本文着重介绍基于Unity和Vuforia构建的AR红绿灯项目，并深入解析其TCP通信的核心实现细节。项目整合了虚拟红绿灯的AR现实增强功能与服务端状态同步机制，通过C#脚本及多线程技术，实现了客户端对红绿灯状态的实时控制和更新。文章包含完整的IP地址获取、TCP连接、数据接收与发送等代码，结合逻辑图与多段视频演示，为开发者提供了由浅入深的学习案例。

本文通过数据探索和特征工程全面解析了共享单车需求预测问题。此外，结合集成学习方法（GBDT、XGBoost、LightGBM 等）实现了需求预测模型的准确构建。模型训练管道引入了网格搜索、交叉验证和堆叠(Stacking)融合策略，并提供了高级可视化和自动化指标评估。通过本文的方法，可以进一步提升在实际预测任务中的模型表现。

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本文详细讲解了使用Unity和Vuforia的AR应用开发全过程，包括插件的安装方法（通过Package Manager或导入package文件）、在Vuforia官网注册获取Key与配置数据库、以及在Unity中创建AR程序的具体步骤。从初始设置到实际效果的实现，为开发者构建高质量AR应用提供了清晰指南。

Vuforia是一款领先的增强现实（AR）软件平台，支持图像识别与跟踪、平面识别、3D立体追踪以及交互功能，广泛应用于游戏、教育、零售和工业等领域。本文系统介绍了Vuforia的核心功能、多平台兼容性和典型应用场景。通过结合视频演示和案例分析，为开发者提供实现沉浸式AR体验的全方位指南。

Unity获取IOS设备ipv4地址

Unity从外部读取txt文件

本文详细讲解了如何在Unity中实现TCP通信，提供了完整的服务器端与客户端代码，以及配套的交互界面设计。实现包括Socket的创建、数据的发送与接收、线程管理、通信中断处理等内容，为开发者提供了在Unity中开发网络通信功能的具体实现步骤与参考。

本文详述了FastGPT的API文件库接口开发实践，包括文件树获取、文件内容读取、文件阅读链接生成等功能接口的规范与实现方法。通过Node.js构建的Express服务，快速实现文件系统与FastGPT知识库的无缝集成。文档还涵盖路径处理、接口调试、常见问题排查等关键开发细节，适合希望高效管理文档资源的开发者参考。