反射插件 - Requires Unity 2019.4 LTS or later. - Compatible with built-in pipeline and URP 7.5.1 or later. - Deferred rendering path in URP requires URP 12.0 or later. - Supports Windows, Mac and WebGL 2 platforms. - In forward rendering mode, reflections can't be added to terrain. - VR not supported. - Orthographic camera not supported.

shiny-app实例IMGR

Shiny官方教程中文版.pdf

比较统计 使用R进行统计编程

Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning 使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。 安装R Project进行统计计算 点击 安装RStudio 点击 Shiny v1.5.0文档 点击 目录结构 C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory数据集 实施技术 短裤 使用GUI导入数据 描述性分析功能 二项式概率模型 几何概率模型 泊松概率模型 决策树 简单线性回归 支持向量回归 执照 根据Apache许可版本2.0（“许可”）许可； 除非遵守许可，否则不得使用此文件。 您可以从获得许可证的副本。 除非适用法律要求或以书面形式同意，否则根据“许可”分发的软件将按“原样”分发，而

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颜色分类leetcode 食物识别 使用 Python 中的 Keras 和 R 中的 Shiny 包进行基于 CNN 的食物识别。 工作项目 合作项目 抽象的 在这个项目中，我们制作了一个食物识别和卡路里估计系统，它使用用户提供的食物图像来识别食物，然后估计同一食物中存在的卡路里。 食品图像识别是视觉对象识别在计算机视觉中的有前景的应用之一。 该系统使用图像处理和计算智能来识别食品。 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来对每个类别的 1000 张高分辨率图像进行分类。 卷积神经网络 卷积神经网络 (CNN) 为许多一般图像分类问题提供了一种技术。 它已被应用于食品分类并获得了很高的准确率。CNN 广泛用于食品识别，并提供比传统方法更好的性能。 在过去的几年里，由于深度学习的进步，特别是卷积神经网络的进步，识别和识别图像的准确率已经大大提高。 这不仅是因为更大的数据集，还因为新算法和改进的深层架构。 卷积神经网络 (CNN) 由于其发明者而也被称为 LeNet。 CNN 主要包括卷积层、池化层和子采样层，其次是全连接层。 CNN 的第一个架构采用输入图像并应用卷积，然后进行子采样。 经

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