GameObjectPool

 

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  1. using UnityEngine;  
  2. using System;  
  3. using System.Collections;  
  4.   
  5. /** 
  6.  * A general pool object for reusable game objects. 
  7.  *  
  8.  * It supports spawning and unspawning game objects that are 
  9.  * instantiated from a common prefab. Can be used preallocate 
  10.  * objects to avoid calls to Instantiate during gameplay. Can 
  11.  * also create objects on demand (which it does if no objects 
  12.  * are available in the pool). 
  13.  *  
  14.  * Converted JScript version to C#, original here: 
  15.  * http://vonlehecreative.com/video-games/unity-resource-gameobjectpool/ 
  16.  *  
  17.  * C# version by Bart Wttewaall, www.Mediamonkey.nl 
  18.  */  
  19.   
  20. public class GameObjectPool  
  21. {  
  22.   
  23.     private GameObject _prefab;  
  24.     private Stack available;  
  25.     private ArrayList all;  
  26.   
  27.     private Action<GameObject> initAction;  
  28.     private bool setActiveRecursively;  
  29.   
  30.     // ---- getters & setters ----  
  31.     #region getters & setters  
  32.   
  33.     // returns the prefab being used by the pool.  
  34.     public GameObject prefab  
  35.     {  
  36.         get { return _prefab; }  
  37.     }  
  38.   
  39.     // returns the number of active objects.  
  40.     public int numActive  
  41.     {  
  42.         get { return all.Count - available.Count; }  
  43.     }  
  44.   
  45.     // returns the number of available objects.  
  46.     public int numAvailable  
  47.     {  
  48.         get { return available.Count; }  
  49.     }  
  50.  
  51.     #endregion  
  52.     // ---- constructor ----  
  53.     #region constructor  
  54.   
  55.     public GameObjectPool(GameObject prefab, uint initialCapacity, Action<GameObject> initAction, bool setActiveRecursively)  
  56.     {  
  57.         this._prefab = prefab;  
  58.         this.initAction = initAction;  
  59.         this.setActiveRecursively = setActiveRecursively;  
  60.   
  61.         available = (initialCapacity > 0) ? new Stack((int)initialCapacity) : new Stack();  
  62.         all = (initialCapacity > 0) ? new ArrayList((int)initialCapacity) : new ArrayList();  
  63.     }  
  64.  
  65.     #endregion  
  66.     // ---- public methods ----  
  67.     #region public methods  
  68.   
  69.     public GameObject Spawn(Vector3 position, Quaternion rotation)  
  70.     {  
  71.         GameObject result;  
  72.   
  73.         if (available.Count == 0)  
  74.         {  
  75.   
  76.             // create an object and initialize it.  
  77.             result = GameObject.Instantiate(prefab, position, rotation) as GameObject;  
  78.   
  79.             // run optional initialization method on the object  
  80.             if (initAction != null) initAction(result);  
  81.   
  82.             all.Add(result);  
  83.   
  84.         }  
  85.         else  
  86.         {  
  87.             result = available.Pop() as GameObject;  
  88.   
  89.             // get the result's transform and reuse for efficiency.  
  90.             // calling gameObject.transform is expensive.  
  91.             Transform resultTrans = result.transform;  
  92.             resultTrans.position = position;  
  93.             resultTrans.rotation = rotation;  
  94.   
  95.             result.SetActive(true);  
  96.         }  
  97.   
  98.         return result;  
  99.     }  
  100.   
  101.     public bool Destroy(GameObject target)  
  102.     {  
  103.         if (!available.Contains(target))  
  104.         {  
  105.             available.Push(target);  
  106.   
  107.             SetActive(target, false);  
  108.             return true;  
  109.         }  
  110.   
  111.         return false;  
  112.     }  
  113.   
  114.     // Unspawns all the game objects created by the pool.  
  115.     public void DestroyAll()  
  116.     {  
  117.         for (int i = 0; i < all.Count; i++)  
  118.         {  
  119.             GameObject target = all[i] as GameObject;  
  120.   
  121.             if (target.activeSelf) Destroy(target);  
  122.         }  
  123.     }  
  124.   
  125.     // Unspawns all the game objects and clears the pool.  
  126.     public void Clear()  
  127.     {  
  128.         DestroyAll();  
  129.         available.Clear();  
  130.         all.Clear();  
  131.     }  
  132.   
  133.     // Applies the provided function to some or all of the pool's game objects.  
  134.     public void ForEach(Action<GameObject> action, bool activeOnly)  
  135.     {  
  136.         for (int i = 0; i < all.Count; i++)  
  137.         {  
  138.             GameObject target = all[i] as GameObject;  
  139.   
  140.             if (!activeOnly || target.activeSelf) action(target);  
  141.         }  
  142.     }  
  143.  
  144.     #endregion  
  145.     // ---- protected methods ----  
  146.     #region protected methods  
  147.   
  148.     // Activates or deactivates the provided game object using the method  
  149.     // specified by the setActiveRecursively flag.  
  150.     protected void SetActive(GameObject target, bool value)  
  151.     {  
  152.         if (setActiveRecursively)   
  153.         {  
  154.             target.SetActive(value);   
  155.         }  
  156.         else  
  157.         {  
  158.             target.SetActive(value);  
  159.         }  
  160.     }  
  161.  
  162.     #endregion  
  163. }  
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Java开发的企业排班系统 Java开发的企业排班系统,用了springboot框架,人脸识别是采用百度接口的方式实现 阅读详情

