用于unity制作火焰特效的贴图

液体火焰演示 此自述文件概述了在此 Ember 应用程序上进行协作的详细信息。 这个应用程序的简短介绍可以很容易地转到这里。 先决条件 您将需要在您的计算机上正确安装以下东西。 （带有 NPM）和 安装 git clone 这个仓库 切换到新目录 npm install bower install 运行/开发 ember server 在访问您的应用程序。 代码生成器 使用许多代码生成器，尝试使用ember help generate获取更多详细信息 运行测试 ember test ember test --server 建造 ember build （开发） ember build --environment production （生产） 部署 指定部署应用程序所需的条件。 进一步阅读/有用的链接 开发浏览器扩展 Firefox 的 embe

用于非时间实时火灾检测的实验定义的卷积神经网络体系结构变体 [及后续工作：用于非时间实时火灾检测的紧凑型卷积神经网络体系结构的实验探索] 使用Python 3.7.x， ， 和（需要opencv额外模块-用于超像素分割的ximgproc模块） 架构： FireNet体系结构（以上） InceptionV1-OnFire架构（以上） InceptionV3-OnFire架构（以上） InceptionV4-OnFire架构（以上） 抽象： “在这项工作中，我们研究了在实时范围内自动检测视频（或静态）图像中火灾像素区域的方法，而无需依赖于时域场景信息。作为对该领域先前工作的扩展，我们考虑了

和声2 大火 在中国互联网上审查的关键字和网址的数据集，取自 :construction: 笔记 虽然没有公开提到有一个公开可用的 API，但不难发现。 然而，我非常感谢他们的项目，这个包不提供直接访问它，而是提供了两个我保证会保持更新的数据集。 如果它太过时了，请打开一个问题。 最后更新：2020-02-22 20:26:52 安装 您可以使用remotes或devtools包从 Github 安装greatfire 。 # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " news-r/greatfire " ) 例子 两个数据集都相当大，因此不会延迟加载，因此您必须显式调用data函数。 library( greatfire ) data( censored_keywords ) nrow( censored_keywords ) # > [1] 27387 head( censored_keywords ) # > title blocked_last_30_days changed # > 1 www.pinterest.com 6 20

该数据集包含来自葡萄牙蒙特西尼奥自然公园的 517 起火灾。记录每个事件的工作日、月份、坐标和烧伤区域，以及雨、温度、湿度和风等多个气象数据。工作流读取数据并根据空间、时间和天气变量训练回归模型。 forestfires.csv

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火灾探测图像数据集 该数据集包含普通图像和带火焰的图像。 应对现实世界是高度不平衡的。 它包括各种场景和不同的火灾情况（强度，光度，大小，环境等）。

火焰屏保

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