Behavior3Editor批量导出改造

程序员刷题哪个好-behavior3editor:一个很棒的Behavior3在线可视化编辑器(行为树可视化编辑器) 程序员刷题哪个好BEHAVIOR3 编辑器 Behavior3 Editor是Behavior3库的官方可视化编辑器。 它可以在线访问,也可以下载以处理本地项目。 为什么是 Behavior3 编辑器? 为什么要使用 b3editor? 与其他编辑器有什么不同? 它可以与商业替代品竞争吗? - 好吧,检查一下 Behavior3 Editor 的一些特性: 开源软件:在 MIT 许可下,您可以自由使用该软件,根据您的需要进行调整,甚至可以在您的公司使用专门的内部版本。 您还可以提供错误修复、建议和补丁以使其更好。 开放格式:b3editor 可以按照开放格式将建模的树导出为 JSON 文件。 如果您最喜欢的语言还没有官方阅读器,您可以开发自己的库并使用此处创建的树。 形式:编辑器在Behavior3JS创建的基础之上工作,而Behavior3JS又是基于行为树的形式描述。 因此,该编辑器为您的游戏或其他应用程序(例如机器人和模拟)的建模代理提供了稳定的解决方案。 关注可用性:直观性是 b3editor 的关键词。 我们专注于为程序员和非程序员提供一个简单、干净和直观的工具。 如果有什么 立即下载

项目里面需要将行为树project批量的导出子树。

开始部署环境

安装环境

将node.js 设置成 10.x win32版本,再去匹配 gulp 的版本。

通过命令行安装gulp工具。

npm install gulp-cli -g
npm install gulp -D
npx -p touch nodetouch gulpfile.js
gulp --help

设置梯子

npm config set registry http://registry.npm.taobao.org

其实就是 .npmrc

registry=http://registry.npm.taobao.org

@REM 将npm的缓存都删除掉
npm cache clear --force

// 配置梯子,否则就会无法安装;
Add the below entry to your .bowerrc:
{
  "proxy":"http://<user>:<password>@<host>:<port>",
  "https-proxy":"http://<user>:<password>@<host>:<port>"
}

遇到的问题

bower sweetalert#~1.0.0-beta              cached https://github.com/t4t5/sweetalert.git#1.0.1
bower sweetalert#~1.0.0-beta            validate 1.0.1 against https://github.com/t4t5/sweetalert.git#~1.0.0-beta
bower fontawesome#~4.3.0                 ECMDERR Failed to execute "git ls-remote --tags --heads https://github.com/FortAwesome/Font-Awesome.git", exit code of #128 fatal: unable 
to access 'https://github.com/FortAwesome/Font-Awesome.git/': Failed to connect to github.com port 443: Timed out

Additional error details:
fatal: unable to access 'https://github.com/FortAwesome/Font-Awesome.git/': Failed to connect to github.com port 443: Timed out

// 配置梯子,否则就会无法安装;
Add the below entry to your .bowerrc:

{
  "proxy":"http://<user>:<password>@<host>:<port>",
  "https-proxy":"http://<user>:<password>@<host>:<port>"
}

node,gulp版本不合

PS D:\work\trunk\behavior3editor_bf> gulp serve
ReferenceError: primordials is not defined
    at fs.js:45:5
    at req_ (D:\work\trunk\behavior3editor_bf\node_modules\natives\index.js:143:24)
    at Object.req [as require] (D:\work\trunk\behavior3editor_bf\node_modules\natives\index.js:55:10)
    at Object.<anonymous> (D:\work\trunk\behavior3editor_bf\node_modules\graceful-fs\fs.js:1:37)
    at Module._compile (internal/modules/cjs/loader.js:1063:30)
    at Object.Module._extensions..js (internal/modules/cjs/loader.js:1092:10)
    at Module.load (internal/modules/cjs/loader.js:928:32)
    at Function.Module._load (internal/modules/cjs/loader.js:769:14)
    at Module.require (internal/modules/cjs/loader.js:952:19)
    at require (internal/modules/cjs/helpers.js:88:18)

> node --version
v14.16.0
> gulp -v
CLI version: 2.3.0
Local version: 3.9.1

解决方案:

##安装npm版本控制器
npm install -g n

##切换npm版本到 V10 (v10 版本的npm会安装 node 10)
sudo n v10.19.0

##安装node
npm i -g node

##查看node版本
node --version

##现在node版本切换到了v10了,可以重新安装依赖的
    #重新安装gulp(版本很重要,应该是代码发布时的版本,而不是本地的版本)
    npm i -g gulp@3.9.1 --force
    #重新安装依赖
    npm install

npm install -g nvm

##运行
gulp watch
————————————————
版权声明:本文为优快云博主「内心毫无波动甚至还想笑」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/yym836659673/article/details/104847572/

将node.js降低到 10.x版本,再去匹配 gulp 的版本。

node.js_10.x版本下载

在做dist的时候,还是会下载electronc

Downloading electron-v0.34.2-linux-ia32.zip
[>                                            ] 0.0% (0 B/s)

还需要安装:

electron_v0.30.4下载地址

国内下载地址:

国内源

文件占用

打开资源管理器。

resmon.exe

其实就是vscode的powershell占用了文件。重启一次vscode就好了。

修改gulpfile.js

在这个文件里面,定义输出的版本是 windows arch类型: i32 就好了。

gulp.task('_electron', ['build'], function(cb) {
  packager({
    dir       : 'build',
    out       : '.temp-dist',
    name      : project.name,
    platform  : 'win32',
    arch      : 'ia32',
    version   : '0.34.2',
    overwrite : true,
    asar      : true
  }

由于网络情况,如果想把全部平台的库都下载全了,也是比较困难的。

批量导出子树源码

改造的位置:

export.controller.js: 75 lines

function save()
      }else if (vm.type === 'trees') {
        dialogService
          .openDirectory()
          .then(function(path){
            tree = project.trees.each(function(tree) {
              var root = tree.blocks.getRoot();
              defaultName = root.title;
              var fs = require('fs');
              var e = $window.editor.export;
              _createJson(e.treeToData(tree))
              console.log(vm.pretty)
              fs.writeFileSync(path +'/'+defaultName +'.json', vm.pretty)
              notificationService.success(
                'File path',
                defaultName +'.json'
              );
            });
            
          });
        
      }

其实就是将project.trees遍历;

将tree内容萃取出json;

直接使用fs模块,同步写入文件;

dialogService.openDirectory()能让用户自己指定输出目录;

notificationService.success()将日志输出到屏幕上;

我现在还不会如何调试,阅读了一点eletronc的文档,东西不少,今后有时间再来学习。

参考

behavior3lua:lua的行为树 行为树框架 for Lua 机缘巧合,近几年的工作一直有涉及到游戏AI这块,网上常见的行为树+黑板似乎不太能满足复杂策划需求,也不太可能让策划自己去配置这种行为树。因此,我对行为树的黑板进行了小改造,让行为树更像一个代码编辑器,我们程序提供为数不多的行为节点,让策划通过编辑行为树来实现他们想要的逻辑,这对于游戏程序员来说也算是一种解放吧。 基本概念 节点数据结构 { name = &#39;find_enemy&#39;, -- 节点名称 desc = &#39;查找敌人&#39;, -- 说明 args = {w = 100, h = 50}, -- 常量配置 input = {&#39;var1&#39;, &#39;var2&#39;}, -- 输入变量 output = {&#39;target&#39;}, -- 输出变量 children = {} 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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