分享一下阿赵的失败项目经验

  大家好,我是阿赵。
  最近发博文越来越少,是因为最近阿赵我的工作越来越忙。可能有朋友会说,忙是好事情,起码证明还在创造价值。但有时候,可能忙只是瞎忙,是毫无意义的。难得今晚早下班,我又写一篇小作文吧。
  最近我又有一个项目上线了。上线之后,发现各种问题,特别是美术资源的问题。比如一个角色模型使用了数万三角面,一两百根骨骼,多个材质球和多张2048级别的贴图。然后美术习惯了靠复杂的shader和各种后处理来调效果,导致了单一个角色放在空场景里面,实际渲染数据居然有三十多万三角面。这样的美术资源,如果我告诉各位是用在手机游戏项目的,估计很多人都会惊呆。但事实真的就是这样。
  也许会有朋友说,阿赵你不是很懂渲染和美术吗?怎么自己做出来的项目会出现这么低级的错误呢?是啊,我自己也觉得很神奇。项目做了2年,我就说了2年,说这些资源肯定有问题,不可能上线的。但奈何我的项目组,连自己的美术团队都没有,所有的资源都是公司的美术中台做的,简单来说,我没有权力去要求美术怎样做。
  当项目刚开始的时候,为了给老板看到不错的效果,美术中台的说法是先把效果堆上去,不要顾及做法,等应付了老板那边,才来回头修改做法。等第一版demo通过了之后,后面是大批量的铺量制作,不停的赶工,美术中台的说法是,现在要按照计划排期做,很赶,先把量堆上去之后,再回头修改。然后,不知不觉两年过去了,上线了,结果就是发现问题,资源容量大、占用内存高、渲染压力大、耗电发热厉害。
  这时候老板出现了,说这些问题限时内解决。然后我又偷偷的把2年前给美术写的技术规格文档拿出来,然后美术中台就被老板逼着把所有美术资源重做了……
  这是一件很可笑的时候,项目上线了,才知道美术资源有问题,才来全部美术资源重做,早知今日何必当初?这也是一件很可悲的事情,一个规模不大的公司,非要搞内耗,各个部门各自为政,有些问题不是被逼到没有退路都不会有人去解决。
  不过这也是很常见的事情。作为投资的老板,他对研发团队的情况并不真正了解,都是通过中高层的领导向他汇报。很多老板都喜欢把传统行业的公司架构带到游戏公司里面,觉得公司部门清晰,分工明确,井井有条。然后订立各种规则制度,通过各种的惩罚机制去管理员工。在老板们看来,这样的架构和制度下,团队就能正常的运作起来。作为老板,没必要参与具体的项目,只需要从大方向上去做出决定,就可以了。反正老板需要的是结果,只需要定一个时间点,下面的团队不论用什么方法,把问题解决了就行。
  我做游戏行业已经将近20年了,做过的团队也不少。我始终觉得,这么多行业之中,选择了游戏这个行业,大部分人都是因为"热爱",所谓的用爱发电。这一点是和传统行业最大的区别。虽然也有一部分人是混日子的,但如果真想混日子的人,其实完全没有必要选择游戏行业,毕竟游戏行业怎样混,上班的时间还是比较长的。所以游戏行业里面才会出现常态的无偿深夜加班,无偿周末加班,自发的讨论和研究问题。大家做游戏项目,唯一的目的是把项目做成,在做成之前,很少人会去计较得失的。所以很多团队虽然规模很小,但凝聚力非常的强,效率很高,有可能在创业阶段做成项目。
  如果在一个游戏公司里面,大家都忙着搞人际关系,拉帮结派。领导们只会分析数据和压缩成本,员工的工作只是被动的完成上级指派的任务,由于规则制度过于严格大家都在想怎样钻规则的空子。这样的公司,就算规模再大,人手再足,钱再多,实际上也很难做出好的游戏项目。好的游戏项目,首先要能感动自己,而不是被动的应付和抄袭就能做好的。

