Unity Learning for Day 13

最新推荐文章于 2023-05-07 12:33:51 发布
最新推荐文章于 2023-05-07 12:33:51 发布
阅读量310 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangjun_huster/article/details/73250349
本文介绍Unity3D中SerializeField的功能及使用方法，详细解释了如何利用该特性使成员变量在Inspector中显示并具备序列化功能。

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

1、Unity——Scripting API：SerializeField

Serialize功能

Unity3D 中提供了非常方便的功能可以帮助用户将 成员变量 在Inspector中显示，并且定义Serialize关系
简单的说，在没有自定义Inspector的情况下所有显示在Inspector 中的属性都同时具有Serialize功能。
换句话说，就是你在Inspector看到什么，保存游戏的时候，这些值就会被保存成二进制文件。
本文说说可被Serialize的变量的定义方法

http://www.cnblogs.com/zhaoqingqing/p/3995304.html

henhaoji_123
关注
Unity引擎开发：2D与3D渲染技术_虚拟现实与增强现实渲染
chenlz2007的博客
02-15 1177
虚拟现实（Virtual Reality，VR）是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。通过VR头显设备，用户可以看到一个完全由计算机生成的三维环境，并通过头部追踪、手柄等输入设备与这个环境进行交互。Unity引擎支持多种VR平台，包括Oculus Rift、HTC Vive、Windows Mixed Reality等。增强现实（Augmented Reality，AR）是一种将虚拟信息叠加到真实世界中的技术。通过AR设备，用户可以在现实世界中看到虚拟物体，并与之进行交互。
Continuous control with deep reinforcement learning (DDPG强化学习) 论文翻译
weixin_43590290的博客
08-28 5096
分布式数据融合架构信息共享策略评估 Continuous control with deep reinforcement learning Timothy P. Lillicrap, Jonathan J. Hunt, Alexander Pritzel, Nicolas Heess, Tom Erez,Yuval Tassa, David Silver & Daan Wierstra...
Unity Learning for Day 21
wangjun_huster的博客
06-22 435
1、客户端弱网络分享长连接、短连接短线检测 、 本地检测断线检测 超时检测如何进行重连——静默重连重发机制、协议精简消息缓存机制2、网络协议网络协议为计算机网络中进行数据交换而建立的规则、标准或约定的集合。例如，网络中一个微机用户和一个大型主机的操作员进行通信，由于这两个数据终端所用字符集不同，因此操作员所输入的命令彼此不认识。为了能进行通信，规定每个终端都要将各自字符集中的字符先变换为标准字符集的
Unity Learning for Day 12
wangjun_huster的博客
06-13 423
1、Unity 警告There are inconsistent line endings in the ‘Assets/Scripts/GameManager.cs’ script. Some are Mac OS X (UNIX) and some are Windows.产生原因：这是由Windows和Unix不同的标准引起的，即“回车”和“换行”的问题。“回车”和“换行”是ASCII字符集中
Unity Learning for Day 9
wangjun_huster的博客
06-12 355
1、介绍2D刚体和碰撞体，我们看一下Rigidbody2D刚体的属性 mass：0代表着无限大，也就是“静态刚体”。范围：0.001到100000 Linear Drag：线性阻尼，物体在运动过程中受到的阻力 Angular Drag：角度阻尼系数，刚体在旋转过程中受到的阻力 Gravity Scale：重力缩放，控制着重力的大小 Fixed angle：固定角度 Is Kinematic：关节，控
Unity Learning for Day 5
wangjun_huster的博客
06-05 652
1、课程介绍与Unity3D 环境搭建Unity3D 是什么：一个软件；一个游戏开发引擎（工具） ； Unity3D Unity U3DUnity3D 能做什么：游戏开发（手游）；（页游）；（VR AR 仿真）优势：学习成本较低，开发效率高； 跨平台运行，一次开发，多平台发布（Windows、Andriod、IOS、Mac、Web）为什么要学习：相对于其他编程，从业人数少，入门门槛高；（其他编程We
Unity Learning for Day 14
wangjun_huster的博客
06-15 279
1、帧动画，Tween 动画，骨骼动画等动画的关系及分类是怎样的？ 动画有哪几种类型？是如何分类的，关于 IK, FK 和帧动画，骨骼动画，tween动画又有什么关系？应该说所有动画都是基于关键帧的。帧动画：一张一张的图片，每张图片是一个关键帧。骨骼动画：仿照“真实”的骨骼结构，建立一个节点树，每个节点算是一个骨骼的关节，然后在这些关节上指定关键帧，通过一些计算来生成中间帧。所谓FK和IK，都是计
Unity Learning for Day 3
wangjun_huster的博客
06-02 581
