Unity遇到的一些疑问以及思考

本文探讨了游戏开发中队列的应用场景,解释了队列作为缓冲区的重要性;记录了UI设计中scrollView组件的使用技巧;介绍了加载预制体的最佳实践;并讨论了GameObject.find()和transform.find()的正确用法。

1 . 关于queue队列的应用场景 :
因为要写一个轮值器,就找有什么好的轮子,就看了队列相关的点,于是就有了以下疑惑:
1> 队列是啥? 我不关心啊
2> 队列的应用场景,这才是我想要知道的 :
说白了队列就是一个缓冲区,由于处理问题速度与生成问题的速度是不一致的,这就是需要一个缓冲区来消除双方差异的影响,不然就就会产生各种问题,如必须要处理的问题丢失,或者问题太多了,处理不过来造成崩坏

2 . 关于UI 的一些记录:
1> scrollView :
https://www.cnblogs.com/cnwuchao/p/10363560.html
自动适应长宽,可以在context里面加入context size fitter组件.

3 . 关于加载预制体:
1> 一定要放在awake方法里面进行特别是Resources(),不然会报找不到的错误
4. 关于GameObject.find()和transform.find()
1> 最好放在awake里面,如果放在start里面,其他脚本引用他们的时候由于渲染顺序的问题,有可能报空对象的异常。被引用者放在awake里面,而引用者放在start里面则不会发生空指针异常。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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