UNet实战系列(一)

这篇博客介绍了如何在Unity中使用Unet创建网络游戏的主角Player并实现移动同步。首先,创建一个NetworkManager对象,添加Network Manager HUD和Network Manager组件。接着,为角色添加Network Identity组件和PlayerController脚本来控制移动。然后,通过预设体和Network Manager实现网络同步。最后,通过自定义SynMove脚本,实现不依赖Network Transform的位置同步。

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     Unity自5.1以后支持新版的网络系统Unet,Unet是什么,优缺点是什么,和以前的网络系统有什么区别,请自行去百度。本篇要实现的功能是创建网络游戏的Player主角,以及实现移动同步。本教程来源于爱奇艺上的Unet教程,由于是英文视频,so对于很多人来说......,所以就准备出一些对应的中文教程,来帮助初学者(偶也是初学者,若是分享的技术有误,还望指出)。废话不多说了,进入正题。
    一 首先创建一个空对象,名字为NetworkManager,为其添加组件Network Manager HUD和Network Manager。
此处插入对这二个组件的介绍
NetworkManager是一个组件,用来管理网络多人游戏的状态。它实际上是完全使用HLAPI实现,所以它所做的一切程序员可以使用其他方式实现。然而,NetworkManager封装好了很多有用的功能到一个地方,使创建、运行和调试多人游戏尽可能简单。NetworkManager可以使用使其完全没有脚本。在编辑器的检视面板,允许配置它的所有特性。NetworkManagerHUD供应一个简单的、默认的用户界面,允许网络游戏在运行时由用户控制。更先进的用法,开发人员可以从派生一个类继承自NetworkManager,并且自定义其行为通过重写任何它所提供的虚拟函数。
    二 创建主角,我在这里创建一个Cube作为主角player,首先player是一个网络物体,所以我们要先要为其添加Network Identity 组件,标识网络身份。并且勾选Local Player Autho
### 回答1: UNet图像分割实战源码是指种基于深度学习框架的图像分割算法,该算法可以自动地将输入图像中的不同物体分离出来,从而实现对图像的像素级别的精准处理。这种算法能够在医学影像、自然图像和遥感图像等领域中获得广泛的应用。 在实践中,基于UNet的图像分割算法通常使用Python编程语言来实现,主要依赖于深度学习框架Keras和TensorFlow等库。UNet算法主要采用了种类似于自编码器的结构,在输入和输出之间插入系列的CNN层,通过下采样和上采样的方式来提高算法的整体性能。 通常来说,基于UNet的图像分割算法比其他传统的分割方法更加精准和高效,而且具有相对较少的参数和训练时间。近年来,由于深度学习的快速发展,UNet图像分割工具的应用也越来越普及,已经成为了图像分割领域中的种标准方法。 ### 回答2: UNet图像分割实战源码是种用于图像分割的深度学习网络模型。它采用encoder-decoder的框架,其中encoder部分用于提取图像特征,decoder部分用于将这些特征映射回原始图像空间并生成预测掩码。该模型结构简单,训练速度快,并且在医学图像分析和自然图像分割等领域均取得了较好的效果。 UNet图像分割实战源码的代码实现通常使用TensorFlow、Keras或PyTorch等深度学习框架。该源码在准备数据时,需要进行些预处理工作,如裁剪图像、提取标签等。在训练模型时,需要对数据进行数据增强、设置损失函数、选择优化器、设置学习率等。训练完成后,还需要对模型进行测试,并生成预测结果。 UNet图像分割实战源码的应用广泛,如在医学图像领域中,可用于肿瘤分割、血管分割、病变分割等任务中。在自然图像分割领域中,可用于语义分割、实例分割、轮廓分割等任务中。 UNet图像分割实战源码已经成为图像分割领域中的种经典算法,并且正在不断地被改进和优化,以适应不同领域的需求。
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