[Unity][Crowd]学习人群模拟资源分享以及相关的问题

本文介绍了一个使用Unity 2018.2.18f1进行人群行为模拟的项目,模拟了超市中蓝色行人、红色扒手和绿色超级英雄的互动。在打开旧版本项目时遇到编译错误,如Component类缺少AddForce和Play方法。提供了解决问题的参考资料链接和下载地址。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

人群行为模拟--超市模拟

内容来源参考资料3,仅供学习。

项目描述:蓝色实体表示行人的数量,红色实体表示扒手小偷的数量,绿色表示 超级英雄的数量。

蓝色行人在逛商场,红色扒手对蓝色行人进行偷窃,红色扒手有可能 对蓝色行人 进行攻击。

绿色超级英雄(见义勇为)会从 蓝色行人 中 诞生,当 绿色超级英雄(见义勇为)发现 红色扒手小偷的时候,就会从蓝色行人 变成绿色超级英雄,并且与红色扒手小偷进行战斗。

蓝色行人产生恐慌,就变成 黑色,逃离商场。

 


由于项目工程的版本落后,使用Unity 2018.2.18f1 (64-bit)打开,出现的问题。

 

打开场景mall之后出现的问题

Assets/Plugins/BehaviourMachine/Sample Scenes/7 - Games/Roll-a-Ball/Move.cs(16,23): error CS1061: Type `UnityEngine.Component' does not contain a definition for `AddForce' and no extension method `AddForce' of type `Unity

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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