Pack has animated hands with 18 types of weapons all weapons with hands are in different meshes. Hands have 10 types of colors, if you are unsure of the purchase, you can write to me and I will send you a model for the test. 1.FPS hands and a Automatic rifle contain 12 animations 1Aiming Idle 2Aiming Shot 3Aiming Walk 4Get 5Hide 6Idle 7Idle other 8Recharge 9Run 10Shot 11Walk PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:15,974 Tris:27,463 Verts:14,244 2.FPS hands and a axe 1Get 2Idle 3Idle other 4Walk 5Run 6Attack 7Attack2 8Hide PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:1,636 Tris:2,712 Verts:1,446 3.Hands and a Flashlight 1Get 2Idle 3Walk 4Run 5Attack 6Hide PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:1,601 Tris:1,601 Verts:914 4.FPS hands and a Grenade 1Get 2Idle 3Throw 4Walk 5Run PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:1,577 Tris:2,894 Verts:1,457 5.FPS Hands and Grenade-Gun 1Aiming Idle 2Aiming Shot 3Recharge 4Aiming Walk 5Get 6Hide 7Idle 8Run 9Shot 10Walk PBR textures(Metallic Sheder) PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:12,574 Tris:22,072 Verts:11,614 6.FPS hands and a Gun 1Aiming Idle 2Aiming Shot 3Aiming Shot End 4Aiming Walk 5Get 6Hide 7Idle 8Idle other 9Recharge 10Run 11Shot 12shot end 13Walk PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:2,690 Tris:4,844 Verts:2,677 7.FPS hands and a Knife 1Get 2Idle 3Idle other 4Walk 5Run 6Attack 7Attack2 8Hide PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:777 Tris:1,336 Verts:671 8.FPS hands and a Shotgun 1Aiming Idle 2Aiming Shot 3Aiming Walk 4Get 5Hide 6Idle 7Idle other 8Recharge end 9Recharge 10Recharge beginning 11Shot 12Run 13Walk PBR textures. -Albedo -AO -Metallic -Normal (all 2048-2048 size) Polys:4,883 Tris:8,036 Verts:4,120 9.FPS hands and a Sniper Rifle 1Aiming Idle 2Aiming Shot 3Recharge
2021-11-01 20:05:35 99B unity
Hands-On_Natural_Language_Processing_with_Python 2018 a lot of examples
2021-10-27 00:47:56 18.33MB 自然预言处理 nlp deep learnin
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Learning React A hands-on guide to building web applications using React and Redux As far as new web frameworks and libraries go, React is quite the runaway success. It not only deals with the most common problems developers face when building complex apps, it throws in a few additional tricks that make building the visuals for such apps much, much easier. What React isn’t, though, is beginner-friendly and approachable. Until now. In Learning React , author Kirupa Chinnathambi brings his fresh, clear, and very personable writing style to help web developers new to React understand its fundamentals and how to use it to build really performant (and awesome) apps. The only book on the market that helps you get your first React app up and running in just minutes, Learning React is chock-full of colorful illustrations to help you visualize difficult concepts and practical step-by-step examples to show you how to apply what you learn. Build your first React app Create components to define parts of your UI Combine components into other components to build more complex UIs Use JSX to specify visuals without writing full-fledged JavaScript Deal with maintaining state Work with