36、C编程与Unity 3D:函数、循环、执行顺序及继承的深入解析

C#编程与Unity 3D:函数、循环、执行顺序及继承的深入解析

1. 函数副作用与多参数

函数副作用可能会导致程序出现奇怪的行为。如果 Update() 函数期望得到一个值,但实际得到的却是完全不同的东西,就可能会产生意外的结果。而且,如果从另一个类调用 SetBAgain() 函数,而你期望变量 a 的值为 5,也可能会遇到更多奇怪的行为。

函数接受的参数数量没有限制。有些语言限制参数数量不超过 16 个,这似乎是可以接受的。如果逻辑需要超过 16 个参数,将函数拆分成不同部分可能会更容易。不过,如果只是进行简单的操作,也可以使用多个参数。

例如,我们可以为 SetCtoLeftPlusRight() 函数添加第二个参数。逗号用于表示函数接受参数列表中的另一个变量。在这个例子中,我们使用两个 int 类型的变量相加,并将结果赋值给变量 c 。参数列表中允许使用的类型没有限制。

多参数函数可以完成更多的任务。值参数是将数据传递到函数中以完成某种简单任务的有用方式。我们将在 Unity 3D 中创建一些有用的东西来进一步阐述这一点。

2. 有用的参数与“三次法则”

在使用某些功能之前,我们通常需要先进行测试。假设我们想在场景中创建一个新的原始立方体,给它一个有用的名称,然后设置其位置。这是一个简单的任务,代码可能如下:

// 代码示例
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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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