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[官方]Unity 2018.1脚本运行时更新

Unity 2018.1现在加入了得到完全支持的全新.NET运行时。随着.NET生态系统不断的发展,Unity将致力于保持与最新版.NET的功能兼容性。 开发历程在Unity 2017.1中,我们发布了稳定的脚本运行时的第一个实验预览版。经过Unity 2017.2和Unity 2017.3的发布周期后,不少Unity用户已经使用这个实验性脚本运行时,并提供了宝贵的反馈。我们也和来自微软Mono团队和Visual Studio团队优秀开发者紧密合作。我们解决了各类问题,修正了多个错误,使得新版的脚本运行时变得越来越稳定。 随着Unity 2018.1的到来,我们认为是时候推动它的广泛使用了。如果你还没有尝试使用它,现在就进行尝试吧! 为什么使用这个稳定的脚本运行时将为Unity带来了大量的新版C#和.NET的功能。这其中有: C# 6NET 4.7.1类库支持在.NET Standard 2.0和1.x构建的程序集IL2CPP中的托管代码调试功能(在Unity 2018.1中仍处于实验阶段,仅用于独立播放器,它将在之后的新版本中得到完全支持) .NET配置文件的选择稳定的脚本运行时中有二个全新的.NET配置文件。对.NET类库而言,.NET配置文件能定义代码所能使用的底层API。你可以通过修改Player Settings中的“Api Compatibility Level”选项为播放器构建选择.NET配置文件。Unity支持的二个.NET配置文件如下: .NET Standard 2.0.NET 4.x. .NET Standard 2.0 配置文件能匹配.NET 基金会发布的同名配置文件。对于Unity新项目来说,这将是一个不错的选择。这个配置文件比.NET 4.x小,我们推荐在一些有大小限制的平台上使用它,例如:移动端平台。除此之外,我们还会确保这个版本在所有Unity支持的平台使用。 NET 4.x 配置文件能够使用最新版的.NET 4 API。这包括所有在.NET Framework类库中可用的代码。它还支持所有的.NET Standard 2.0 配置文件,所以它能应用于面向.NET Standard 2.0构建的托管插件程序集。尽管它能够使用较大范围的API,但该API的某些部分不适用于所有平台。如果你的项目需要.NET Standard中没出现的功能,或是包含遗留代码的功能,这会是个不错的选择。 未来展望如今新版的脚本运行时已得到Unity的完全支持,我们将在未来版本的Unity中对它进行维护。我们正在给所有平台加入TLS 1.2支持,通过新版脚本运行时来对构建大小和构建时间进行改进。 在Unity 2018.1中,旧版的脚本运行时仍将作为新建项目时的默认设置。在Unity 2018.x发布周期中,我们将会把新建项目的默认脚本运行时改为稳定的脚本运行时。尽管旧版脚本运行时完全支持已有项目,我们还是会逐渐弃用旧版脚本运行时。 我们会移除旧版脚本运行时,把稳定的脚本运行时作为唯一的选项。我们建议用户开始向稳定的脚本运行时迁移。由于我们的精力将转移到稳定的脚本运行时,所以对于旧版脚本运行时,我们仅会进行错误修复工作。关于弃用过程和移除日程的额外说明将在不久后发布。 更多unity2018的功能介绍请到paws3d学习中心查找。

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《第一本Docker书》(学习笔记一)

