Unity官方手册翻译之旅---Documentation versions

本文介绍了Unity文档的不同版本,包括与各个Unity版本对应的用户手册和脚本API参考。提供了在线和离线文档的获取方式,并说明了如何根据Unity版本选择正确的文档。

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

原文传送门:Documentation versions


译文:

文档版本

Unity文档是指Unity用户手册和Unity脚本API参考。
在我们持续的提升Unity(也就是编辑器和引擎)的同时,我们也在加入新特性,提升已存在的特性,有时候还会删除旧特性。
每一代Unity发布的时候,Unity文档都会相应的变化,所以确保你浏览的用户手册和脚本API参考正确匹配你正使用的Unity版本。
当前完全发布版本的Unity所匹配的文档都可以通过这个传送门访问:docs.unity3d.com

安装版文档

和在线版文档一样,你也可以在安装Unity软件的同事把文档安装到本地。在Unity5.3之前,文档总是伴随着软件一并安装。从Unity5.3开始,通过Unity下载助手,你可以选择是否安装离线文档。

文档更新

我们会针对当前的完整版Unity发布新的在线文档,包含定期的内容修正和查漏补缺。(你可以在每个页面的底部看到文档的发布版本号。)

如果当前的Unity是测试版,我们同样会更新当前公开的测试版文档,包含定期的内容修正和查漏补缺以及特性更新。

然后,以下情况我们是不会更新和重新发布的:

  • 安装板(离线)文档
  • 过时的文档,也就是说:文档对应的Unity版本不再是当前的测试版或完整版了。

如果你需要最新发布的文档的离线版本,你不用下载助手也可以下载它。查看离线文档页获取详情。

使用哪个版本的文档

大部分人会使用最新完整版的Unity以及位于docs.unity3d.com的文档。

一些人需要使用旧版本的Unity。如果你需要维护或者处在使用了旧版本Unity的长期开发的工程内的话,你就属于这种情况。

如果你使用了旧版本的Unity,安装版(离线)文档可以匹配你的Unity版本。然而如果你不愿安装本地文档,或者想要确保你能访问最新发布的文档,你可以访问旧版本的在线文档。(查看下面的列表。)

遗留的文档

这些文档对应的Unity版本已经不再是当前的完整版或者测试版了。

这些文档被冻结了—我们不会修正,更新或重新发布它。

Unity5 文档
Unity4 文档
Unity3 文档
### ML-Agents Version 17 Documentation and Tutorials The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is designed to enable games and simulations as environments for training intelligent agents using reinforcement learning techniques. While specific references to version 17 were not provided directly in your citations, general information about the toolkit's capabilities across versions remains consistent. For **version-specific documentation**, users typically refer to official repositories such as GitHub pages dedicated to each release cycle[^5]. These resources include detailed guides on setting up projects, configuring environments, selecting models like those mentioned in earlier contexts involving OpenAI or other providers[^1], and integrating them into game engines through scripts similar to Python-based configurations seen elsewhere[^3]. Regarding tutorials tailored specifically towards understanding how policies are updated during iterations when employing one-step methods within certain frameworks—which might loosely relate concepts discussed under another context regarding neural networks being adjusted based upon experiences gathered—these would involve practical coding examples demonstrating hyperparameter tuning processes alongside theoretical explanations concerning algorithmic approaches used therein[^4]. Additionally, since updates may occur frequently between different releases including potential improvements made available post-initial publication dates associated hereunder; therefore staying informed by regularly checking latest announcements could prove beneficial too! ```python # Example Code Snippet Illustrating Basic Setup With Placeholder Values For Demonstration Purposes Only. from unityagents import UnityEnvironment env = UnityEnvironment(file_name="path_to_your_environment") brain_name = env.brain_names[0] brain = env.brains[brain_name] # Reset environment at start of episode/training session etc... env_info = env.reset(train_mode=True)[brain_name] print('Number Of Agents:', len(env_info.agents)) ```
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