Unity+Vuforia识别图大数如何据量的处理

liang_704959721 2014-08-13 04:27:42

比如说我有100多个识别图对应有100多个模型，我怎么做到动态加载，或者把这一些放到服务器上进行处理。

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归海一啸 2014-08-13

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这个我没有实践过，我的想法是：这么多数据肯定不可能全部放到app包中，否则APP会变得很大；可以考虑将资源放到网络后台，用户通过APP来加载，然后加载一次就download到本地，下次使用就直接用多线程从本地加载并渲染即可。

为了解决我们理解集体中的模型的主要程序，我们首先需要理解对于自然的或人工的智能体的典型例子来说什么是模型。然后我们将把这种理解移植到集体中。概括一下:在主动推理中，一个主体A根据感官证据不断更新它的信念(示意性地表示为s → b，然后使用这些更新的信念来判断要遵循的“最佳”行动方案(b→𝜋).)“意义构建”的第一步被解释为(近似)贝叶斯推理:A选择使“统计惊奇”最小化(下限)的信念-ln *p(s | b，m)。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中，我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践，涉及数据的初步探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台，这是一个提供各类数据竞赛的平台，旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目，要求参赛者对心跳信号进行分类预测，例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节，其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件，记录了使用 Python 编程语言（如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库）进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容：数据加载，利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息，如行数、列数、缺失值和数据类型；描述性统计，计算数据的中心趋势（平均值、中位数）、分散度（方差、标准差）和分布形状；可视化，绘制直方图、散点图、箱线图等，直观呈现数据分布和关联性；特征工程，识别并处理异常值，创建新特征或对现有特征进行转换；相关性分析，计算特征之间的相关系数，挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示，总结了 EDA 过程中的发现，以及初步模型结果，涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集，这类数据通常由多个时间序列组成，每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景，如波

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