18、Unity 导入资源设置与动画管理全解析

Unity 导入资源设置与动画管理全解析

在使用 Unity 进行开发时,导入网格资产后,需要通过导入器进行设置,这些设置会决定模型的外观、动画控制系统以及动画剪辑的定义和解释。导入设置主要分为三个部分:模型(Model)、骨骼(Rig)和动画(Animations)。

导入设置:模型

首先是模型部分的导入设置。以下是具体的操作步骤:
1. 选择 AnimationObjects 资产,并选中模型部分。顶部设置是 Scale Factor ,但在将对象放入场景之前,无法判断该设置是否合适。
2. 将 AnimationObjects 资产拖到场景视图中,放在第一人称控制器前面。

在 Unity 中,虽然导入的网格可能有一致的比例,但偶尔也会遇到比例不一致的情况。Unity 中测量单位是米,新创建的立方体是 1 立方米,可用于评估比例。重要的是比例要可信,而非绝对精确。
1. 在场景中创建一个新的立方体。
2. 将立方体移到箱子附近以评估比例。

如果立方体是 1 立方米,箱子看起来大约有紧凑型汽车那么大,说明导入的对象可能需要缩小。虽然可以在场景中缩放,但在导入资产时调整比例更便于管理。
1. 在项目视图中选择 AnimationObjects
2. 在检查器中,靠近模型部分顶部,将 Scale Factor 更改为 0.0032。
3. 点击“应用”(按钮在面板右侧大约中间位置)。
4. 将场景视图更改为等轴右侧视图(点击“Right”标

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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