毫米波雷达系统工作在毫米波频段,通过发射与接收电磁波并解析回波信号,实现对目标的探测、定位及识别。相较于传统雷达技术,该系统在测量精度、环境抗干扰性及气象适应性方面表现更为优越。本研究聚焦于德州仪器开发的IWR1843DCA1000型号毫米波雷达,系统探究其在多模态数据采集与多样化应用场景中的技术路径及创新实践。 IWR1843DCA1000传感器为一款高度集成的毫米波探测设备,采用调频连续波技术与多输入多输出架构,可执行高精度目标测量及成像任务。研究过程中,团队对该设备的性能参数进行了全面评估,并在下列领域展开应用探索: 在数据采集环节,借助专用硬件接口连接雷达传感器,实现原始信号的高效捕获。团队研发了配套的数据采集程序,能够实时记录传感器输出并执行初步信号处理,为后续分析构建数据基础。 通过构建FMCW-MIMO雷达仿真平台,完整复现了雷达波的发射接收流程及信号处理机制。该仿真系统能够模拟目标运动状态及环境变量对雷达波形的影响,为系统性能验证与参数优化提供数字化实验环境。 基于高分辨率测距能力,结合目标检测与轨迹追踪算法,实现对人体运动模式的精确重构。通过点云数据的解析,为行为模式分析与场景理解提供多维信息支撑。 利用雷达回波信号的深度解析,生成表征人体空间分布的热力图像。该技术为复杂环境下的定位问题提供了直观可视化解决方案。 针对精细手势动作的识别需求,应用机器学习方法对雷达生成的点云序列进行特征提取与模式分类,建立手势动作的自动识别体系。 通过分析人体表面对毫米波信号的反射特性,开发非接触式生理参数监测方法,可有效检测呼吸韵律与心脏搏动频率等生命体征指标,为健康监护领域提供新的技术途径。 本研究的顺利开展,不仅深化了IWR1843DCA1000雷达系统的应用研究层次,同时为毫米波技术在多元领域的拓展应用建立了技术支撑体系。通过实证分析与仿真验证相结合的研究模式,该项目为行业应用提供了可靠的技术参照与实践范例,有力推动了毫米波雷达技术的产业化进程。 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!
基于直接模拟蒙特卡洛(DSMC)方法的气体分子运动仿真工具,为微观尺度气体动力学研究提供数值计算支持。该计算工具通过统计方法模拟稀薄条件下气体粒子的运动轨迹与碰撞行为,适用于航空航天工程、微纳流体系统等存在低密度气体效应的技术领域。 为便于高等院校理工科专业开展数值仿真教学,开发者采用矩阵实验室(Matlab)平台构建了模块化仿真程序。该程序兼容多个Matlab发行版本(2014a/2019b/2024b),内置标准化案例数据集可实现开箱即用。程序架构采用参数化设计理念,关键物理参数均通过独立变量模块进行管理,支持用户根据具体工况调整分子数密度、边界条件和碰撞模型等参数。 代码实现遵循计算流体力学的最佳实践规范,主要特征包括:采用分层模块架构确保算法逻辑清晰,关键计算单元配备完整的物理注释,变量命名符合工程仿真惯例。这种设计既有利于初学者理解分子动力学模拟原理,也方便研究人员进行算法改进与功能拓展。 该教学工具主要面向计算机科学、电子工程、应用数学等专业的本科教学场景,可用于课程实验、综合设计项目及学位论文等学术活动。通过将抽象的气体动力学理论转化为可视化的数值实验,有效促进学生对统计物理与计算方法的融合理解。在工程应用层面,该工具能胜任微机电系统流场分析、高海拔空气动力学特性研究、纳米孔道气体输运等现象的定量评估。 随着微纳制造与空间技术的发展,稀薄气体仿真在半导体工艺优化、临近空间飞行器设计等前沿领域的应用价值日益凸显。本仿真工具通过提供可靠的数值实验平台,为相关领域的科研创新与人才培养提供技术支持。 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!
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