42、游戏开发:库存管理与对话树实现

游戏开发:库存管理与对话树实现

库存管理

在游戏中,库存系统的管理至关重要。当玩家在库存中选择物品时,通常希望被选中的物品成为新的光标,而旧光标放回库存。但当玩家用错误的光标选择库存中的物品时,需要特殊处理。

错误选择处理
  1. 修改 ObjectLookUp 脚本
    • 打开 ObjectLookUp 脚本。
    • 在 LookUpState 函数底部,修改 HandleNoMatchReplies(picker) 行:
// if the picked object is not an inventory object, build a no match reply for it
if (gameObject.tag != "InventoryObject" && !match) HandleNoMatchReplies(picker);
- 在 LookUpState 函数结束的大括号前添加:
// if the cursor was not a match and the picked object has the Inventory tag
else if (matchCursor != "default" && !match){  //swap out the cursor with the object it picked
    //put the old c
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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