Behavior Designer - Movement Pack v1.5.5 .unitypackage 注意：必须先导入BehaviorDesigner行为树才能导入这个插件

Behavior Designer 1.6.3.unitypackage 亲测可用

简介 本项目通过淘宝用户数据集进行统计分析 使用技术 Hadoop、Hive、Spark、Hbase、python matplotlib（数据展示） 数据来源 本数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的组织形式和MovieLens-20M类似，即数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔 数据量 原始csv文件2.05G 所有行为数量 100,150,807 操作流程 数据集下载 创建hive表 create table user_behaviors(userId int,itemId int,categoryId int,behaviorType string,times string) row format delimited

DeepLabCut是一个工具箱，用于无标记地估计执行各种任务的动物的姿势。 。 只要您可以看到（标记）要跟踪的内容，就可以使用此工具箱，因为它与动物和物体无关。 最新更新： :purple_heart: DeepLabCut支持多动物姿势估计（BETA版本，请给我们提供反馈！ pip install deeplabcut==2.2b8 ）。 :purple_heart: 我们有一个实时软件包！ 快速pip install deeplabcut ： pip install deeplabcut 您还需要tensorflow和wxPython参见 项目管理的管道和工作流程的概述。 有关循序渐进的用户指南，请阅读《！ 为了更深入地

Unity3D插件Behavior Designer 1.5.11 四合一 AI行为树插件 Behavior+Designer+-+Behavior+Trees+for+Everyone+1.5.11.unitypackage behavior+designer+movement+pack+1.5.2.unitypackage Behavior+Designer+-+Tactical+Pack+v1.1.unitypackage Behavior1.0.2.unitypackage Behavior Designer Formations

AAA 工作室使用行为树来创建栩栩如生的 AI。有了Opsive 的 Behavior Designer，便可以将行为树的力量带给 Unity！ Behavior Designer 是专为每个人设计的行为树实现 - 程序员、艺术家、设计师。 Behavior Designer 提供具有强大的 API 的直观可视化编辑器，帮您轻松创建新任务。它还包含数百个任务，PlayMaker 集成和广泛的第三方集成让你无需编写任何代码就能创建复杂 AI！ 从设计伊始，Behavior Designer 就旨在尽可能高效，做到初始化后零配置。因此，它在包括移动设备的所有平台上运行都很出色。Behavior Designer 专注于行为树，这意味着每次更新都会有更好的行为树实现。 (仅供学习交流使用，商用请去官网购买正版)

Behavior Trees in Robotics&AI; A Behavior Tree (BT) is a way to structure the switching between different tasks1 in an autonomous agent, such as a robot or a virtual entity in a computer game. An example of a BT performing a pick and place task can be seen in Fig.

LMS自适应时延估计延迟，通过LMS滤波去，得到最优权值矢量，最优权值对应延时值。动态分析

用户和实体行为分析 通过深度学习进行用户和实体行为分析。 从用户的日常记录中检测用户的异常行为。 内部威胁检测 细节 所有数据均从CERT / R4.2 （ ftp://ftp.sei.cmu.edu/pub/cert-data ）中提取 数据：用于检测的数据。 依赖库 python 3.63-64位 numpy的1.16.4 张量流1.8.0 keras 2.2.2 斯克莱恩0.19.1 使用情况 逐步运行python文件。 请注意，需要分别为不同的用户运行3-Action_Sequence_Training.py和4-Static_Feature_Training.py ，您可以找到user_sets并进行更改。 2-Training_Data_Generating.py还需要在两种要素类型下运行，您可以找到“类型”并进行更改。 该项目中提供的功能和深度学习模型是非常简单的示

Unity的行为树插件