给入门开发者的简易指南

本文介绍了Unity开发的基本流程,包括使用UnityHub管理不同版本的UnityEditor,理解许可证类型,以及如何创建和激活项目。对于新手,特别强调了许可证的激活和管理,以及项目路径的规范,避免出现错误。同时推荐了学习资源和教程,帮助初学者快速上手。
首先,unity hub,unity editor(编辑器),用unity创建的工程是三个不同的东西,有新手经常搞混。
unity的一切基本都可以通过unity hub来管理。例如,我下载了很多个不同版本的editor就可以通过hub来有序管理,我可以通过hub来选择某一个版本的editor来创建工程。
当然scm是什么东西,还有相关操作也是要额外学习的。 有兴趣的同学可以通过下面的链接学习: Scm怎么用?
  • PlasticSCM中国版下载地址:请更新UnityHub到最新版
  • 使用演示视频:https://www.bilibili.com/video/BV1p5411N7tM
  • PlasticSCM文档 https://docs.unity.cn/cn/Packages-cn/com.unity.plasticscm@1.0/manual/
  • PlasticSCM官网 https://unity.cn/plasticscm
  • 如果需要扩容,请填写问卷申请http://unityplastic.mikecrm.com/qV0lXhR
然后我们下载一个我们喜欢的unity版本
小tips:点击“从hub下载”前先把unity hub这个安装小窗口关掉有时会更便于弹出下一个安装窗口
然后我们等待hub弹出安装窗口就好啦!
对于入门开发者来说,且电脑内没有vs的情况,勾选这个即可直接下一步完成安装。
在我们开始新建项目前,我们还需要有软件的许可证才能用unity。 目前大概是分为personal/plus/pro三种不同的许可证(也称为订阅不同版本),区别可以查看下面网址: https://store.unity.cn/licenses
所以不论是个人免费版还是付费版,都是基于许可证的,但是个人免费版许可证单词激活时间比较短,有时过了一两天两三天提示许可证过期需要重新激活是正常现象; 个人许可证激活可以查看: https://unity.cn/ask/question/602f1aa4edbc2a00210091c6 https://docs.unity3d.com/cn/2020.3/Manual/OnlineActivationGuide.html
这里可以查看管理许可证:
有了许可证后就可以新建工程开始开发啦!
入门开发者可以不勾选scm,避免不必要的麻烦 注意!!! unity hub/unity editor/unity 工程三者的路径不要交织在一起,最好分开放,并且都不要带中文和空格,否则某天就会引起莫名的错误!!!
不知道应该如何开始的同学不妨试试: 在hub中点击学习下载感兴趣的教程项目,或者在https://learn.u3d.cn/学习,也可以到我们unity B站官方账号观看教程
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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