聊一下对引擎和插件的看法

  大家好,我是阿赵。
  我经常在博客和公众号分享一些技术的实现方法。经常会有一些朋友在文章留言,说这个效果用某某插件或者引擎某个功能就能实现。他们说的都不错,如果出于做项目的角度来说,很多东西是没有必要重复做轮子,用现成的插件会快很多。所以我也只能调侃的回复,的确,做游戏项目是不需要什么技术的。
  有很多朋友,虽然项目做完了,里面用到了很多奇怪的技术,但其实自己并不是很明白原理,只能猜测着引擎或者插件的使用方法。当出现问题的时候,往往也只能通过猜测去解决。当然,能猜测着去解决问题的朋友,估计在团队里面已经有比较高的地位了,毕竟算是能解决很多问题。
  但如果在使用某种技术的时候,能真正的了解他的原理,那么就算不是自己重复的做轮子,应该在使用上也会有很多的好处。比如,某些插件提供了很多功能,这些功能如果对于使用者来说,只是勾选某些选项就能达到效果。不同的功能,它对性能的消耗也许是不一样的,怎样去选择,就需要对它们的原理有一定的了解。最常见的是美术效果类的插件,比如特效或者后处理。美术同事对于这些插件使用的都很熟练,为了达到某个效果,一下勾选了多个后处理效果,画面看起来不错。到实际运行的过程中,却发现游戏性能变得很差。如果懂得原理,我们可以知道某些后处理是靠通过多次渲染然后叠加来得到效果的,比如模糊效果或者bloom辉光效果之类。
  假如我们真的很想要某种效果,但性能又不得不考虑时,除了用现成的插件,其实我们还可以自己想办法去实现。自己实现的过程中,可以通过优化算法、设置参数和开关的方式,用更低的性能去达到相近的效果。所以我在介绍一些技术点的时候,都会列举多种实现的方式,比如模糊算法、比如残影,等等。虽然我说的方法肯定不是全部,但应该也能给别人打开一种思路,到了真正实现的时候,可以从多个方面去思考问题。
  对于插件我其实有一种尽量不用就不用的想法。这是因为,插件其实也是人写出来的程序,是程序就可能避免不了有bug。如果我们过度的依赖插件,当项目上线了之后,才发现插件有bug,而我们自己又不会修,那就会出现一个尴尬的场面:老板在质问为什么功能有问题时,就只能说,这不是我写的,是某某插件有bug,不能怪我……大家觉得老板会不会就说:哦,原来是插件的问题,那就算了吧?问题最后还是要解决,那就只能向插件的作者反馈,然后期待作者来修复这个bug了。
  最后,现在大家都很依赖引擎来制作游戏。这是没错的,因为我们没有能力写一套完整的引擎,但又要做出项目。所以很多朋友现在都在主力的去学习某种引擎,比如学习Unity引擎,学习UE引擎。学习引擎肯定是没错的,因为我们要熟悉它们的使用方式,才能更好的使用它们进行开发,才能避开引擎的一些坑和bug,更好的做出产品。但如果我们只学习引擎,而不会核心的技术,就会遇到一个很尴尬的处境:当你用了一个引擎5年10年之后,这个引擎突然被淘汰了,你又必须学习一个新的引擎,而你除了会用引擎,有经验以外,并没有核心的技术积累,那么重新学习新的引擎的时候,你的十年工作经验的优势可能不会比别人学了两三年的大多少。
  不要以为我是危言耸听,我作为前端程序员将近20年的时间里面,前端的技术换了不知道多少回了,从网页时代的JSP、ASP到后面的AS3,到Cocos、Unity、H5、UE,技术总是更新换代的很快,作为使用者,总是要疲于奔命的学习。虽然经过了这么多个时代,其实核心的技术是不会变的,比如程序的框架写法、渲染的原理、算法,这些东西十几年以来都是通用的,最多只是稍作改进。我十几年前写的程序框架、各种编辑工具、骨骼动画、多边形寻路等算法,跨越了这么多个引擎和语言,还是可以正常使用的,只是根据使用的语言不同而做一些调整。至于渲染和着色器,原理就更是大同小异了,顶点程序、片段程序,NDotV、光照模型,等等,基本上都是通用的。
  所以我一直都说,引擎只是一种工具,不是一种技术,不要只学工具怎样使用。插件的道理也是类似的。不过可能我比较变态,把学习当做一种乐趣和消遣,如果只是为了应付当前的工作,其实也没必要像我这样做,毕竟人的时间是有限的,花了时间去学习,有可能也不一定真的能变现,还不如花时间去做其他自己认为有意义的事情。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值