信号处理大神Van Trees全4部经典著作，Detection，Estimation and Modulation的第一、第二、第三、第四部 中文版

U3D行为树插件Behavior Designer 1.6.6版本的核心包

树洞-宣泄自己的心声 该项目前端使用 Vue 后端使用 ThinkPHP 加载该项目 # 安装模块 cnpm install npm install # 运行 localhost:8080 npm run dev # 打包 npm run build

1975年，来自斯坦福大学的Jon Louis Bentley在ACM杂志上发表的一篇论文：Multidimensional Binary Search Trees Used for Associative Searching 中正式提出和阐述的了把空间划分为多个部分的k-d树。

Behavior Designer 1.6.8

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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。