输入文字时让人物停止不动的代码

本文介绍了一个Unity中的简单脚本,该脚本通过键盘输入来控制游戏对象的移动和旋转,并利用OnGUI函数实现了一个简单的文本输入框功能。此外,还提供了一种方法来避免输入框获得焦点时对游戏逻辑的影响。

var playName = "None";
static var currentControl ;

function Update() {
        
   if( currentControl)
                return;//当有任何输入框被点击时屏蔽之后的内容
        
        if (Input.GetKey(KeyCode.UpArrow)||Input.GetKey(KeyCode.W)){
                transform.Translate(Vector3.forward*0.5);
        }
        if (Input.GetKey(KeyCode.DownArrow)||Input.GetKey(KeyCode.S)){
                transform.Translate(Vector3.forward*-0.5);
        }
        if (Input.GetKey(KeyCode.LeftArrow)||Input.GetKey(KeyCode.A)){
                transform.Rotate(Vector3.down *2);
        }
        if (Input.GetKey(KeyCode.RightArrow)||Input.GetKey(KeyCode.D)){
                transform.Rotate(Vector3.up *2);
        }
}
function OnGUI (){
        playName = GUI.TextField(Rect(10,10,100,20),playName);
        //当鼠标 按在除输入框的 任意位置时
        if( Input.GetMouseButtonDown( 0 ) && GUIUtility.hotControl == 0 )
                GUIUtility.keyboardControl = 0;
               
        currentControl = GUIUtility.keyboardControl ;
}
ps:不管输入框在那个Scrpit中,只要在想屏蔽的地方的OnGUI加上面的代码就行,        
if( Input.GetMouseButtonDown( 0 ) && GUIUtility.hotControl == 0 )
                GUIUtility.keyboardControl = 0;不用重复加入。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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