React’s way of styling content Make sense of the mysterious component lifecycle Build multi-page apps using routing and views Optimize your React workflow using tools such as Node, Babel, webpack, and others Use Redux to make managing your app data and state easy Table of Contents Chapter 1 Introducing React Chapter 2 Building Your First React App Chapter 3 Components In React Chapter 4 Styling In React Chapter 5 Creating Complex Components Chapter 6 Transferring Properties Chapter 7 Meet Jsx…Again! Chapter 8 Dealing With State In React Chapter 9 Going From Data To Ui In React Chapter 10 Events In React Chapter 11 The Component Lifecycle Chapter 12 Accessing Dom Elements In React Chapter 13 Setting Up Your React Dev Environment Easily Chapter 14 Working With External Data In React Chapter 15 Build
2021-10-26 09:10:41 14.91MB react
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用Java进行动手强化学习[视频] 这是出版的的代码库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 数据科学和机器学习世界中存在无法通过监督学习或无监督学习解决的问题。 如果标准ML工程师的工具包不够用,您可以学习和使用一种新方法:强化学习。 本课程重点介绍Java生态系统中的关键强化学习技术和算法。 每个部分都涵盖了RL概念并解决了实际问题。 您将学习解决具有挑战性的问题,例如创建机器人,决策,随机悬崖行走等等。 然后,您还将涵盖深度强化学习,并学习如何在RL算法中使用DeepLearning4J添加深度神经网络。 在本课程结束时,您将准备解决强化学习问题,并利用最强大的Java DL库创建强化学习算法。 您将学到什么 利用ND4J和RL4J进行强化学习 使用马尔可夫决策过程解决购物车极点问题 使用QLConfiguration来配置您的强化学习算法 利用动
2021-10-25 19:14:42 21.71MB Java
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Hands-On RESTful API Design Patterns and Best Practices
2021-10-23 16:32:55 18.07MB java
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WSDM'21教程:具有深图库的可扩展图神经网络 时间: 2021年3月8日,上午9:30-下午12:00(GMT + 2) 作者:来自亚马逊AI的大正,王敏杰,甘泉,宋松,张正 从图和关系数据中学习在许多应用程序中起着重要作用,包括社交网络分析,市场营销,电子商务,信息检索,知识建模,医学和生物科学,工程学等。 在过去的几年中,图形神经网络(GNN)成为一种有前途的新型监督学习框架,能够将深度表示学习的功能引入图形和关系数据。 这项不断发展的研究表明,GNN在诸如链接预测,欺诈检测,目标配体结合活性预测,知识图完成和产品推荐等问题上达到了最先进的性能。 实际上,许多现实世界的图都非常大。 迫切需要一种可扩展的解决方案,以在大型图形上有效地训练GNN。 本教程将概述GNN背后的理论,讨论GNN非常适合的问题类型,并介绍一些最广泛使用的GNN模型架构以及旨在解决的问题/应用程序。 它将引入
2021-10-23 12:50:47 53KB JupyterNotebook
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机器人感知,因子图
2021-10-22 09:00:52 1.36MB slam 因子图
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使用C ++进行动手系统编程 这是Packt发布的《 进行的代码库。 **使用C ++ 17构建高性能的并发Unix和Linux系统** 这本书是关于什么的? C ++是一种通用编程语言,它偏向于系统编程,因为它提供了对硬件级资源的便捷访问,高效的编译以及通用的高级抽象方法。 本书涵盖以下激动人心的功能: 了解使用C ++进行系统编程的好处 使用C ++对Linux / Unix系统进行编程 发现资源获取即初始化(RAII)的优势 编程控制台和文件输入与输出 了解POSIX套接字API并了解如何对其进行编程 探索高级系统编程主题,例如C ++分配器 使用POSIX和C ++线程对并发系统进行编程 掌握如何使用C ++创建高性能系统应用程序 如果您觉得这本书适合您,请立即获取! 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: int a
2021-10-21 14:52:29 90KB C++
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Hands-On Machine Learning from Scratch
2021-10-14 12:08:32 4.46MB ML
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使用R进行动手合奏学习 这是Packt发布的“ 进行的代码库。 使用集成技术结合机器学习算法功能的初学者指南 这本书是关于什么的? 集成技术用于组合两个或多个相似或相异的机器学习算法以创建一个强大的模型。 它提供了卓越的预测能力,并可以提高数据集的准确性。 本书涵盖以下激动人心的功能: 对重采样方法,引导程序和模型平均进行必要的审查 探索涵盖方法的覆盖范围,例如套袋,随机森林和增强 使用多种算法建立强大的预测模型 享受加强疗法的综合治疗 具有ROC等统计测试的补充方法 如果您觉得这本书适合您,请立即获取! 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 例如,Chapter02。 该代码将如下所示: set.seed(1234) X <- mvrnorm(n = 200, mu = c(0, 0, 0, 0, 0), Sigma = matrix(c( 1, .9999, .9
2021-10-13 15:55:03 38.32MB HTML
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