首页 > TAG信息列表 > 动作

Spine动画加载优化思路 之 Spine动画加载问题

本文对于Spine动画加载的流程进行了修改，使用了懒加载的方式实现Spine动画的按需加载，有效地降低Spine动画的堆内存分配。文章包括思路分析，代码详解，优化前后的性能对比。 ​ ​ ​ 《Spine动画加载优化思路》目录 1｜Spine动画加载问题 2｜

OpenFlow流表

一、流表（flow table） 流的概念： 同一时间，经过同一网络中具有某种共同特征（属性）的数据，抽象为一个流。比如，可以将访问同一目的地址的数据视为一个流； 流一般由网络管理员定义，根据不同的流执行不同的策略； OpenFlow体系中，数据以“流”为单位进行处理。 流表：针对特定流的策略表项的集合，负

OpenXRLab

OpenXRLab扩展现实开源平台（https://openxrlab.org.cn/），包含了6大工具箱：SLAM、SfM、视觉重定位、动作捕捉、动作生成和NeRF，并且提供了一个将SLAM、SfM和视觉重定位打通连接起来的大场景AR Demo

stackstorm workflows

workflows StackStorm支持两种类型的工作流: ActionChain和Mistral。 1) ActionChain是StackStorm内部的不加修饰的工作流运行器。它提供了 一个简单的语法来定义了工作链，一个接一个地运行，将一个动作地输出传递 给另外一个，直到动作链成功或失败。 当你想要快速和简便地时候就使

18.现在分词

1.现在分词的构成和特征     现在分词一般由“动词原形+a“构成，及物动词的理左分词可以带宾语，也可以被状语修饰。不及物动词的现在分词不可以直接写宾语，但可以被状语修修：若要带宾语，则应加上相应的介词。现在分词带宾语或状语，构成现在分词短语，如 singing songs loudly。其否定式

NOKOV度量光学动作捕捉系统工作流程

如果你对影视、动画或者游戏有一定关注，相信你一定听说过“动作捕捉”。事实上，无论是屏幕中的战场，还是真实的军事领域，从2K游戏中的虚拟球员，到医疗、康复、运动领域的专业研究；从机器人/无人机的研发设计，到海底隧道的测量工作；科研、工业、教育、娱乐、军事等各个领域中，光学动作捕捉都

NC系统接口—调用动作脚本（IPFBusiAction、IplatFormEntry）

NC系统接口—调用动作脚本（IPFBusiAction、IplatFormEntry） 动作脚本对应的表名为pub_busiclass，每个动作都需要添加一条记录。 1、IPFBusiAction 流程平台进行的单据动作处理 动作执行前的工作流处理(弃审或删除) * 进行动作约束检查 * 执行动作脚本 * 判断返回值 是否直接返回 

动作融合

只要有playercontroll的游戏都会有人物动作，比如idel、walk、run等，动画师只会针对每种动作做一系列动画，一组动画称为一组clips，里面k的每帧动画称为一个clip。 当我们按下方向键时，希望看到角色是从一个动作到另一个动作自然过度的，可是动画师并没有做过度动画，这时就需要“动作融合”

shell流程控制

shell流程控制 if条件语句语法 # 单分支 if [ 条件1 ];then 动作1 动作2 动作3 fi if [ 条件1 ] then 动作1 动作2 动作3 fi [ 条件1 ] && { 动作1 动作2 动作3 } 双分支 if [ 条件1 ];then 动作1 动作2 动作3 else

基于数据驱动实现拆装任务的快速配置

在虚拟装配系统的开发过程中，经常遇到任务需求同质化。如果以硬编码的形式将这些同质化的拆装任务进行开发，那么对每一个任务都需要进行定制开发。为了提高开发工作效率，将拆装任务的共性提取出来，并将之数据化，从而解决通用性问题。 拆装任务的共性包括： （1）任务要素：描述该操作步骤在装配

TPS射击游戏--动画状态机的一些知识总结

动画状态机结构 动画状态机第一层--BaseLayer 先说状态机结构，分为两层，第一层主要是移动相关的动作和一些独立的动作（这些动作不会被上面一层的动作override） 进入Strolling子状态机，我们可以看到Locomotion和AimMovement，其中Locomotion是主角没有在射击时的动作，而AimMovement则是射

强化学习-学习笔记2 | 价值学习

Value-Based Reinforcement Learning : 价值学习 2. 价值学习 2.1 Deep Q-Network DQN 其实就是用一个神经网络来近似 \(Q*\) 函数。 agent 的目标是打赢游戏，如果用强化学习的语言来讲，就是在游戏结束的时候拿到的奖励总和 Rewards 越大越好。 a. Q-star Function 问题：假设知道了