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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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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, 'Too big error');```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('state',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, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % 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, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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2D游戏——2021年4月3日

对象池 目录对象池介绍类图设计GameObjectPool类PoolManager类效果 介绍 对象池是游戏中常用的一种技术,用来负责生成与回收对象。在游戏中,有许多对象会频繁生成与销毁,如射击类游戏中的子弹,下面以子弹为例,介绍对象池的优势。 倘若使用传统的方式,每发射一枚子弹,就生成一个子弹对象,子弹消失后再把该对象销毁,每次生成时,要动态申请内存,销毁时,要释放内存,这样频繁的操作造成的开销是很大的。 如果使用对象池,则整个游戏中可以只存在一定数目的子弹,打出子弹,则从对象池中取出,子弹消失时,则再由

qq_45679006的博客 124

从0搭建XLua热更新框架----对象池

可以看到LoginUI显示进入到子节点UI上面被隐藏掉,现在是被UI对象池回收了,UI对象池是10秒对池子里面的对象进行一次清理,通过日志可以看出,GameObjectPool对象池释放对象在42分10秒,这时池子里的对象,loginui的引用数为0,button图片的引用数为1,是因为TestUI还没有关闭,再过10秒后,对bundle对象池里面的对象进行卸载。当没有创建过该对象池时,创建对象池,设置父节点,获取相对应的对象池的脚本,进行对象池的初始化,将对象池添加到字典里,方便后续的统一管理。

qq_63832616的博客 660

Unity简易对象池

一、简述       对象池是游戏开发过程中常用的一种优化对象创建和销毁的方式,外界只关心什么时候创建对象,对象的获取方式完全交给对象池来做。在多线程开发中使用到的线程池实际上就是用到了对象池的思想。       对象的创建和销毁是比较耗费性能的,对于一些经常需要创建的物体如果进行频繁的实例化的话是不合适的,所以可以创建一个对象池来保存一定数量的对象,当需要用到这个对象的时候不是实例化而是直接...

xdedzl的博客 534

010 == Unity对象池 -- 加强版

=========================Unity对象池--加强版结构: 1、大池子 GameObjectPool -- 存每一个小池子 2、小池子 SubPool -- 存游戏对象 主要使用两个方法spawn和unSpawn =========================using System; using System.Collections.Generic; using S...

qq_38104858的博客 258

Unity编辑器生成可配置编辑文件

using UnityEditor; public class PoolManagerEditor { [MenuItem("Manager/Creat GameObjectPoolConfig")] static void CreatGameObjectPoolList() { GameObjectPoolList poolLi...

620

对象池的实现

简单的对象池的实现

m0_38133304的博客 220

(Unity优化) 对象池的创建

对Unity有一点了解的人一定知道,实例化对象是非常消耗性能的,而摧毁对象消耗少一点但同样会影响性能,所以为了优化,把常用的对象存入对象池,在调用时从中取出,在不使用的时候隐藏放入对象池,这样就可以大大节省资源的消耗。 一.使用定制资源配置文件 http://www.360doc.com/content/14/0323/13/12282510_363016017.shtml 在写对象池前

kzhenguo的博客 659
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hypercube2
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