1、简介、安装、入门、镜像与仓库、构建服务、fig配置docker、使用docker api 2 docker核心组件:docker客户端和服务器、docker镜像、registry、docker容器 3 docker架构: docker不支持32位 linux3.8以上内核 内核必须支持cgroup和命名空间功能 1、uname -a 检查安装device-mapper modprobe dm_mod yum install -y docker 启动:dockerd & 获取docker信息:docker info 搜索容器:docker search centos 容器安装: docker run -i -t centos /bin/bash #i开启标准化输入 t开启tty docker run -i -t docker.io/centos /bin/bash 查看正在运行的容器:docker ps 查看所有容器:docker ps -a 安装带名字的容器: docker run --name centostest -i -t centos /bin/bash 删除容器: docker rm wonderful_blackwell 启动容器:docker start centostest 付着到容器:docker attach centostest 创建守护进程容器:docker run --name centos1 -d centos /bin/sh 查看日志:docker logs centostest docker logs --tail 10 -t centostest #获取最后10行日志,带时间 查看容器内的进程:docker top centostest 启动交互式进程: docker exec -t -i centostest /bin/bash 在容器内运行一个新的后台进程:docker exec -d centostest touch /xxx 重启容器:docker run --restart=always --name centostest -d centos /bin/sh --restart=on-failure --restart=on-failure:5 #最多重启5次 获得容器的详细信息:docker inspect centostest docker镜像: docker images 列出镜像 docker pull centos:laste 提交自己创建的镜像: docker commit -m="xxxx" --author="xxx" idxjljldkjf name/name:biaoqian 查看镜像的每一层: docker history centostest 指定端口映射: docker run -d -p 80:80 --name mynginx xxx/xxx docker run -d -P --name mynginx xxx/xxxx #公开所有端口 CMD ["/bin/bash","-l"] 运行时覆盖工作目录:docker run -ti -w /var/log xxx pwd USER nginx USER www:www 添加卷: VOLUME ["/opt/project","/data"] ADD有解压,COPY没有解压 docker push xxxxx/xxxx docker rmi xx/xx 运行自己的registry docker run -p 5000:5000 registry 传容器到自己的镜像: docker tag xxx docker.image.com:5000/xxx/xxx docker push docker.image.com:5000/xx/xxx docker run -t -i docker.image.com:5000/xxx/xx

