前面的博客中我们熟悉了Unity界面的布局和使用,并没有介绍怎么让Unity和脚本/IDE进行挂接,从现在开始我们进一步学习Unity,仅导入非编程资源构建一个2D的项目,包括代码的调试方法,角色的基本移动脚本,Tilemap如何使用。默认你拥有面向对象基础,方便开展接下来的学习任务。

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这是unity引擎学习的博客,首先会更新学习笔记,Unity学习的内容如下图,不过学习笔记将以项目为主,最后可能会汇总并按照大纲更新一遍教程。这篇博客将帮助你学会如何适用unity,包括物理、动画、渲染,最终你可以完成一个2D/3D游戏的制作,并且在后期可以进一步学习unity的高级渲染。

本次博客介绍下Unity界面,更多内容请查看后续更新。

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前言

链路预测作为图的基本问题,应用广泛。问题本身可以从几个方面来考虑,从图表示学习上,这是一个双节点表示问题,可以利用多节点表示的方法解决;从矩阵分解上,这是一个降维恢复的问题,分解得到网络的潜在特征和构成方式可以进一步帮助预测;从机器学习上,这是一个二分类问题,可以用各种已经存在的方法拟合;还有另外一些先验假设方法,计算连接产生的可能性。

现在,我们不考虑时间复杂度的情况,找到一种泛化性足够强的方法,开发一个链路预测框架。

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前言

《图嵌入和图神经网络》 一文中,介绍了图表示的三类基本方法,GNN作为GCN延伸的神经网络,是其中十分重要的一类方法,通常将其中介绍的那种GNN称为GCN,不过严格定义的GCN在聚合邻居特征的时候公式上略有不同,结果是一致的。在本文中,受到 Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks 一文的启发,将进一步介绍一些先进GNN的做法,有人将这种做法称为“多跳”邻居的聚合方案。

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前言

光线追踪的效果很不错,但是有一个细节上的假设,光线在到达光滑物体点上的时候,总是发生反射或折射(或者一起发生);但是如果物体材质是漫反射材质,那么光线就不再进行反射和折射。这其实是错误的做法,在Phong光照反射模型中,漫反射也是一种光,现在我们要通过更科学的方式解释这种现象,也就是通过辐射度量学推导出的渲染方程,并且还将介绍应用渲染方程的高级光线追踪——路径追踪算法。

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前言

前面介绍了光线追踪的基本原理,结合光线追踪的特点,可以想到光线追踪有一个很明显的缺点,那就是速度太慢了。为了加速光线追踪的渲染过程,提出包围体积(Bounding Volumes)加速求交点,并且在作业中,我们会将这项技术应用到光线追踪上。

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前言

前面的课程和作业中,我们熟悉了一套完整的光栅化过程,然后学习了一些典型的几何表示,现在来到课程的第三个部分,光线追踪。从渲染的角度来说,光栅化和光线追踪是两种不同的着色方式,前者通过光照模型对片段进行投影,然后得到片段颜色,是从物体颜色的计算再到像素;后者虽然是光照模型,但是完全改变了着色方法,从像素出发,模仿光线的传播,完整地计算片段经过光线折射、投射后得到的结果。

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