2020-09-21[心得]

Unity开发技巧与注意事项
本文介绍了Unity开发中的一些实用技巧,包括数组循环访问方法、文件读取大小写敏感性问题、Inspector面板变量注释的添加方式、全局静音处理及字符串处理函数的应用等。

1.关于数组循环:
一般想要循环访问一个数值的每个元素,会用index++和index%array.Length来保证当下标index超过数组的最后一个元素后开始访问第一个元素,以达到循环的目的.
这是正序的情况,当想逆序访问的时候就需要把index++换成index+=array.Length-1.

2.在unity甚至在windows平台下,很多情况是不区分大小写的,比如读取文件.但是在android平台下区分很严格.

3.[Tooltip(“12313”)] 可以给inspector面板的变量加注释(鼠标移上去显示的那种)

4.Main Camera 上有个 audio listener 组件.如果要静音所有的声音,可以设置AudioListener的volume属性(直接调用,估计是单例)来静音(比一个一个组件关声音要好).
PS:不能直接将audio listener组件关了,场景必须至少有一个该组件.

5.string.strimStart 有3个类似的方法(strim,strimend),处理数据时挺好用.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
### 关于软考软件设计师中级考试的信息汇总 #### 2020年至2024年的真题获取途径 对于希望获得2020年至2024年间软考软件设计师中级考试真题的考生而言,“软考中级软件设计师历年真题”项目是一个重要的资源。该项目不仅包含了近年来《中级软件设计师》考试的真实题目,还提供了详细的解析和答题技巧指导[^1]。 #### 考试大纲的变化趋势 根据官方发布的文件,在这段时间内,《中级软件设计师》考试的大纲保持了一定程度上的稳定性,但也随着信息技术的发展进行了适当调整。具体变化体现在对新兴技术和工具的要求上有所增加,例如云计算、大数据处理等方面的知识点被逐步纳入考察范围。因此,建议考生关注每年最新的考试说明文档来了解最准确的内容分布情况[^3]。 #### 推荐使用的备考资料 除了上述提到的历史试题外,还有其他多种辅助学习材料可供选择: - **在线平台**:信管网作为一个专业的社区网站,汇聚了大量的经验分享和技术文章;同时也有不少用户上传了自己的笔记心得供他人参考。 - **视频教程**:B站上有专门针对此认证开设的一系列课程,由资深讲师录制讲解重点难点,非常适合自学使用。 ```python # Python代码示例用于模拟查询功能(非实际实现) def search_resources(year_range, exam_type="soft_exam_designer"): resources = [] for year in range(int(year_range.split('-')[0]), int(year_range.split('-')[-1]) + 1): resource_info = f"{exam_type} {year}年度真题" resources.append(resource_info) return "\n".join(resources) print(search_resources('2020-2024')) ```
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