Unity 小提示与小技巧(一)-总结

本文介绍了在Unity编辑器中提高工作效率的五个实用技巧:1) 修改运行模式颜色以区别编辑状态;2) 使用复制和粘贴组件保存运行模式下的改动;3) 利用CTRL键进行单位对齐操作;4) 利用顶点模式快速对齐游戏对象;5) 持续按CTRL+Shift实现表面快速对齐。这些技巧能帮助开发者更高效地进行游戏对象的编辑和调整。
1--运行模式下编辑器着色:修改编辑器在运行模式下的颜色以起到提示预警作用。 由于编辑器在运行模式下进行修改内容是不会进行保存的,通过更改编辑器在运行模式下的颜色以区分模式
2--复制和黏贴组件:巧用复制和黏贴组件来保留运行模式下本来即将要丢失的修改信息。 编辑器运行模式下通过复制组件信息,然后停止运行可以得到运行前复制组件的信息
3--单位快速对齐:将游戏对象按照一定的数量单位进行移动、缩放和旋转。 在进行对象的移动、旋转、缩放时按住键盘的CTRL键可以对物体进行单位化的操作
4--将游戏对象的任一顶点去重合另一个游戏对象的任一顶点。 按键盘V键盘可以切换顶点模式,通过顶点模式可以快速把2个物体重合在一个顶点上
5--表面快速对齐 持续按住键盘的CTRL+Shift键可以把对象贴合在另一个对象上,原理是通过2个对象的碰撞体进行贴合。
内容概要:本文详细介绍了个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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