9、Unreal Engine 开发:Actors、Components 与事件委托处理

Unreal Engine 开发:Actors、Components 与事件委托处理

在游戏开发中,Unreal Engine 提供了丰富的功能和工具,帮助开发者创建出高质量的游戏。本文将介绍如何在 Unreal Engine 中创建和使用组件,以及如何处理事件和委托,包括创建 OrbitingMovement 组件、生成单位的建筑,以及处理事件和委托的相关操作。

1. 角色库存和物品处理

在角色开发中,我们可以通过一些函数来控制角色和物品的状态。使用 SetActorTickEnabled SetActorHiddenInGame SetActorEnableCollision 函数可以对角色进行相应的设置。而 PutDown 函数则是其反向操作,它会启用角色的 tick 功能,显示角色,并开启碰撞,最后将角色移动到指定位置。

为了实现物品的拾取和存放功能,我们为角色添加了 InventoryComponent TakeItem 函数。在角色的构造函数中,我们创建了 InventoryComponent 的默认子对象。同时,我们重写了 NotifyHit 函数,当角色与其他 Actor 碰撞时,会将其他 Actor 转换为 InventoryActor ,如果转换成功,就调用 TakeItem 函数拾取物品。

TakeItem

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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