【小松教你手游开发】【unity实用技能】Unity3D研究院之一张图彻底了解Unity脚本的生命周期

最新推荐文章于 2024-06-03 19:35:29 发布
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分类专栏： 【面试必读（编程基础）】 【unity实用技能】
Unity零基础到入门 ☀️| Unity从青铜 到 王者！只差这篇让你学会Unity中最重要的部分——脚本组件✨
努力前行，总会成为自己心中的那道光
05-27 9万+
从 倔强青铜 到 荣耀王者！只差这篇让你学会Unity中最重要的部分——脚本组件✨。本篇内容对Unity脚本做了一个超级详细的介绍，从开发工具到具体实例，API等都有介绍。
Unity性能优化-具体操作
zaizai1007的博客
11-07 1654
动态合批，静态合批，GPU Instancing，遮挡剔除，
【小松教你手游开发】【系统模块开发】父节点下的各个子节点居中摆放
chrisfxs的专栏
07-13 849
有过有需求需要一个item，两个item，三个item不同情况都要居中 只需要在uiscrollview上的resetPosition 设为0.5，调一下resetPosition自动居中 ~
unity制作一个3d旋转菜单
chrisfxs的专栏
09-02 4548
在unity做一个3d旋转菜单，像乱斗西游2的这种: 暂时有两种方法可以实现： 一、当做是2d界面，通过定义几个固定点的坐标、大小、透明度，还有每个点的panel depth大小，把数据存储下来，在手机滑动的过程中计算滑动划过的距离和这个panel大小的比值，乘以两个点之间的距离，获得坐标点移动的距离，通过改变x轴改变位置，同理改变大小和透明度。 这个方法我自己做2d游戏的时候实
Unity3d 制定游戏循环的策略
阿修罗道
09-13 2428
在使用Unity3d开发游戏的时，我们总会涉及Unity内置的生命周期函数。弄清这些函数的调用顺序和特性十分重要，因为这影响到逻辑的执行顺序，例如：初始化要在使用之前，注册回调要在响应之前等等。 通常说来，在大型商业项目中，我们需要自制一套游戏循环，来满足多变的游戏玩法。哪些现有的生命周期函数可以使用？哪些需要被替换掉？这些取舍贯穿了整个游戏开发过程。 生命周期 Unity3d的函数调用有固...
Unity 协程(Coroutine)原理与用法详解
热门推荐
xinzhilinger的博客
04-29 6万+
前言： 协程在Unity中是一个很重要的概念，我们知道，在使用Unity进行游戏开发时，一般不考虑多线程，那么如果处理一些并发的需求呢，Unity给我们提供了协程这种方式 为啥在Unity中不考虑多线程 因为在Unity中，只能在主线程中获取物体的组件、方法 关于协程 1，什么是协程 协程，从字面意义上理解就是协助程序的意思，我们在主任务进行的同时，需要一些分支任务配合工作来达到最终的效果，这就是协程的概念： 举个例子，在场景加载的时候，如果你的场景很复杂，那么加载过程就有可能使得画面卡顿， 我们不
Unity2D游戏制作入门 | 05
widhejd393的博客
06-03 1240
开始写C#代码之前，你可以先去查看Unity官方的C#的初级或是中级课程内容提前了解一下，初步了解还是要有的。（如下图，这需要一些时间）另外Unity中文官方的社区也是比较好的提升设计思维的地方，如果你对Unity自认为掌握的还可以的，可以去社区逛下。​ 我们需要搞懂在代码之处我们要做什么，比如在Awke函数中一般是初始化一些实例，要么是获取组件使用权(后边内容)，要么是类的初始化。还要知道代码的生命周期，以及对应周期性函数是做什么的，当然说这些还很早，慢慢练习去感受里面的奥妙吧！
基于CTRV模型与车载激光雷达的周向防碰撞系统在Cars im2019+s imu link环境下的应用
08-18
内容概要：本文介绍了基于CTRV（常转向角速率和变速度）轨迹预测模型和车载激光雷达的周向防碰撞系统的构建及其在Cars im2019+s imu link环境下实现安全预警与避障功能的方法。文中详细解释了CTRV模型的工作原理，展示了简化的Python伪代码用于演示车辆状态预测流程，并阐述了车载激光雷达在感知周围环境中起到的关键作用。此外，还讨论了如何利用Simulink工具链对整个系统进行建模，确保能够在潜在碰撞事件前及时采取措施避免事故的发生。最后强调了该系统的灵活性和扩展性，鼓励研究者在此基础上继续改进算法性能。 适用人群：从事智能交通系统、自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注车辆主动安全技术和路径规划领域的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提升车辆安全性、减少交通事故发生的场合，特别是那些致力于开发高级驾驶辅助系统(ADAS)的企业和个人。主要目的是通过引入先进的数学模型和传感技术，增强车辆应对复杂路况的能力，保障驾乘人员的生命财产安全。 其他说明：文中提供的代码片段仅为概念验证性质，实际部署时可能需要考虑更多的工程细节和技术挑战。同时，随着技术的进步，未来还可以集成更多类型的传感器数据，进一步丰富和完善现有的防碰撞机制。
python基于Django的在线考试与评估系统设计与实现（完整项目源码+mysql+说明文档）计算机毕业设计源码.zip
08-18
完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
软件开发文档：需求文档评审实例.pptx
08-18
软件开发文档：需求文档评审实例.pptx
rust-toolset-1.54.0-1.module_el8.5.0+910+9ca45234.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
脉冲激光加热材料观测温度场和应力场情况
08-18
