AssetBundles (Advanced Development)系列1

本文深入探讨Unity中的AssetBundles,一种包含特定平台非代码资产的压缩存储方式,如模型、纹理和音频。AssetBundles有助于DLC内容的下载、减少安装体积、优化最终用户平台的资产加载及缓解运行时内存压力。文章详细介绍了AssetBundles的组成、工作原理及其实现方法。

AssetBundles

本文档主要是对Unity官方手册的个人理解与总结(其实以翻译记录为主:>)
仅作为个人学习使用,不得作为商业用途,欢迎转载,并请注明出处。
文章中涉及到的操作都是基于Unity2019.2版本
参考链接:https://docs.unity3d.com/Manual/AssetBundlesIntro.html

An AssetBundle is an archive file that contains platform-specific non-code Assets (such as Models, Textures, Prefabs, Audio clips, and even entire Scenes) that Unity can load at run time. AssetBundles can express dependencies between each other; for example, a Material in one AssetBundle can reference a Texture in another AssetBundle. For efficient delivery over networks, you can compress AssetBundles with a choice of built-in algorithms depending on use case requirements (LZMA and LZ4).
AssetBundle(资产包)是一个压缩存储文件的方式,它包含Unity可以在运行时加载的特定于平台的非代码资产(例如模型、纹理、预置、音频剪辑,甚至整个场景)。资产包可以表示彼此之间的依赖关系;例如,一个资产包中的材质可以引用另一个资产包中的纹理。为了在网络上高效地传递,您可以根据本地需求(LZMA和LZ4)选择内置算法来压缩资产包。

AssetBundles can be useful for downloadable content (DLC), reducing initial install size, loading assets optimized for the end-user’s platform, and reduce runtime memory pressure.
Assetbundle(资产包)对于可下载内容(DLC)、减少初始安装大小、加载针对最终用户平台优化的资产以及减少运行时内存压力非常有用。

What’s in an AssetBundle?

“AssetBundle” can refer to two different, but related things.
“AssetBundle”可以指两个不同但相关的东西。

First is the actual file on disk. This is called the AssetBundle archive. The AssetBundle archive is a container, like a folder, that holds additional files inside it. These additional files consist of two types:
首先是磁盘上的实际文件。这称为AssetBundle存储。AssetBundle存储是一个容器,类似于一个文件夹,其中包含附加文件。这些附加文件包括两种类型:

  • A serialized file, which contains your Assets broken out into their individual objects and written out to this single file.
    一个序列化文件,其中包含您的资产分解为各自的对象并写入到这个文件中。
  • Resource files, which are chunks of binary data stored separately for certain Assets (Textures and audio) to allow Unity to efficiently load them from disk on another thread.
    资源文件,它是为某些资产(纹理和音频)单独存储的二进制数据块,允许Unity有效地在另一个线程从磁盘上加载它们。

“AssetBundle” can also refer to the actual AssetBundle object you interact with via code to load Assets from a specific AssetBundle archive. This object contains a map of all the file paths of the Assets you added to this archive.
“AssetBundle”还可以指您通过代码与之交互的实际AssetBundle对象,以从特定的AssetBundle存储包中加载资产。此对象包含您添加到此包体中资产的所有文件路径的映射。

For more information, see the tutorial on Assets, Resources and AssetBundles.

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值