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PReact10.5.13源码理解之hook
PReact10.5.13源码理解之hook,PReact10.5.13源码理解之hookhook源码其实不多,但是实现的比较精巧;在diff/index.js中会有一些optison.diff这种钩子函数,hook中就用到了这些钩子函数。在比如options._diff中将currentComponent设置为nulloptions._diff=vnode=>{currentComponent=
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ProBuilder快速原型开发技术 ---ProBuilder基础操作
ProBuilder快速原型开发技术 ---ProBuilder基础操作,ProBuilder快速原型开发技术---ProBuilder基础操作在游戏开发、虚拟现实等三维仿真领域,Unity目前是国内外最为知名的开发引擎。随着版本的不断提升与完善,目前Unity2020等最新版本,又增加了很多令人惊奇的功能。Unity内置的ProBuilder技术,已经成为快速搭建项目“原型设计”的不二法宝。在这
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ProBuilder快速原型开发技术 ---操作基础
ProBuilder快速原型开发技术 ---操作基础,ProBuilder快速原型开发技术---操作基础本篇文章笔者对ProBuilder(以下简称:PB),进行操作基础的介绍。一:PB大小图标显示方式PB操作面板有两种显示方式:小图标与大图标。大图标优点是显示清晰操作方便,缺点是没有更加精确的参数式调节面板。PB操作面板两种显示方式的切换方式:可以通过鼠标移动到本面板,然后通过鼠标右键方式,在弹
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ProBuilder快速原型开发技术 ---PB专属操作视图
ProBuilder快速原型开发技术 ---PB专属操作视图,ProBuilder快速原型开发技术---PB专属操作视图ProBuilder(以下简称:PB)功能安装后,在Unity的Scenes视图上方会出现四个操作按钮。这四个按钮是“ObjectSelection”、”VertexSelection”、“EdgeSelection”、“FaceSelection”,分别表示“对象选择”“顶点选
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ProBuilder快速原型开发技术 ---不规则模型与材质
ProBuilder快速原型开发技术 ---不规则模型与材质,ProBuilder快速原型开发技术---不规则模型与材质ProBuilder开发模型的强大之处,还在于可以按照要求精确定制不规则模型、克隆镜像模型、给模型着色以及添加材质等,下面笔者就这几方面进行讲解。一:定制不规则模型PB有一个专门定制不规则模型的功能“NewPolyShape”,可以按照设计师的想法,定义任意图案的模型,或者更加确
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ProBuilder快速原型开发技术 ---模型精细化操作
ProBuilder快速原型开发技术 ---模型精细化操作,ProBuilder快速原型开发技术---模型精细化操作前面我们讲解了很多ProBuilder功能,但是对于制作一款复杂的模型来说,还远远不够。需要更多的对于模型细节的处理,这就是本篇文章要讲解的“模型精细化操作”技术。关于PB对于模型的精细化操作,笔者分四大方面进行讲解。一:模型的线面批量选择在对一个复杂模型进行操作时候,往往要面对很多
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ProBuilder快速原型开发技术 ---进阶功能操作
ProBuilder快速原型开发技术 ---进阶功能操作,ProBuilder快速原型开发技术---进阶功能操作本篇讲解PB的“碰撞体与触发器”、”模型的导出”、“第三方模型编辑”、“UnityManualAPI”四部分内容。一:碰撞体与触发器PB中对于碰撞检测与触发检测,有自己一套单独的组件,可以更好的配合使用。分别是SetCollider与SetTrigger组件,下图的绿色部分为碰撞体,黄色
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Prism:Uber 的 Presto 查询网关服务
Prism:Uber 的 Presto 查询网关服务,Presto在Uber的使用情况上面是Presto在Uber的使用情况:•每月1.2W的活跃使用用户;•每天40W的查询;•每天处理50PB的HDFS数据;•拥有2个数据中心;•4500个节点;•12个集群。主要使用的Presto工具包括:presto-go-client、pyhive以及JDBC客户端,比如tableau等。Presto处理的
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Presto on Spark:扩展 Presto 以支持大规模 ETL
Presto on Spark:扩展 Presto 以支持大规模 ETL,前言Facebook的数据仓库构建在HDFS集群之上。在很早之前,为了能够方便分析存储在Hadoop上的数据,Facebook开发了Hive系统,使得科学家和分析师可以使用SQL来方便的进行数据分析,但是Hive使用的是MapReduce作为底层的计算框架,随着数据分析的场景和数据量越来越大,Hive的分析速度越来越慢,可能
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