允许在线方式进行，因此，需要在安装好系统及软件后，将TF卡取，以外接USB磁盘的形式重新插入主机。1.1 外接U盘的查看将待缩减尺寸
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2024-04-15 12:38:09
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本文主要介绍了三大内容：1：SIM卡准备就绪后信息的读取；2：UiccCard主要相关类的架构和功能介绍 3：以SIM卡中联系人信息的读取详述SIM信息读取过程。1 Sim卡信息的初始化：1：一个主动上报到消息，在processUnsolicited（）方法中对消息处理后直接通知给UiccController2:UiccController收到通知后会继续获取sim卡中变化的状态信息3：调用RI
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2023-11-28 10:09:15
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HDMI-FMC子卡的使用（基于VC707）（中）子卡到FPGA引脚对应关系“子卡-FMC”的对应关系“FMC-FPGA”的对应关系工程搭建硬件连接SDK后续补充封装AXI IP 子卡到FPGA引脚对应关系上一篇大致学习了HDMI-FMC子卡的相关配置，发现配置过程比想象中复杂，原因是子卡使用了多个IIC接口分别对各个器件进行配置，这一节主要探讨一下这些端口在“子卡 - FMC - VC707”
Multi-GPU原理torch单机多卡基本原理：使用多张卡的GPU单元来加速运算（实例如下）：假设我们一次性读入一个batch的数据, 其大小为[16, 10, 5]，我们有四张卡可以使用。那么计算过程遵循以下步骤：1、pytorch先把初始模型同步放到4个GPU中2、将数据分为4份，按照次序放置到四个GPU的模型中，每一份大小为[4, 10, 5]3、每个GPU分别进行前项计算过程4、前向过程
