小余要努力 2023-05-20 09:03:51
http://t.csdn.cn/nDpbD 大佬们,热榜第3,高质量互三连在线回,评论区有红包[抱拳][抱拳]
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你想当“李逍遥”式的“大侠”吗? 这里无需计算机基础,无需编程经验,你也不必是计算机专业的在校大学生....只要爱好游戏,怀揣梦想! 有一定自主学习能力,跟着刘老师从“编程小白”修炼为游戏研发“大虾”吧!!!学习好Unity,其先决条件是一定要有稳固、扎实的编程基础!课程 《C# For Unity系列之入门篇》配套学习资料链接:http://pan.baidu.com/s/1gflxreN 密码:sou5;刘老师讲Unity学员群(2) 497429806一、热更新系列(技术含量:中高级):A:《lua热更新技术中级篇》https://edu.csdn.net/course/detail/27087B:《热更新框架设计之Xlua基础视频课程》https://edu.csdn.net/course/detail/27110C:《热更新框架设计之热更流程与热补丁技术》https://edu.csdn.net/course/detail/27118D:《热更新框架设计之客户端热更框架(上)》https://edu.csdn.net/course/detail/27132E:《热更新框架设计之客户端热更框架(中)》https://edu.csdn.net/course/detail/27135F:《热更新框架设计之客户端热更框架(下)》https://edu.csdn.net/course/detail/27136二:框架设计系列(技术含量:中级): A:《游戏UI界面框架设计系列视频课程》https://edu.csdn.net/course/detail/27142B:《Unity客户端框架设计PureMVC篇视频课程(上)》https://edu.csdn.net/course/detail/27172C:《Unity客户端框架设计PureMVC篇视频课程(下)》https://edu.csdn.net/course/detail/27173D:《AssetBundle框架设计_框架篇视频课程》https://edu.csdn.net/course/detail/27169三、Unity脚本从入门到精通(技术含量:初级)A:《C# For Unity系列之入门篇》https://edu.csdn.net/course/detail/4560B:《C# For Unity系列之基础篇》https://edu.csdn.net/course/detail/4595C: 《C# For Unity系列之中级篇》https://edu.csdn.net/course/detail/24422D:《C# For Unity系列之进阶篇》https://edu.csdn.net/course/detail/24465四、虚拟现实(VR)与增强现实(AR):(技术含量:初级)A:《虚拟现实之汽车仿真模拟系统 》https://edu.csdn.net/course/detail/26618五、Unity基础课程系列(技术含量:初级) A:《台球游戏与FlappyBirds—Unity快速入门系列视频课程(第1部)》 https://edu.csdn.net/course/detail/24643B:《太空射击与移动端发布技术-Unity快速入门系列视频课程(第2部)》https://edu.csdn.net/course/detail/24645 C:《Unity ECS(二) 小试牛刀》https://edu.csdn.net/course/detail/27096六、Unity ARPG课程(技术含量:初中级):A:《MMOARPG地下守护神_单机版实战视频课程(上部)》https://edu.csdn.net/course/detail/24965B:《MMOARPG地下守护神_单机版实战视频课程(中部)》https://edu.csdn.net/course/detail/24968C:《MMOARPG地下守护神_单机版实战视频课程(下部)》https://edu.csdn.net/course/detail/24979
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和易用,当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Windows系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习Ubuntu上演示的同学,请前往 《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Ubuntu)》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30793  本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35209《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35284       
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和易用,当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习在Windows系统上演示的学员,请前往《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Windows)》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30923本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测:原理与源码解析》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战:Flask Web部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:TensorRT加速部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35209 《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35284  

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