34、游戏物理与特效制作指南

游戏物理与特效制作指南

在游戏开发中,物理效果和特效能够极大地提升游戏的沉浸感和趣味性。以下将详细介绍如何创建粒子系统、激光束、激光设备,以及如何激活激光并添加相关特效。

粒子系统准备

在创建激光之前,需要对粒子系统进行最后的测试,并将其制作为名为“Sparks”的预制体,然后从层级视图中删除该粒子系统。具体步骤如下:
1. 在场景视图中对粒子系统进行最终测试。
2. 创建一个名为“Sparks”的预制体。
3. 从层级视图中删除粒子系统。

创建激光束

激光束的创建需要使用Line Renderer组件,以下是详细步骤:
1. 调整场景视图 :将场景视图更改为Top/Ortho视图,聚焦于带有套筒的水晶。
2. 创建空游戏对象 :创建一个新的空游戏对象,并将其移动到水晶末端附近。切换到侧视图,调整其位置,使其刚好位于水晶末端小面的后面。在局部坐标系中,确保新对象的方向与带有套筒的水晶匹配,两者都应将Z轴指向前方。将其命名为“Laser”,并在层级视图中将其拖放到带有套筒的水晶对象上。
3. 添加Line Renderer组件 :从“Component ➤ Effects”子菜单中为其添加Line Renderer组件。取消选中“Cast and Receive Shadows”和“Use World Space”。在“Parameters”下,将“Start Width”和“End Width”设置为0.03,将“Positions Element 1, Z”设置为0.01。将其起始和

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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