1、Unity3d自带的性能分析工具Profiler2、Unity 内存池机制3、了解Unity Profiler，培养性能优化意识4、Unity3D 游戏开发网络就业班5、Unity HeatMap（热度图）6、MMD（MikuMikuDance）：角色制作的3D模组的动画软件Unity 实现MMD功能场景搭建、添加动画和声音、动态骨骼、碰撞、管理器7、基于PhotonServer单服聊天室Pho
Unity Learning for Day 22
wangjun_huster的博客
06-22 396
1、手游客户端的引擎选型2、微端策略与增量更新3、线程、进程、多线程CPU 工厂、进程 车间、 线程 工人http://www.jianshu.com/p/40d4c7aebd664、客户端框架设计分层设计：网络模块、渲染模块 （底层模块） 装备系统、任务系统（逻辑模块 ）5、客户端网络体验优化分享重连过程中的丢包6、从零搭建动作横版动作关卡解决关卡的重复性 7、PvP技术方案8、商业化9、客
Unity Learning for Day 15
wangjun_huster的博客
06-16 318
天道酬勤，功不唐捐1、 Unity3d 浅析Animation与Animator组件区别： Animation和Animator 虽然都是控制动画的播放，但是它们的用法和相关语法都是大有不同的。Animation 控制一个动画的播放，而Animator是多个动画之间相互切换，并且Animator 有一个动画控制器，俗称动画状态机 Animator 利用它做动画的切换是很方便的，但是它有一个缺点就是占
Unity Learning for Day 26
wangjun_huster的博客
06-26 283
1、Particle System在一个3D游戏中，大部分角色、道具和场景元素是用“网格”（Mesh）来表现的；而一个2D游戏用“精灵”（sprite）来实现。网格和精灵都是理想的方式来描述形状被完善定义的“固态”对象。然而游戏里有另外的实体，是流动的、在自然中难以触及的，因而使用网格或精灵来描述。对于像流动液体、烟、云、火焰和魔咒的效果，名为“粒子系统”的不同方法可以被用来捕捉内在的流动性和能量。
Complete Virtual Reality and Augmented Reality Development with Unity-2019.epub
06-30
Get close and comfortable with Unity and build applications that run on HoloLens, Daydream, and Oculus Rift Key Features Build fun augmented reality applications using ARKit, ARCore, and Vuforia ...
面向开发人员的 ChatGPT 提示词教程 - ChatGPT Prompt Engineering for Developers
engchina的专栏
05-07 2986
面向开发人员的 ChatGPT 提示词教程
unite 2019 上海，东京，首尔，哥本哈根，悉尼 的视频/资料
游戏路上的小学生
09-29 3305
挑自己感兴趣的看吧~ https://unite.unity.com/ ================================哥本哈根======================================== https://www.slideshare.net/unity3d/presentations 11:58:57正在播放 Unite C...
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
08-23
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0
08-23
鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。
PLC编程中绝对运动指令的实现与优化(西门子200smart与威纶通触摸屏)
08-23
绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
基于阿克曼模型的自动驾驶控制算法仿真测试及学习指南
最新发布
08-23
阿克曼模型在自动驾驶控制算法中的应用，重点讲解了通过ROS平台对阿克曼模型进行仿真测试的方法及其具体实现。文章从阿克曼模型的基本概念出发，逐步探讨其在自动驾驶中的应用场景，特别是路径规划和运动控制方面的作用。接着，通过具体的仿真测试案例展示了如何利用ROS环境扣取阿克曼控制算法模块，验证其准确性和有效性。最后提供了部分代码实现及详细的注释，帮助读者深入理解该算法的工作原理和技术细节。 适合人群：对自动驾驶技术和机器人操作系统（ROS）有一定了解的研究人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解阿克曼模型在自动驾驶系统中应用的技术人员，旨在提升他们对于车辆转向几何关系的理解能力，掌握基于ROS平台进行算法仿真的技能。 其他说明：随着自动驾驶技术的发展，阿克曼模型作为关键组件之一，在确保车辆行驶安全性和精度方面扮演着越来越重要的角色。因此，本文不仅有助于理论学习，也为实际项目开发提供了宝贵的参考资料。
timing arc
01-15
expression creativity imagination exploration discovery learning growth transformation evolution revolution revelation enlightenment salvation redemption liberation freedom. ```verilog module example...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值