强化学习-学习笔记1 | 基础概念

1. 基本概念 1.1 概率论的基础知识 a. 随机变量 概念：是一个未知的量，值是由随机事件结果来决定的。 使用大写 X 来表示随机变量 如在抛硬币之前我是不知道硬币结果是什么，但是我知道事件的概率 使用小写 x 来表示随机变量 X 的观测值，只是表示一个数，没有随机性，如下面观测到三次

动词

动词分类: 　　1.助动词:不能单独构成谓语 Be动词:6个: am is are was were be 情态动词: can wil shall may must need had better could would should might have to dare   　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 情态动词的特点: 1

Unity动作上下半身分离的武器挂点问题

需求: 篮球游戏中，做某些动作的时候下半身使用跑步动作，只有上半身使用这些动作。 表现: 球的位置没有正确地跟手。 原因:  　　1. 球的挂点是球员骨骼根节点的一个直接子节点。 　　2. 上下半身分离的mask中，上半身的mask理论上应该包含球的挂点。 　　3. 球员的腰部甚至骨盆的旋转

解决SKReferenceNode没有执行Action

问题重现 单个场景添加了立即执行的Action。 此时：场景编辑器可以预览动作；运行到模拟器也能自动执行动作。 【Cat.sks】 嵌套一次的引用层时，还可以在场景编辑器预览播放动画，但 动作编辑器已经看不到Action了。 此时：场景编辑器可以预览动作；运行到模拟器也能不能自动执行动作。 【

健身常说的向心和离心的区别

前言 作为健身玩家的你，应该都有接触过向心收缩，离心收缩这些名词，有的人看到有“心”这个字眼，认为靠近心脏的动作叫做向心收缩，原理心脏的动作叫做离心收缩，这样理解是正确的吗？ 向心收缩和离心收缩的动态示意图 其实在健身房时我们也能看到这些动作，例如，有的人倾向于做快速动作

Action Graphs: Weakly-supervised Action Localization with Graph Convolution Networks总结

1.针对的问题 　　在弱监督动作定位领域，这篇论文之前的方法没有明确利用视频片段之间的相似性来进行定位和分类预测，但是作者认为，在没有帧级标注的情况下，弱监督系统必须依赖视频时序段之间的相似性提示。具体来说，必须（1）利用不同动作类别的前景片段之间的差异来正确分类视频；（2） 使用相

Action Shuffling for Weakly Supervised Temporal Localization概述

1.针对的问题 　　目前的弱监督动作定位方法表现出两个显著的趋势： 　　（1） 动作背景建模。通过分别学习视频级别的动作和视频的背景表示，可以提高动作定位性能，然而，视频级建模只能捕获粗粒度的描述。对动作的内在特征进行深入分析的研究较少。 　　（2） 探索外部资源。为了弥补弱监督带来

Unity-动画状态机使用细节记录

Unity动画控制器Animator功能非常强大，总结一些具体使用细节，在动作游戏中很实用； 1.动画烘焙 不同动画之间，可能存在角色朝向，重心高度不一致； 可以在动画Eidt界面设置RootTransform Rotation重新烘焙旋转； RootTransformPosition(Y)烘焙高度，地面动作选择feet，烘焙在脚上； 设置完烘焙必须

MongoDB评估数据库当前的性能

使用Database Profiler评估数据库动作         使用db.currentOp()评估mongod动作     使用explain评估查询性能                               参考MongoDB官网文档：Evaluate Performance of Current Operations

Web基础知识（10）- JSP (二)

JSP 指令、JSP 动作   1. JSP 指令     JSP 指令（directive）用来告诉 Web 服务器如何处理 JSP 页面的请求和响应。    服务器会根据 JSP 指令来编译 JSP，生成 Java 文件。JSP 指令不产生任何可见输出，在生成的 Java 文件中，不存在 JSP 指令。    JSP 指令语法如下：     

Model-Based Reinforcement Learning via Latent-Space Collocation

发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章提出了latent collocation method (LatCo)算法，用来planning状态序列，而不是动作序列，来解决long horizon的planning问题（it is easier to solve long-horizon tasks by planning sequences of states rather than just actions）。主要思路就是

ACGNet Action Complement Graph Network for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述

1.针对的问题 　　现有WTAL方法通常利用现成的段级特征，这些特征存在空间不完整性和时间不一致性，具体来说，空间不完整性指动作片段经常会出现遮挡、模糊、外场等问题，因此缺乏特定的空间细节，时间不一致性指一个完整的动作通常跨越一个较长的时间窗口，而一个较短的动作片段不足以观察该

P3918 [国家集训队]特技飞行

题目描述 神犇航空开展了一项载客特技飞行业务。每次飞行长 \(n\) 个单位时间，每个单位时间可以进行一项特技动作，可选的动作有 \(k\) 种，每种动作有一个刺激程度 \(c_i\)​。如果连续进行相同的动作，乘客会感到厌倦，所以定义某次动作的价值为(距上次该动作的时间) \(\times c_i\)​，若