利用Python进行脉冲激光加热下材料温度场和应力场的仿真研究。首先，通过热传导方程和有限差分法计算材料在激光照射下的温度分布，确保计算稳定性并模拟高斯分布的激光热源。接着，基于热应变和平面应力公式计算由温度变化引发的应力场，探讨了应力各向异性和环状应力结构的形成机制。最后，使用Matplotlib将温度场和应力场可视化，展示了激光中心区域的压应力和外围区域的拉应力分布。 适合人群：从事材料科学、物理学以及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对激光加工和材料性能有深入研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于希望深入了解脉冲激光加热对材料微观结构影响的研究者，旨在揭示温度场和应力场的变化规律及其对材料性能的影响，为优化激光加工工艺提供理论支持。 其他说明：文中提供的Python代码片段可用于复现实验结果，帮助读者更好地理解和应用所介绍的方法。同时，文中提到的现象如环状应力结构有助于解释某些激光加工缺陷的成因。
Python100-master (5).zip
最新发布
08-18
pycharm Python100-master (5)
rubygem-rdiscount-doc-2.2.0.1-1.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于Python的农产品价格数据分析与可视化系统（完整项目源码+mysql+说明文档）计算机毕业设计源码.zip
08-18
完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
疾病防控综合系统源码-基于Web的疾病防控综合系统设计与实现-疾病防控综合网站代码-疾病防控综合项目代码
08-18
疾病防控综合-疾病防控综合系统-疾病防控综合系统源码-疾病防控综合系统代码-springboot疾病防控综合系统源码-基于springboot的疾病防控综合系统设计与实现-疾病防控综合管理系统代码
rubygem-test-unit-3.2.7-107.module_el8.4.0+847+ee687b6c.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【多变量时间序列预测】项目介绍 MATLAB实现基于EAS-Transformer 弹性架构搜索（Elastic Architecture Search, EAS）结合 Transformer 编码器
08-18
内容概要：本文档详细介绍了基于弹性架构搜索（Elastic Architecture Search, EAS）结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构，提升预测精度与鲁棒性，降低计算资源消耗，实现模型轻量化。通过MATLAB实现，项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制，结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略，解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终，项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计，适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群：具备一定编程基础，对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标：①自动化优化多变量时间序列预测模型结构，提升预测精度与鲁棒性；②降低计算资源消耗，实现模型轻量化；③实现高度模块化与可扩展的系统设计，促进人工智能在工业领域的深度应用；④提供科研与教学的典范案例与工具，探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术；⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力，推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明：项目不仅聚焦于模型性能提升，更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参，减少人工经验依赖，加快模型迭代速度，降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力，显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题，为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释，帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作，实现多变量时间序列预测。
基于滑膜与PID控制的分布式电动汽车动态载荷优化分配及操稳控制策略研究
08-18
内容概要：本文详细探讨了基于滑膜与PID控制的分布式电动汽车动态载荷优化分配及其操稳控制策略。首先，在Matlab/Simulink环境中建立了七自由度轮毂电机驱动汽车模型，涵盖了四个轮子的垂向运动、整车的纵向/侧向/横摆运动。文中特别关注了轮毂电机对簧下质量的影响，并通过S-Function封装动力学方程来精确建模。接着，介绍了上层控制器采用滑膜控制，用于稳定质心侧偏角和横摆角速度，同时提出了在边界层内引入饱和函数以抑制抖振的方法。下层则利用PID控制轮胎滑转率，针对不同滑转率误差动态调整积分项权重，确保系统的稳定性和响应性。此外，还采用了二次规划优化载荷分配策略，提高了车辆在低附着路面上的表现。最后，通过麋鹿测试验证了该控制策略的有效性，显著降低了质心侧偏角并改善了路径跟踪精度。 适合人群：从事电动汽车控制系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对智能驾驶感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于分布式电动汽车的设计与开发阶段，旨在提高车辆行驶稳定性、操控性能及安全性，特别是在复杂路况下的表现。 其他说明：文中提到的控制策略不仅提升了车辆的动态性能，但也指出需要进一步优化热管理系统以应对电机温度升高的问题。
源码揭秘：如何用Unity3D制作MOBA类竞技手游
尽管提供源码下载可以为学习和研究Unity3D开发提供便利，但开发者在实践中需要遵守相应的法律法规，并且尊重原版游戏的知识产权。利用源码学习游戏开发技术是一个很好的途径，然而，将所学技术用于创造具有原创性的...
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