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AR-VR-Guide

AR/VR开发全面指南 从基础到高级应用

AR/VR开发工具虚拟现实增强现实UnityGithub开源项目

本指南全面介绍AR/VR开发,涵盖基础知识、开发资源、工具框架及硬件设备。详细探讨Unreal Engine、Unity等主流引擎,以及HoloLens、Oculus Quest等热门头显。同时涉及计算机视觉、摄影测量等相关技术,为AR/VR开发者提供系统学习参考。内容包括应用示例、常用库和开发工具,旨在提升AR/VR开发效率。

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介绍相关项目
awesome-gamedev - 全面精选的游戏开发开源资源列表
Github工具开源开源项目引擎游戏开发资源
项目整理了大量游戏开发相关的开源资源，包括软件代码、引擎、音频工具、图形素材和学习材料等。内容涵盖游戏开发的各个方面，为开发者提供全面的工具和素材支持。所有资源均遵循自由软件或开放文化许可，有助于推动游戏产业的开放发展。
guide - Discord.js指南 从入门到精通的机器人开发教程
Discord.jsDiscord机器人GithubJavaScriptNode.js开发指南开源项目
Discord.js Guide是一个面向Node.js初学者的Discord机器人开发教程。该指南涵盖了机器人搭建、命令组织、功能实现、数据库使用和分片技术等多个主题。内容从基础到进阶，提供详细解释和示例，适合各级开发者学习和参考。作为开源项目，它不仅提供全面指导，还鼓励社区贡献，助力开发者充分发挥discord.js库的潜力，创建功能丰富的Discord机器人。
n-levels-of-rag - RAG应用开发全面指南 从入门到精通
GithubRAG应用开源项目搜索优化文本处理评估方法问答系统
本项目是一个全面的RAG应用开发指南,涵盖基础到高级的多个层次。内容包括核心概念讲解、高级技术介绍、可观察性实践、评估方法和性能优化策略等。适合各层次开发者学习,提供实用知识助力RAG应用开发。
TTS-Voice-Wizard - 一款多功能语音互动工具
GithubTTS-Voice-Wizard多语言翻译开源项目文字转语音虚拟现实语音识别
TTS-Voice-Wizard是一款多功能语音互动工具，可用于VRChat和其他平台。它支持将语音转化为文本，文本再转化为语音，支持50多种语言的实时翻译和超过100种的语音选项。工具还能显示Spotify或浏览器的播放音乐和VR设备电池状况，同时支持以语音命令控制VRChat头像。
generative-ai-on-aws - 在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的全面指南
AWSGenerative AIGithub人工智能开源项目模型优化深度学习
这本由AWS专家编写的指南全面介绍了在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的过程。内容涵盖从基础知识到高级技术，包括提示工程、大型语言模型、模型优化、微调技术、RLHF、RAG和多模态模型等。本书探讨了如何利用Amazon Bedrock等AWS服务构建先进的生成式AI解决方案，为开发者和企业提供了在AWS上实施生成式AI的实用知识。
From-0-to-Research-Scientist-resources-guide - 适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士的深入学习指南
Github优化理论开源项目数学基础机器学习深度学习自然语言处理
该资源指南适用于具备基础编程知识或计算机科学背景的人士，目的在于培养其成为专注于深度学习和自然语言处理领域的研究科学家。指南全面介绍自顶向下及自底向上的学习方法，并详细列出数学基础、机器学习、深度学习等核心领域的资源，帮助用户找到匹配的学习路线。
OpenAI-Unity - Unity中集成OpenAI API的非官方包
APIChatGPTDALL.EGithubOpenAIUnity开源项目
了解如何在Unity中使用OpenAI API非官方包，实现ChatGPT和DALL.E功能。提供详细的导入、设置和样例步骤，帮助开发者快速上手并安全存储API秘钥。涵盖WebGL支持及常见问题解决方案，保证用户体验顺畅。
learning_research - 全面科研能力培养 打造顶尖博士生成长路径
Github学术报告开源项目研究生培养科研教学科研能力论文写作
该项目提供全面的科研指导，涵盖3D视觉研究入门到顶尖博士生培养的完整过程。内容包括设定长远科研目标、培养核心能力、论文写作、实验设计和学术报告等实用技巧。这份指南不限于特定实验室，适合所有致力于提升科研水平的学生和研究者，提供持续更新的经验分享和资源。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南：涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源，涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现，用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外，项目提供在线运行的notebook，简化本地调试过程。
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