为您的Arduino LCD项目创建新角色。

自己实现的类似unity的characterController，可滑落可受力可上台阶

PoE字符日志PS 流放字符记录路径-跟踪播放的任何PoE字符 这是正在进行的工作-分享反馈/想法！ 如何使用 注意：如果您以前没有使用过Powershell，这是一个有用的“入门”指南 如果您之前没有运行过脚本，则需要在系统上启用脚本。 扫描一个或多个整个帐户编辑run_accounts.ps1以包括您要扫描的帐户名执行run_accounts.ps1扫描那些帐户 扫描一个或多个字符编辑run_chars.ps1以包括您要扫描的帐户/字符名称执行run_chars.ps1扫描那些字符 注意：只有在脚本开始后创建或获得XP的字符才会被记录下来，并且脚本必须继续运行才能看到更改！ 它创造了什么 在“数据”目录中，您将找到-对于每个扫描的字符JSON-树，技能和物品的API数据的完整转储-每次扫描1个条目LOG-详细说明对字符所做的更改的文本文件（旨在作为Twitch叠加层运行或仅用于显示快

具有多个模块化部件和可定制颜色着色的3D风格化角色 特点： 可定制的服装 男性和女性体型 与mixamo和其他动画软件包兼容的人形装备 使用自定义着色器来定制颜色（需要Unity的着色器图形包） 包括角色定制演示 不包含动画 内置的示例场景使用Unity的后期处理栈v2 定制选项： 男性和女性体型和装备 4种眼型 14种发型 3套全身套装 7件上衣（衬衫、夹克） 6件下装（裤子、短裤、裙子） 7双鞋/鞋类

需求Unity 5.6.0及以上版本 如果你正在寻找一套完整的高质量的RPG角色动画，这就是它！ 精致和专业的动画，包括Xbox360 gamepad兼容，基于物理的角色控制器脚本，立即可以使用到你的游戏中！ 角色是Mecanim的人形配置，所以你可以很容易地交换你自己的角色，而且它也支持5个手指的手，以适应高细节的模型。所提供的动画控制器是干净简洁的，或者只是将动画插入到您现有的设置中。字符使用根运动进行精确的运动跟踪，在完美的过渡中使用高度调整的混合。

Unity Ultimate Character Controller 2.1.5最新版_一/三人称角色控制_武器大师_带动作/控制器，链接：https://pan.baidu.com/s/12mArb9OOSyOeIvjjdevS0A，资源仅供大家学习交流，下载的文件很小，是因为这是网盘的资源链接的密码，资源在网盘中，请大家确认链接有效后，放心下载。

朝鲜语字符识别 概述 该项目正在建立一个模型，以使用VGG-19和Inception V3模型识别2,350个手写的韩文标签。 超过2,000,000个手写字符图像用于训练模型。 入门 安装python库。 （请参阅requirements.txt）pip install -r requirements.txt 下载日期集您可以在许可下下载数据集。 在此代码中使用了PyTorch。 我们可以使用TensorBoard在PyTorch中进行可视化。 有关更多信息，请访问 。 这个怎么运作 预处理图像 当模型需要一致的输入大小时，图像的分辨率会有所不同。 我们需要消除图像中的噪点并裁剪图像。 有四个步骤对图像进行预处理，以将其输入到模型中。 使用中值滤镜消除图像中的噪点 在[0,1]范围内归一化图像像素 裁剪图像 将VGG-19的图像大小调整为224 x 224，对于Inception

使用神经混合形状学习骨骼关节 这个存储库提供了一个端到端的库，用于自动角色绑定、蒙皮和混合形状生成，以及一个可视化工具。 它基于我们在 SIGGRAPH 2021 上发表的研究。 先决条件 我们的代码已经在 Ubuntu 18.04 上测试过。 在开始之前，请通过以下方式配置您的 Anaconda 环境 conda env create -f environment.yaml conda activate neural-blend-shapes 或者您可以手动安装以下软件包（及其依赖项）： 火炬 1.8 张量板 tqdm 矮胖的 opencv-python 快速开始 我们提供了一个专用于 Biped 角色的预训练模型。 从或（9ras）下载并解压预训练模型，并将pre_trained文件夹放在项目目录下。 跑步 python demo.py --pose_file=./eval_

手写字符的识别是任何模式识别问题中最重要的任务。 在本文中，我们讨论了一种使用神经网络和欧几里德距离度量来识别手写字符的方法。 首先神经网络经过一个学习阶段，然后网络被用来识别未知的手写字符。 对于不匹配的手写字符，使用欧氏距离度量来提高识别率。

用于对数字显示仪表的读数识别读取，所用平台为opencv+vs2013。 （仪表盘识别，仪表照片读数）