使用Unity3D创建一个立方体(Cube)游戏对象并启动Unity

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本文介绍了如何使用Unity3D创建一个立方体游戏对象,包括启动编辑器、新建场景、创建立方体、设置属性及启动游戏场景的步骤。还提供了一个简单的代码示例,用于控制立方体对象。

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Unity3D是一个强大的游戏开发引擎,可以用来创建各种类型的游戏和交互应用程序。在本文中,我们将探讨如何使用Unity3D创建一个立方体(Cube)游戏对象,并启动Unity编辑器。

首先,确保你已经安装了Unity3D并且已经在你的计算机上成功启动。然后,按照以下步骤进行操作:

  1. 打开Unity3D编辑器:启动Unity3D编辑器,你应该会看到一个空的场景界面。

  2. 创建一个新的场景:在Unity3D编辑器的顶部菜单栏中,选择"File(文件)" > “New Scene(新建场景)”,这将创建一个新的空白场景。

  3. 创建一个立方体游戏对象:在Unity3D编辑器的层次(Hierarchy)面板中,右键单击并选择"3D Object(3D对象)" > “Cube(立方体)”,这将在场景中创建一个立方体游戏对象。

  4. 设置立方体的属性:选中在步骤3中创建的立方体游戏对象,在检视(Inspector)面板中可以看到该对象的属性。你可以更改属性如位置(Position)、旋转(Rotation)和尺寸(Scal

### ROC 曲线概述 ROC曲线(受试者工作特征曲线)是一种广泛应用于二值分类器性能评估的图形化表示方法[^1]。该曲线通过描绘真阳性率(True Positive Rate, TPR),也称为敏感度或召回率,与假阳性率(False Positive Rate, FPR)之间的关系来展示不同阈值下的模型表现。 #### 真阳性和假阳性率计算方式 对于给定的一个概率预测模型,在不同的决策边界下可以得到一系列混淆矩阵。基于此,TPR 和 FPR 的定义如下: - **真阳性率 (TPR)** 或 召回率 = TP / (TP + FN),其中 TP 表示真正例数,FN 是指假反例数。 - **假阳性率 (FPR)** = FP / (FP + TN),这里 FP 指的是假正例数量,TN 则代表真实负例的数量。 ```python from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt def plot_roc(y_true, y_scores): fpr, tpr, _ = roc_curve(y_true, y_scores) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver Operating Characteristic Curve') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 假设我们有一个真实的标签列表和对应的分数/概率估计 plot_roc([0, 1, 1, 0, 1], [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.7]) ``` #### AUC 度量标准 AUC即曲线下面积(Area Under the Curve), 它衡量了整个二维空间内的积分区域大小。理想情况下,当分类器完美区分两类数据时,其AUC等于1;而随机猜测的结果对应于一条斜率为1的直线,此时AUC=0.5。因此,较高的AUC意味着更好的分类能力[^2]。 #### 使用场景考量 尽管ROC曲线提供了全面的理解视角,但在某些特定条件下可能不如其他类型的图表实用。例如,在处理高度不平衡的数据集时,精确率-召回率(Precision-Recall)图可能会提供更直观的信息[^3]。
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