UE简易库存系统3创建物品类

虚幻引擎5材质进阶：深入世界位置偏移

探讨了使用虚幻引擎的世界位置偏移（World Position Offsets，WPO）创建动态环境效果的高级方法。讲述了如何用WPO模拟自然元素的运动，例如树叶飘动，以及实现生物动画如昆虫和鸟类的活动。还提到了在更大场景对全域影响的应用，展示了世界位置偏移在环境材质上的高级用法。这些知识内容有助于进阶用户深化对虚幻引擎在材质创作和动画方面的理解和应用。内容将有益于现有虚幻引擎使用者提升技能水平，尤其是对那些希望通过技术手段增强场景交互与真实感的开发者。

2基本知识

本视频向观众介绍了在虚幻引擎中如何从零开始构建项目，涉及到如何添加第一人称或第三人称模板，利用新手内容包导入贴图、模型和特效等资产。演示了基本的场景操控技巧，包括对象移动、旋转、缩放及复制等，强调了在操作物体时如何结合键盘快捷键提高效率。讲解了如何对物体组合与解组、搭建基础关卡、场景中物体与世界设置的互动，比如超出特定高度物体会消失。还介绍了Game Mode的应用如何影响角色的生成及控制，并引导如何保存与设置项目启动的默认关卡。教程适合初学者快速熟悉编辑器操作，并为有一定基础的开发者提供场景构建与管理的实用技巧。

BumpOffset高度视差

本视频通过示例讲解了bump offset节点在材质编辑中的应用，主要展示如何利用该节点增加物体表面的深度感。讲师首先介绍了bump offset节点的基本输入参数，包括UV、高度和高度比，强调了高度信息的必要性，并指出若缺失将导致错误。演示了如何选择合适的灰度图作为高度贴图，并对纹理通道进行了简要说明。进一步，讲师讲解了如何将高度比设置为变量以及添加限制，来控制深度效果。最后，讨论了该技术的优势在于低消耗实现深度效果的同时，也提到了其潜在的视觉问题。内容适合有一定基础的材质艺术家和游戏开发者。

linux零基础入门：linux简介

视频内容围绕Linux操作系统进行讲解，包括Linux的基础知识、操作系统家族以及应用领域。Linux系统以Unix为基础，支持多用户和多任务处理，主要由C语言和汇编语言编写。涉及Linux在嵌入式系统、服务器、云计算等领域的应用，并指出智能设备和通信系统也广泛采用Linux。视频进一步介绍了Linux的学习路径，包括虚拟机安装、系统操作、用户和权限管理、文件系统以及基础命令。内容旨在帮助初学者从零开始了解并掌握Linux基础，为更深入学习打下基础。

只需3分钟搭建个人网站 从0搭建个人网站小白教程

本视频教程讲述了个人如何从零开始免费搭建一个网站。步骤包括购买域名、租用带有公网IP的服务器，并进行必要的备案流程。同时，介绍了在家用电脑上安装IIS服务，获取源码安装至电脑，并设置内网IP和端口来添加本地网站。关键点在于使用花生壳客户端实现内网网站到公网的映射，使得网站能在外网被访问。此外，还提到了通过不同版本的花生壳客户端对流量和带宽的管理。整个流程适用于想要学习网站搭建基础、免费创建个人网站的业余爱好者，包括学生、创业者、个人开发者及IT爱好者。

StableDiffusion提升出图速度,TensorRT扩展,SDXL-SSD-1B-A1111,速度提升,PyTorch更新

提到使用Tensor RT扩展来提升Stable Diffusion模型的Web UI出图速度，但强调了兼容性限制，不适应SD Fork模型和某些UNet插件。介绍了通过GPU加速的流程，包括大模型的转换和设置调整，并通过实际测试展示了速度提升效果。除此之外，探讨了通过更新显卡驱动和Web UI的方法来优化速度，以及使用蒸馏版SD Fork L模型的高效率出图体验，并提示了对应的适用环境和版本要求。内容适合追求图像处理效率和具备一定技术背景的用户，尤其是对特定模型有依赖的专业人员。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。