Unity3D学习:一些基本问题

学习Unity3D之Unity基本操作。 欢迎来到unity学习、unity培训、unity企业培训教育专区,这里有很多U3D资源、U3D培训视频、U3D教程、U3D常见问题、U3D项目源码,我们致力于打造业内unity3d培训、学习第一品牌。 一、键盘判断。            GetKey:当通过名称指定的按键被用户按住时返回true        GetKeyDown:当用户按下指定名称的按键时的那一帧返回true。 阅读详情
  • 解释对象与资源的区别于联系,根据官方案例,分别总结资源和对象组织的规则/规律。

答: 联系:有些资源可作为模板,可实例化成游戏中具体的对象。

区别:对象一般直接出现在游戏的场景中,是资源整合的具体表现,是资源整合的具体表现;而资源是为对象服务而使用的,多个不同的对象可以享用共同的资源。

组织规律:对象一般是人物,物体。比如玩家、敌人、环境和摄像机等;而资源一般是可为对象服务的,比如材质、场景、声音、预设、贴图、脚本、动作等。

·       编写简单程序代码,逐一验证 MonoBehaviour 基本行为触发的条件。

答:

publicclassNewBehaviourScript : MonoBehaviour {

     void Awake() {

              Debug.Log(“Awakeinvoked!”);

     }

     void Start() {

              Debug.Log(“Startinvoked!”);

     }

     void Update() {

              Debug.Log(“Updateinvoked!”);

     }

     void OnGUI() {

              Debug.Log(“OnGUIinvoked!”);

     }

     void FixedUpdate() {

              Debug.Log(“FixedUpdateinvoked!”);

     }

     void LateUpdate() {

              Debug.Log(“LateUpdateinvoked!”);

     }

     void Reset() {

              Debug.Log(“Resetinvoked!”);

     }

     void OnDisable() {

              Debug.Log(“OnDisableinvoked!”);

     }

     void OnDestroy() {

              Debug.Log(“OnDestroyinvoked!”);

     }

}

 

  • 通过官方参考手册,查找 GameObject,Transform,Component 对象,简单解释三者之间的关系。(使用UMLet 画教程上图)

答:Component是组件,一个GameObject可以包含很多个不同的组件Component,而Component有着很多不同的功能属性,Transform就属于其中的一种。而且Transform是每一个GameObject都必有的Component。

 

  • 整理官方和其他学习材料,介绍如何用程序(代码)管理一个场景的游戏对象树林。编写简单代码验证以下技术的实现:

o   查找对象

o   添加子对象

o   遍历对象树

o   清除所有子对象

答: 通过名字查找:

public GameObject.Find(“string testname”)

    通过标签查找单个对象:

public GameObject.FindWithTag(“stringtagname”)

     通过标签查找一组对象:

public GameObject.FindGameObjectWithTag(“stringtagname”)

     添加子对象:

public GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.name)

     遍历对象树:

foreach(Transform child in transform) {

     Debug.Log(child.gameObject.name);

}

     清楚所有子对象:

foreach(Transform child in transform) {

     Destroy(child.gameObject);

}

  • 预设有什么好处?与对象克隆 (clone or copy or Instantiate of Unity Object) 关系?

答:预设就是把一个制作好了的游戏对象模板化,用于批量的套用工作,产生的对象和模板本质属性相同,但生产的位置和角度以及生成后的一些属性是允许发生变化的,游戏的场景中需要大量相同的实例就可以用预设实现。而且预设发生变化,由此预设产生的所有实例都会跟着变化。而对象克隆出来的实例不会随本体变化而变化。

  • 解释组合模式。并编写验证程序,向组合对象中子对象 cast 消息, 验证组合模式的优点。

答:组合模式,将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构,组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。有时候又叫做部分-整体模式,它使我们树型结构的问题中,模糊了简单元素和复杂元素的概念,客户程序可以像处理简单元素一样来处理复杂元素。

子类对象(my_obj)方法:

        void TestFun() {

                  print("OK!");

        }

父类对象(GameObject)方法:

        void Start () {

                  this.BroadcastMessage("TestFun ");

        }

结构:

GameObject

|----

my_obj

|----

my_obj

 

运行结果:

OK!

OK!

Unity3D如何快速入门 目录Unity3D游戏引擎介绍Unity3D学习历程Unity3D快速入门途径 Unity3D游戏引擎介绍 Unity3D是由Unity Technologies开发的一个让玩家轻松创建诸如三维视频游戏、建筑可视化、实时三维动画等类型互动内容的多平台的综合型游戏开发工具,是一个全面整合的专业游戏引擎。使用Unity3D,开发者可以快速的开发出游戏。Unity3D引擎占据了游戏引擎市场45%的份额,... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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