URP渲染管线实战教程系列3

游戏是从PC端游发展起来的，我们拿传统的向前渲染管线中的光源来距离,向前渲染管线支持任意多的重要光源，每个重要光源,Unity都要基于这个光照来绘制一次物体,这样导致pass次数非常的多,性能消耗开销非常大，于是就有静态光照，静态烘培等。这个时候，就需要开发者做一个权衡和选择，在特定的满足手游开发需求前提下，最大限度的提升性能，于是URP渲染管线就出来了，他假定了一些特定条件如主光源只能是平行光，其它的附加光源在配置文件中限定数目，在一个pass内处理完所有的光源与光照计算。...

创建完成以后，我们就能看到一个标准的基于URP渲染的项目与开发环境(Packages下都有URP的渲染管线代码与Shader，项目目录下有一些URP相关的一些设置等。接下来看下URP项目文件夹,URP项目组织其实和普通的差不多，Packages下安装好了URP相关的依赖,在Assets下和普通的稍有不同，主要在于URP的配置文件，一起来看下。现在越来越多的手游开发都采用URP渲染管线，来代替之前Unity引擎默认的向前渲染管线，本节通过以下几个方面来阐述URP渲染管线,对URP渲染管线有个全面认识。...

游戏是从PC端游发展起来的，我们拿传统的向前渲染管线中的光源来距离,向前渲染管线支持任意多的重要光源，每个重要光源, Unity 都要基于这个光照来绘制一次物体, 这样导致pass次数非常的多,性能消耗开销非常大，于是就有静态光照，静态烘培等。这个时候，就需要开发者做一个权衡和选择，在特定的满足手游开发需求前提下，最大限度的提升性能，于是URP渲染管线就出来了，他假定了一些特定条件如主光源只能是平行光，其它的附加光源在配置文件中限定数目，在一个pass内处理完所有的光源与光照计算。

(2) 传统渲染管线，采用是逐顶点光照，还是逐像素光照，都是由Shader的实现来决定，而URP把这个开关放到了光源这边，这样方便我们进行响应的配置与调整。上一节通过剖析URP 摄像机了解摄像机的机制，本节来分析URP的光照的主要机制，并通过与内置的向前渲染管线做对比，来比较它们的与不同。(4) URP 渲染管线的光照策略，在有限光源数目前提下相比传统的获得更好的性能和更容易配置的选项。今天的分享就到这里，关注我们，下一节继续剖析URP渲染管线的其它核心机制。，少了Cookie光晕这些。

主要结构依然是Shader{ SubShader { pass{} pass{} }, SubShader {}, FallBack }与标准的Unity Shader开发不同的是 URP Shader内嵌HLSL的代码,标准的是Cg的代码，其它的差不多。分析完URP的Unlit Shader后,接下来分析PBR Shader, PBR Shader基于物理的光照，支持金属度与粗超度美术工作流,反射与光泽度工作流,这些参数和标准PBR Shader一样，来看下URP的PBR Shader。

现在越来越多的手游开发都采用URP渲染管线，来代替之前Unity引擎默认的向前渲染管线，本节通过一下几个方面来阐述URP 渲染管线,对URP渲染管线有个全面认识。对惹，这里有一个游戏开发交流小组希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀​1为什么使用URP渲染管线​URP渲染管线，是基于Unity游戏引擎的可编程渲染管线机制，接合URP渲染管线的前提，实现的渲染策略。

上一节从项目的目录结构与示例场景的内容分析了UPR渲染管线项目的基本组成，接下来分析URP的主要机制，并通过与内置的向前渲染管线做对比，来比较它们的与不同。按照先后顺序本节首先来分析URP渲染管线的摄像机的策略。对惹，这里有一个游戏开发交流小组希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀1:URP渲染管线重新定义了摄像机相比于内置的向前渲染管线，UPR渲染管线首先重新定义了摄像机的策略。

该函数用于在 GPU 上计算输入图像的直方图（histogram）。它将像素值区间均匀划分为若干个 bin（桶），并统计每个 bin 中像素的数量。

基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。

扣子空间、纳米AI超级搜索、Qwen3研究分析...6大AI比拼；MCPo、A2A...智能体框架再上一层楼！

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，包含多个模块，如图像处理、视频分析、机器学习等。基础操作包括图像的IO操作、绘制几何图形、获取和修改像素点、获取图像属性、图像通道的拆分与合并以及色彩空间的转换。此外，OpenCV还支持图像的算术操作，如图像的加法和混合，这些操作可以用于图像增强和合成。通过这些功能，OpenCV能够处理各种图像处理任务，为计算机视觉应用提供强大的支持。

本节将综合运用图像处理、离屏 canvas 以及剪辑区域等技术实现墨镜效果。

AI大模型正在重塑客户服务行业格局，为企业客服数字化转型提供创新解决方案。文章系统阐述了AI大模型在客服领域的完整应用路径：首先明确业务需求与量化目标，选择适配的AI模型；其次做好数据准备与系统集成，通过试点验证模型效能；然后持续优化训练，逐步扩大应用范围；最后建立长期运营机制。实施过程中需应对技术适配、品牌契合和成本控制等挑战，采用"敏捷试点、快速迭代"策略。通过科学的全生命周期管理，AI大模型可显著提升客服效率40%以上，降低运营成本30%，同时改善客户体验，实现服务数字化转型。

kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化。，该数据集分为六类，包含建筑、森林、冰川、山脉、海洋和街道。进阶：并拆分成多个文件。

我来告诉你一个好消息。 我们已经亲自测试和对比了市面上最优秀的AI幻灯片工具，让你无需再为选择而烦恼。 得益于AI技术的飞速发展，如今你可以快速制作出美观、专业的幻灯片。 这些智能平台的功能远不止于配色美化——它们能帮你头脑风暴、梳理思路、并在几分钟内完成精美的演示文稿，而不是耗费数小时。 但面对如此多的选择，究竟哪一款最适合你？

创建周期：1890 天开发语言：Go协议类型：Apache License 2.0Star数量：2892 个Fork数量：2266 次关注人数：2892 人贡献人数：414 人Open Issues数量：876 个Github地址：https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-contrib.git项目首页: https://opentelemetry.io。

models/ 目录：专门存放训练好的模型文件，根据模型保存格式不同，可能是 .pkl（Python pickle 格式，常用于保存 sklearn 模型 ）、.h5（常用于保存 Keras 模型 ）、.joblib 等。output/logs/：保存项目运行日志文件，记录项目从开始到结束过程中的关键信息，如训练开始时间、训练过程中的损失值变化、预测时间等。4. 为你的数据和模型产出物创建专门的顶层目录，如 data/ 和 models/，将它们与你的源代码（通常放在 src/ 目录）分开。