Unity3D之协程(Coroutines & Yield )

本文通过两个示例介绍了Unity中如何使用YieldInstruction来实现延时操作。通过StartCoroutine协程配合WaitForSeconds方法,可以在指定时间后执行特定任务,同时不会阻塞主线程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://blog.youkuaiyun.com/jjiss318/article/details/7447421

yield return可以看做是一种特殊的return,会返回到父类继续执行,但是yield return后面的类型或方法会有一个执行条件,当条件满足时会回调包含yield的子函数,例如下面代码

例1:

using UnityEngine;
using System.Collections;

public class YieldExample : MonoBehaviour {

	// Use this for initialization
	void Start () 
    {
        print("Starting:" + Time.time);  
        StartCoroutine(DelayTime(12.0f));
        print("<span style="color: rgb(255, 0, 0); font-family: Consolas, 'Courier New', Courier, mono, serif; line-height: 18px; background-color: rgb(245, 250, 226);">Before WaiAndPrint</span>:" + Time.time); ;
	}
	
	// Update is called once per frame
	void Update () {
       
	}

    IEnumerator DelayTime(float waitTime)
    {
        yield return new WaitForSeconds(waitTime); //等待3秒
        print("WaitAndPrint:" + Time.time);      
    }

}

在执行yield return new WaitForSeconds(waitTime)时暂停的条件没有满足,故返回到start函数中继续执行,直到满足条件后再回调WaitAndPrint,所以输出为:
Starting:0
Before WaiAndPrint:0
WaitAndPrint:2.12291

using UnityEngine;
using System.Collections;

public class YieldExample : MonoBehaviour {

	// Use this for initialization
    IEnumerator Start() 
    {
        print("Starting:" + Time.time);
        yield return StartCoroutine(DelayTime(12.0f));
        print("done:" + Time.time); 
	}
	
	// Update is called once per frame
	void Update () {
       
	}

    IEnumerator DelayTime(float waitTime)
    {
        yield return new WaitForSeconds(waitTime); //等待3秒
        print("WaitAndPrint:" + Time.time);      
    }

}

因为start为顶级函数,所以会阻塞在这里,直到StartCoroutine(WaitAndPrint(2.0F))执行完毕,输出为:

starting:0
WaitAndPrint:2.00315
done:2.00315




内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过&ldquo;试凑法&rdquo;确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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