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Unity 3D 集成开发环境作为一个优秀的游戏开发平台，提供了出色的管理模式，即物理管理器（Physics Manager）。 物理管理器管理项目中物理效果的参数，如物体的重力、反弹力、速度和角速度等。 在 Unity 3D 中执行 Edit→Project Settings→Physics 命令可以打开物理管理器，如下图所示。 可以根据需要通过调整物理管理器中的参数来改变游戏中的物理效果，具体参数如下表所示。 参 数 含 义 功 能 Gravity 重力 应用于所有刚体，一般仅在 Y 轴起作用 Default Material 默认物理材质 如果一个碰撞体没有设置物理材质，将采用默认材质 Bounce Threshold 反弹阈值 如果两个碰撞体的相对速度低于该值，则不会反弹 Sleep Velocity 休眠速度 低于该速度的物体将进人休眠 Sleep Angular Velocity 休眠角速度 低于该角速度的物体将进人休眠 Max Angular Velocity 最大角速度 用于限制刚体角速度，避免旋转时数值不稳定 Min Penetration For Penalty 最小穿透力 设置在碰撞检测器将两个物体分开前，它们可以穿透 多少距离 Solver Iteration Count 迭代次数 决定了关节和连接的计算精度 Raycasts Hit Triggers

点击上方 “Unitimes” 可以订阅哦！ unitimes.io 全球视角，独到见解 前言 Unitimes AMA（Ask Me Anything）是 Unitimes 重点打造的微信群线上问答系列活动，每周举办一期。我们邀请发展较成熟的区块链项目的创始人、CEO、CTO或核心开发者等嘉宾做客社群，与群成员就该项目的突出技术亮点以及用例等进行高质量互动问答，旨在学习交流区块链最新技术和应用。 期数：第31期 特邀项目：以太坊 特邀嘉宾：Hsiao-Wei Wang，核心开发者 主题：以太坊 2.0信标链 AMA分为固定问答和自由问答两个环节。 固定问答 1 Unitimes： Hsiao-Wei你好，欢迎参加Unitimes AMA。 请先介绍一下你的背景和经历吧！ 大家好，我是 Hsiao-Wei。 我 本身背景是在台湾CS与网路工程硕士背景，大约在三年前踏入区块链产业，并在两年前加入了以太坊基金会研究团队。 2 Unit i mes： 你在什么契机下加入了以太坊团队？ 目前主要研究什么技术？ 故事其实很简单 ， 就是两年前 Vitalik 在亚洲招募开发者做 sharding 的初始版本PoC，而我从 contributor 开始贡献代码，开发第一版的sharding（和现在版本现在想想真是差很多呢！），后而加入团队:) 目前研究Eth e reum 2.0的协议设计(

本次系列使用的所需部署包版本都使用的目前最新的或最新稳定版，安装包地址请到公众号内回复【K8s实战】获取 介绍 从 Kubernetes 1.8 开始，Kubernetes 通过 Metrics API 获取资源使用指标，例如容器 CPU 和内存使用情况。这些度量指标可以由用户直接访问，例如通过使用kubectl top 命令，或者使用集群中的控制器。 Metrics API: 通过 Metrics API，您可以获得 node 或 pod 当前的资源使用情况（但是不存储）。 大致是说它符合 kubernetes 的监控架构设计，受 heapster 项目启发，并且比 heapster 优势在于： 访问不需要 apiserver 的代理机制，提供认证和授权等; 很多集群内组件依赖它（HPA,scheduler,kubectl top），因此它应该在集群中默认运行; 下载编排 [root@master-01 opt]# git clone https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server[root@master-01 opt]# cd metrics-server/deploy/1.8+/ 创建metrics-server证书 创建签名请求 [root@master-01 1.8+]# cd /etc/kubernetes

1 NX11+ VS2013 2 3 #include <uf.h> 4 #include <uf_layer.h> 5 #include <uf_ui.h> 6 7 8 UF_initialize(); 9 10 UF_UI_open_listing_window(); 11 // 遍历图层 12 tag_t object_tag = NULL_TAG; 13 UF_LAYER_cycle_by_layer( 2 , &object_tag); // 2为遍历第2层里的所有对象(为0是所有图层) 14 while (object_tag != NULL_TAG) 15 { 16 // 转换 17 char msg[ 256 ]; 18 sprintf_s(msg, " %d " , object_tag); 19 // 打印 20 UF_UI_write_listing_window(msg); 21 UF_UI_write_listing_window( " \n " ); 22 UF_LAYER_cycle_by_layer( 2 , & object_tag); 23 } 24 25 UF_terminate(); 26 27 Caesar卢尚宇 28 2019年11月13日 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4357988

卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入全连接层进行分类，得到分类结果。 卷积： 经过卷积以后，变为高度更高，长和宽更小的图像，进行多次卷积，就会获得深层特征。 1）256*256的输入（RGB为图像深度） 2）不断的利用卷积提取特征，压缩长和宽，增大深度，也就是深层信息越多。 3）分类 池化： 提高鲁棒性。 搭建简单的卷积神经网络进行mnist手写数字识别 网络模型： 两个卷积层，两个全连接层 输入[sample*28*28*1]（灰度图） [ 28 * 28 *1 ] --> (32个卷积核，每个大小5*5*1,sample方式卷积) --> [ 28 * 28 * 32] --> (池化 2*2 ，步长2)--> [14 *14 *32] [ 14 * 14 *32] --> (64个卷积核，每个大小 5 * 5 * 32,sample方式卷积) --> [14 * 14 *64] --> (池化 2*2 ，步长2)--> [7 *

笔者在《 Docker 基础 : 镜像 》一文中介绍了 docker 镜像的基本用法，本文我们来介绍 docker 镜像背后的技术原理。 什么是 docker 镜像 docker 镜像是一个只读的 docker 容器模板，含有启动 docker 容器所需的文件系统结构及其内容 ，因此是启动一个 docker 容器的基础。docker 镜像的文件内容以及一些运行 docker 容器的配置文件组成了 docker 容器的静态文件系统运行环境：rootfs。可以这么理解，docker 镜像是 docker 容器的静态视角，docker 容器是 docker 镜像的运行状态。我们可以通过下图来理解 docker daemon、docker 镜像以及 docker 容器三者的关系(此图来自互联网)： 从上图中我们可以看到，当由 ubuntu:14.04 镜像启动容器时，ubuntu:14.04 镜像的镜像层内容将作为容器的 rootfs；而 ubuntu:14.04 镜像的 json 文件，会由 docker daemon 解析，并提取出其中的容器执行入口 CMD 信息，以及容器进程的环境变量 ENV 信息，最终初始化容器进程。当然，容器进程的执行入口来源于镜像提供的 rootfs。 rootfs rootfs 是 docker 容器在启动时内部进程可见的文件系统，即 docker

1.OSI参考模型将网络分为七层，从下往上依次是什么？ 答:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。 2.网络层（Network Layer）的主要功能是什么？ 答：物理层主要功能是完成相邻字节点之间原始比特流的传输。 3.传输层（Transport Layer）的主要功能是什么？ 答：传输层主要功能是实现网络中不同主机上用户进程之间的数据通信。 4.网络层有哪些常见的协议? 答:ARP、TATP、ICMP、IGMP。 5.图示TCP/IP五层模型与OSI七层模型的对应关系 答： 6.收发双方同层之间必需遵守的规则叫什么？ 答：协议 7.图示数据封装过程 答： 8.TCP、UDP处于OSI参考模型的哪一层？ 答：传输层 9.在数据传输过程中，数据帧与比特流分别出现在哪层？ 答：数据链路层和物理层 10.防火墙、路由器与交换机分别是哪一层的网络设备？ 答：传输层、网络层、数据链路层 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4383141/blog/4869029

读论文：Seeing isn’t Believing: Towards More Robust Adversarial Attack Against Real World Object Detectors — CCS2019 【 说真的，这是我第一次写文章，完全不会用啊，大哥！！！！！！ 】 Part Ⅰ: Abstract & Introduction 这篇论文主要讲的是 物理世界对抗样本，在开头Abstract 和 Introduction部分，作者主要为了阐明攻击 object detector( in real world ) 和 攻击 images classifier( in digital world )的区别，也论证了在物理层面上实现对抗样本的攻击是更难以实现的，因为有着诸多的约束： 1.target object 与 detector的 相对位置(角度、距离等)会时刻发生改变 2target object 所在的环境条件(背景、光线等)会时刻发生变化 3.受攻击的模型是 object detector，是dynamic，不像images detector，是static。 4.detector在作出分类预测之前，还需要检测whether there is an object。 针对以上所述，作者提出了两种AEs Part Ⅱ：Attack approach –