从“资源的重复利用”的角度来看，直接使用素材资源来搭建场景是低效的，更好更高效的方法是重复利用在场景中已经完成了设置、修改、组合等工作的游戏物体。于是Unity3D就开发了 Prefab（预设物体） 这个功能。
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第一步：创建一个新项目。打开Unity3D软件，它会自动载入上一次我们打开过的“Bootcamp Demo”项目文件。
方法一：通过6张小图搭建的VR场景 方法二：通过一张全景图来搭建VR场景 最后搭建场景的方法是相同的，可以小图或者全景来充当场景。
1、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。
2、BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。附件是RBF神经网络的C++源码。
3、rbf神经网络即径向基函数神经网络（Radical Basis Function）。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。
神经网络中的信号流动可以是单向的，也可以是递归的。对于第一种结构，称之为前馈网络，输入信号被送入输入层，经过处理后向前传递到下一层。
简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。
增加层可增加神经网络输出的非线性。 (1)输入层：就是接收原始数据，然后往隐层送 (2)输出层：神经网络的决策输出 (3)隐藏层：神经网络的关键。把前一层的向量变成新的向量，让数据变得线性可分。
