7、开启C与Unity 3D的编程之旅

开启C#与Unity 3D的编程之旅

1. 前期准备

在进行每一个教程之前,都有一个名为 Scene 的场景文件。在整个学习过程中,教程通常从下载项目中的 Scene 文件开始。打开场景的方法有两种:
- 直接在项目面板的 Assets 目录下双击场景图标。
- 选择 File Open Scene 来打开项目中的任何场景。

2. 学习回顾与要点

创建并将新的 C# 文件分配给对象并不复杂,在 Unity 3D 编辑器中有多种方法可以实现。添加代码后,只需按下按钮就能看到代码的运行效果。

学习 C# 与 Unity 3D 结合编程具有诸多优势。与其他为 Windows、Linux 或 OSX 构建桌面软件的专业工具相比,它从输入代码到执行的过程更短,且交互性强。Unity 3D 编辑器允许实时与变量和值进行交互,在场景编辑器中选择对象并在检查器面板中更改数值,能直接看到代码行为的实时变化,这种交互性是游戏引擎实时性的体现。

不过,前期的设置和准备工作很重要。要确保 Unity 3D 正常运行,如果遇到问题可以在网上查找解决方案。文件和类的命名必须正确,大小写也很关键,文件名与包含的类名要一致,否则代码可能会出错。

编程是一项有回报的工作,不要被小问题打倒。随着知识的积累,编写代码会越来越容易,学会一种编程语言后,学习其他语言也会更轻松。

3. 新的开始与挑战

编程意味着要和计算机用它的语言交流,计算机只

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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