想成为VR开发者前先问自己六个问题

本文提供了VR开发新手所需的关键信息,包括选择合适的硬件设备、评估时间和资金投入、利用现有技能进行开发以及确定开发方向等。

【深度】想成为VR开发者前先问自己六个问题

  笔者常被问起能否提供更多的建议,帮助其他人进入这个行业,或是做VR开发人员该怎么赚钱。笔者很难具体回答,因为每个人的情况都很不一样。不过还是有一些建议适用于想要进入VR行业的人,如果你正在考虑要不要成为VR开发人员,或许可以往下看看。

  我能够使用到哪些硬件?

【深度】想成为VR开发者前先问自己六个问题

  不是每个VR开发人员都会具备所有VR设备的。有些开发工作室只和单一VR平台合作,而马上要推出优质内容的开发者常常会和大型硬件厂商联系并得到独家供应的设备。如果刚刚开始走上VR开发者的道路,你可能无法马上拿到昂贵的设备。但这不是什么问题,你首先需要想清楚自己的首个项目要应用在哪个平台。PC端的VR头显如Oculus Rift、HTC Vive需要的电脑一般会比平常家用的性能要更好一些,价格也不低,而移动端VR开发的门槛就比较低,更适合刚入行的开发者。

  一般来说,要开发一款游戏,首先就要接触需要用到的硬件设备。所以考虑开发之前就要先想好硬件需求。没有开发VR应用的经验,若是连硬件设备也没有的话,是无法进入这一行业的,但也没必要一开始就花大钱买Oculus Touch才能开始开发。Cardboard就是一款很棒的入门级头戴设备,而且还自带一张免费的软件开发包:任何一名有安卓或iOS设备的人或是只对虚拟现实技术有初步兴趣的人都会觉得这样很合适。许多虚拟现实开发的基础就是3D程序设计(当然,你还可以更进一步开发应用,那就需要更专业的知识了),在你购买昂贵的设备或硬件之前,学习为Cardboard开发新的应用也能打好基础。

  我愿意投入多少钱?

  不需要投入很多资金也可以开始VR应用的开发。虽然如今Oculus Rift要价高达599美元,但市场上也有很多设备没那么贵,如果你是想先试试几种不同产品再决定是否全职投入到VR行业中的话,那就可以先选择低端产品。

  Cardboard在亚马逊的价格是12美元。如果你想要更高端一点的产品,你可以考虑另外一些移动设备,价格大概会是在35美元。如果你的手机是三星Galaxy S6、S6 Edge、Note4或者Note5的话,你也可以考虑购买GearVR,价格是99美元。电脑端口的VR设备Oculus Rift需要599美元才能预购,而HTC Vive的预购从今年2月29日开始。除了花在设备上的钱外,你还得留下一笔钱参加活动聚会。不少VR聚会要收取少量费用支付场馆和食物的开支,但这对你来说是一个学习的好机会,因为你能见到很多其他开发人员并了解到该行业的最新信息与专业技术。会议也是了解和观察其他开发者都在忙什么的最好方式之一,但如果不事先列入开支计划的话也会逐渐成为一大笔开销。

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  我愿意花多少时间?

  人人都知道,获得成功需要花很长时间,这些时间也是很有必要的。首先,你看到了关于VR行业的新闻,开始了解相关背景,了解产品生态链,制定设计策略直到最终决定购买什么设备。之后,你拿到了自己的第一个头显设备,马上就沉浸在有趣的新应用上,花了不少时间。在这之后,你就能浸入到某一个平台里,学习新的API和toolsets,也开始在Twitter或ZapChain和其他开发者聊天。或许这些都在你制定的计划之内,但你要提前想好自己愿意花多少时间开发一款应用及学习新系统的知识,以免带来不愉快的经历。

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  我现有的知识要怎样利用起来?

  当笔者刚开始尝试VR开发时,选了Unity作为游戏引擎,是因为笔者有过4年在.NET平台上为Windows开发应用的C#编程经验。现在要开发VR应用有很多的选择。因此,重新学习一套新的技术,还是在原有的知识上学习新东西决定了你的不同起点。

  如果你是一名网页开发人:

  UnityScript是由JavaScript衍生的工具,能够用于Unity游戏和应用脚本。

  WebVR 是一款实验性的API,他使用Three.JS或WebGL在Firefox或Chromium浏览器中能看到VR网站。

  A-Frame是一款MozVR中心的标记语言,能用HTML格式的语言为基于浏览器的VR设备做出VR内容来。

  如果你是Objective-C或是Java的开发者:

  用C#、UnityScript或Boo作脚本,Unity支持两种语言的移动平台应用开发。

  Cardboard和GearVR都自带软件开发工具包,能使用Java在选择的移动IDE或Xcode的Objective-C上开发自带安卓应用。

  如果你是C#开发者:

  Unity支持C#脚本,而且编辑器带有丰富的3D建设工具

  Unity的跨平台功能能应用在不同平台上,包括安卓、iOS和Windows

  如果你是C/C++开发者:

  虚幻引擎的编辑器使用C++作为脚本语言

  使用Oculus软件开发工具包直接写入OpenGL(点击下载Oculus文件)

  OSVR提供酷睿数据库和虚拟引擎插件

  OpenVR的API能对接C++

  这并不是完整的列表,但也许能帮你找到合适的选择。开发者要是想要看看应用实例或闲逛一下代码库,可以参考一下链接:

  Unity Maze Tutorial

  Oculus Sample Projects

  Cardboard Sample Project

  WebVR Boilerplate

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  我要开发什么?

  刚开始尝试VR开发时你不一定要很清楚知道这个问题的答案,但如果你有一两个长远的计划的话,就可以有目的性地找到学习的方向和开发项目。如果你未来希望开发VR网站的话你会大量使用到现有的API和JavaScript库,从开始就使用WebVR可能比尝试虚拟引擎或学习如何使用Blueprint更有帮助。同时也要考虑到虚拟现实和增强现实设备的不同应用,以及你是否已有一套需要购入的设备组合。

  除了帮助你决定开始使用何种工具外,对未来开发什么有基本概念的话还能帮你把项目细分为能操作、可实现的学习步骤。如果你想开发的应用需要设计漂亮的环境和丰富的质感,学习如何使用terrain editor会是很好的第一步。想要用新的工具解决方案创建自己的立体渲染?或是想改进自己曾经开始写的游戏?使用自带的软件开发工具包及图形流水线或许能帮到你。

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  我是不是有特别的爱好?

  如果你对丰富的3D音频特别感兴趣,就没有必要从零开始学习灯光与环境设计框架。想想自己的兴趣是什么,以及和不断发展的VR行业有怎样的联系。看你能不能找到一些开发者正在努力的方向,看看是否还有继续研究的空间。如果你有有趣的想法,或许可以尝试先在GitHub上看看有没有现有的项目你能够借鉴或参与。多试几条路子!

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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