【Unity】编程感悟20240510

本文分享了在Unity项目中使用UDP通信时的编程感悟,强调通过选择合适的触发点来避免循环处理,提高逻辑清晰度。原本的设计是客户端周期性发送广播并监听响应,而更优方案是客户端仅在接收到广播时回应,接收端根据响应更新IP列表,减少了不必要的循环刷新操作。

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【背景】

这一点感悟是过去有所认识,但是最近写Unity项目,涉及UDP通信需要持续监听逻辑时更加感受深刻的。

选用合适的触发点,用明确的逻辑避免循环处理

尽量采用明确的触发点使逻辑清晰,规避一定时间刷新这类的逻辑。
比如UDP通信场合下,客户端A发送广播后需要持续监听局域网内的有效活跃客户端。很自然会想到让客户端每隔几秒发一次回复,接收端则每几分钟刷新一次有效IP列表。这个过程中客户端和接收端都必须独立持续运行循环。
这样的逻辑看似顺其自然,其实是多余的复杂。
更加明确的逻辑是通过触发点触发合适的动作。只需要客户端在收到广播时发送一次回答,此时接收端就会将有效IP放入列表,在断开连接前再发送一次回答,此时让接收端从有效IP列表中删除此IP即可。无须每几分钟刷新一次IP列表的操作。

内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见算法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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