Unity 3D优化,游戏开发的优化问题
demi 在 周四, 03/12/2020 - 16:32 提交
Unity优化是一个很大的概念,我们优化时需要注意三个方面:CPU优化,GPU优化,内存优化。
Unity优化是一个很大的概念,我们优化时需要注意三个方面:CPU优化,GPU优化,内存优化。
感知机包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层,由输出层得到分类结果。
举例来说,屏幕分辨率同为1280*720P 一个屏幕为6.0英寸,另一个屏幕为4.7英寸,都知道6.0英寸的要比4.7英寸的大,而尺寸小的屏幕容纳的分辨率像素更密集,那么同样的分辨率在成像质量上4.7的肯定比6.0的效果要好啦,所以并非屏幕越大越好哦,还要算上屏幕分辩率。
随着机器学习问题不断深入人心,人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式,其中,最基础的应属监督学习,无监督学习和强化学习了。
Vulkan是一个用于图形和计算设备的编程接口。Vulkan设备通常由一个处理器和一定数量的固定功能硬件模块组成,用于加速图形和计算操作。通常,设备中的处理器是高度线程化的,所以在极大程度上Vulkan里的计算模型是基于并行计算的。Vulkan还可以访问运行应用程序的主处理器上的共享或非共享内存。Vulkan也会给开发人员提供这个内存。
FIDO的目标是创建一套开放的标准协议,保证各个厂商开发的强认证技术之间的互操作性,改变目前的主流在线验证的方式,消除或者减弱用户对密码的依赖。对于互联网公司来说,随着重大数据泄露事故的频发,过去基于密码的在线身份验证技术已经难以维持互联网经济的稳定发展,安全界关于"密码已死"的呼声越来越高。而FIDO联盟正是在这个背景下应运而生的一个推动去密码化的强认证协议标准的组织。
CNN组成:Convolutional layer,Pooling layer,Fully Connected layer。
GPU 图形渲染流水线的主要工作可以被划分为两个部分:把 3D 坐标转换为 2D 坐标;把 2D 坐标转变为实际的有颜色的像素。GPU 图形渲染流水线的具体实现可分为六个阶段......
程序员必知的七种并发编程模型:1. 线程与锁;2. 函数式编程;3. Clojure之道——分离标识与状态;4. actor;5. 通信顺序进程;6. 数据级并行;7. Lambda架构。
最近在看移动GPU优化的时候对TiledBased GPU有一些疑惑,特别是常说的Alpha-Blend比Alpha-Test在移动GPU上快的奇特性质,于是找了powerVR相关的文档来阅读,也做个记录。