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读书笔记2013第12本:《大数据时代》

最近大数据火了,还经常听到Hadoop和Mapreduce,我经常勘探地震资料处理后的地震数据体,动不动几十个G,算不算大数据?好像与现在说的这个大数据概念相差太远,就一直想了解一下这个大数据到底是什么含义。从SUN那里借来《大数据时代》读了一读,明白了不少基本概念和示例,与我们的数GB的地震数据体不是一回事,想把大数据应用于石油行业,看来还得琢磨琢磨。 《大数据时代》这本书的章节划分非常清晰,主要讲了思维、商业和管理方面的变革,每一章有一个关键词和一句话来总结概括,关键的是里面有大量的例子来阐述大数据的应用。 第一部分 思维变革 1 更多 不是随机样本,而是全体数据 以前由于技术的局限性,只能进行随机抽样进行统计学分析,而现在可以获得更多的数据,所以现在的样本就是总体数据,即样本=总体。 大数据中的“大”不是绝对意义上的“大”。几GB的数据不一定算大数据,而不到1GB的数据也可以算大数据,比如64000场所有摔跤比赛的记录也可以算是大数据,因为它代表的是所有的比赛数据。 例:Xoom跨境涉汇款异常交易报警 例:摔跤比赛中的消极比赛 2 更杂 不是精确性,而是混杂性 以前花大量的精力关注数据的绝对精确性,而现在要学会拥抱混乱。 例:语法检查算法。简单的算法,当语料库增加后,准确率会提高。 例:谷歌翻译。利用了950亿句英语。 译者注:淘宝消费物价指数,淘宝CPI,iSPI(Internet Shopping Price Index)。 传统的数据库是为数据稀缺的时代设计的,这类结构化的数据只占5%左右,而95%的都是非结构化数据,现在需要更好地利用这些混杂的数据。 3 更好 不是因果关系Causality,而是相关关系Correlation 人类有探求因果关系的欲望,而大数据分析能得到某些相关关系,而这种关系一般是洞察不出来的。 在这种情况下,可能知道是什么就够了,没必要知道是为什么。 通过大数据分析,可以捕捉现在,预测未来。 译者并不认同该观点,可能是当前机器学习算法的无奈之举。 例:亚马逊的推荐系统 例:沃尔玛,把蛋挞与飓风用品放在一起 例:零售商与怀孕预测 例:UPS与汽车修理预测 例:早产儿病情预测 例:纽约沙井盖爆炸预测 (后来读到《思考的乐趣----Matrix67数学笔记》的第4章时知道有很多相关性是虚假的相关性,冰淇淋销量增加,鲨鱼食人事件也会同时增加,但并不意味着把冰淇淋销售点全部取缔了,就能减少鲨鱼食人事件的发生,真实情况只是因为夏天来了。) 第二部分 商业变革 4 数据化 一切皆可“量化” 数字化:把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码 数据化:把一种现象转变为可制表分析的量化形式的过程 T技术==>I信息 例:坐姿数据与防盗系统 当方位变成了数据,可以引出无数的创意,可以从当今的手机应用程序看到这种趋势 现实挖掘:通过处理大量来自手机的数据,发现和预测人类行为。 当沟通变成了数据:从社交网络的流行也可以看到这种趋势。 例:触感灵敏的地板,物联网? 并非原子,而信息才是一切的本源。 5 价值 “取之不尽,用之不竭”的数据创新 例:ReCaptcha与数据再利用。利用验证码完成图书扫描项目。 不同于物质性的东西,数据的价值不会随着它的使用而减少,而是可以不断地被处理。 数据的价值并不仅限于特定的用途,它可以为了同一目的而被多次使用,也可以用于其他目的。 数据的基本用途可能只是冰山一角,还有许多潜在的价值隐藏在表面之下。 数据废气:它是用户在线交互的副产品,包括浏览了哪些页面、停留了多久、鼠标光标停留的位置、输入了什么信息等。 公司所持有和使用的数据也应该纳入无形资产的范畴。 6 角色定位 数据、技术与思维的三足鼎立 大数据价值链:基于数据本身的公司、基于技能的公司和基于思维的公司(数据科学家)。 大数据让处于行业两端的公司受益良多,而中等规模的公司要么向两端转换,要么破产。 第三部分 管理变革 7 风险 让数据主宰一切的隐忧 大数据时代难以保护个人隐私。 8 掌控 责任与自由并举的信息管理 这章不感兴趣 本文转自申龙斌的程序人生博客园博文,原文链接:http://www.cnblogs.com/speeding/p/3330749.html,如需转载请自行联系原作者 http://www.cnblogs.com/speeding/

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二合一版本,Inkscape 1.4.2 发布

Inkscape 是一个免费的开源矢量图形编辑器,适用于 Linux、Windows 和 macOS。它提供了丰富的功能,广泛用于艺术和技术插图。它使用矢量图形允许以无限分辨率进行清晰的输出和渲染。Inkscape 使用标准化的 SVG 文件格式作为其主要格式。它可以导入和导出各种文件格式,包括 SVG、AI、EPS、PDF、PS 和 PNG。 Inkscape 1.4 以来的第一个次要版本Inkscape 1.4.2 现已发布。由于在计划发布前不久才发现的一个重大错误,因此开发团队将 1.4.1 与 1.4.2 进行了合并。 以下是对新版本预期内容的总结: 新的splash screen,在 Inkscape 在后台加载时提供视觉提示 初步支持导入Vectornator / Linearity Curve文件 清理路径的新扩展 大幅改进了 Affinity Designer 文件 (.afdesign) 导入 修复了 20 个 crash/freeze 问题,其中许多影响了 PDF 导入 超过 50 个其他错误修复和小改进,包括对 Boolean 运算、图层选择、最小窗口宽度的改进以及喷涂工具按钮功能的恢复 以及15 个更新的翻译 有关 1.4.2 版变化的更多详细信息,可参阅发行说明。

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腾讯云软件源

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Nacos

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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