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unity非常好用的各种树木模型，非常精致，可以直接使用，使用过程中有问题可以联系我，我会详细的为大家解答

梯度提升决策树 梯度提升决策树的python实现。该算法的核心部分仅使用numpy实现。 参考 梯度提升算法的详细信息 目录 要求 使用方法（用法） 实际示例（示例） MNIST分类（binary_classification） 通过人工数据进行分类（二进制分类，回归问题） 设置 要求 需要以下库来运行示例 numpy scikit-learn matplotlib pandas scipy 快速开始 与Docker一起运行 这是将docker和docker-compose预先安装在主机上的条件。 首先使用docker-compose构建映像，然后使用守护程序启动容器。 docker-compose build docker-compose up -d 示例命令在容器内运行 # コンテナの内部に潜り込む docker exec -it gbdt-app bash # sample.py

最佳阵列处理经典教程，新手必备。Harry L. Van Trees经典著作 Optimum Array Processing，包含阵列信号处理，检测、估计和调制理论。

资源包支持的Unity版本： - Unity 5.6 - Unity 2017 - Unity 2018 - Unity 2018 LW RP 4.9 - Unity 2018 HD RP 4.9 - Unity 2019 - Unity 2019.1 LW RP 5.7+ - Unity 2019.1 HD RP 5.7 - Unity 2019.2+ LW RP 6.9+ - Unity 2019.2+ HD RP 6.9+ - Unity 2019.3+ LW RP 7.18+ - Unity 2019.3+ HD RP 7.18+ - Unity 2019.3 URP 7.2+ - Unity 2019.3 HD RP 7.2+ - Unity 2019.4 LTS HD RP - Unity 2019.4 LTS URP - 针对 7.2+ 的标准、HD、URP 的 VS PRO 支持 - SRP 批处理器支持 Unity 2019.2、2019.3+ LW、URP 及 HD RP - DOTS 实例化 想要运行 HD 或 LW RP，请将资源包导入 HD 或 LW RP 项目中，然后导入“HD 和 LW RP 支持”或“HD 和 URP 支持”文件夹内资源中的支持资源包。它将取代着色器、预制件、网格，因此开箱即可用于 RP。另请查看该文件夹中的自述文件。 该资源包内含有8种PBR山脉冷杉，有63个预制件。（39个标准预制件+24个Vegetation Studio预制件）。树木可放置在森林里（森林树木特别版本）或单独放置。所有树木都与 Unity 地形和 Vegetation Studio 系统完美适配（需准备额外的预设）。均经过精心优化，根据扫描数据创建。树木的过度绘制、绘制调用和渲染耗能都很低。所有树木均包含非常高级的风着色。树木可被积雪动态叠加，该功能可让你在静态场景中调整树上的积雪数量。 我们准备了6种树木预制件： - 普通：4到8棵树有2种树皮材质，树皮上混合极佳 - 低耗：所有树木都只有1种树皮材质（更少绘制调用），所有树木都使用相同的树叶和树皮。这意味着8种树木将同时进行批处理（整个森林的绘制调用都很低）。 - 普通动态雪 - 低耗动态雪 - 普通静态雪 - 低耗静态雪 所有低耗版树木都是同时进行批处理的，所以即使场景中有 8 种不同的树木，绘制调用数也会大幅降低。

This package contains a set of 6 highly detailed PBS oak trees – each consisting of 2 smoothly fading mesh based LODs and a billboard. The trees are manually modeled, carefully optimized, support instancing and only use 2 shared materials. Rendering The oak trees were created using CTI whose tree shaders support (deferred) translucent lighting, advanced bending driven by a built in directional wind zone and smooth LOD transitions. Unity's spherical wind zones are supported only on manually placed game objects. Compatibility The trees have been successfully tested with Unity 5.6.3., Unity 2018.2.15 and Vegetation Studio Pro using instanced indirect rendering. A modified shader adaptor is included. Unity's terrain engine is fully supported. Deferred shading is compatible with Lux Plus, AFS and ATG and needs you to assign the provided or compatible deferred lighting and reflection shaders. The package ships with shaders and prefabs compatible with HDRP 7.1.2., 10.3.2. + and URP 7.3.1., 7.5.1, 10.3.2 and 11.0. Preview shaders for URP 12 are included. Specs The vertex count ranges from 6900 / 4300 (small oak) to 11700 / 7500 (big oak). The texture resolution is 2K (leaves) and 1K by 2K (bark). The legacy tree creator oak trees from version 1.0 are still included.

MATLAB_ExtraTrees 包是 Geurts 等人提出的极端随机树（Extra-Trees）的 MATLAB 实现。 （2006）。

并行KNN 使用 KD 树/球树并行实现 KNN 图 该存储库是可扩展机器学习的最终项目。 提供了 4 种解决并行 KNN 问题的方法。 KDTrees with OpenMP：使用 OpenMP 并行化使用 KDTrees 的 KNN 构建 KDTrees with Galois : 使用 Galois 来构造和并行化 KNN 构造，使用 KDTrees Ball Trees with OpenMP：使用 OpenMP 并行化使用 Ball Trees 的 KNN 构造 KDTrees with Galois : 使用 Galois 来构造和并行化 KNN 构造，使用 KDTrees 所有实验都在 Stampede（TACC 的一部分）上运行。 基线是 KNN 图的蛮力构造。 有关每种方法的详细信息，请参阅报告。 报告和数据集可以在找到

unity 行为树 1.6.8 最新版本

Kd树 算法，第一部分，第 5 周 提交 提交时间 Thu-05-Mar 06:46:38 Raw Score 91.46 / 100.00 反馈 有关如何阅读本报告的信息，请参阅评估指南。 评估总结汇编：通过 风格：通过 Findbugs：没有发现潜在的错误。 API：通过 正确性：21/21 次测试通过 内存：8/8 次测试通过 计时：27/41 次测试通过 总分：91.46% [正确性：65%，记忆：10%，时间：25%，风格：0%] 评估详情 提交以下文件： 总计 20K -rw-r--r-- 1 12K Mar 5 14:48 KdTree.java -rw-r--r-- 1 2.1K Mar 5 14:48 PointSET.java -rw-r--r-- 1 2.7K Mar 5 14:48 studentSubmission.zip 编译 % javac PointSE