官方给出的AI实例是实现一个跟随着玩家跑的AI,当玩家没有在AI视野里时,它会继续跑到最后看到玩家的地点,等待几秒后如果仍然看不到玩家,则跑回初始地点.官方的案例已经讲得比较详细,对于一些具体的函数调用,官方没有进一步讲解,本文作为官方案例的一个补充,提供给有兴趣的朋友参考. 一.整体思路分析 一个整体的思路是,用一个Service检测附近是否有出现在AI里的玩家,如果有的话,则将TargetToFollow设为该对象,然后跑向该对象(RapidMoveTo,注意,不是跑向玩家所在位置,而是跑向…

AI学习当中,不学习行为树基本概念就不能明白具体实例中的操作意义,但是没有经过具体实例实验,又觉得基本概念抽象难以理解.建议先泛读(1)(2)后再对具体的细节进行死磕,能较深的理解行为树的具体概念.第一节对行为树的基本概念做个简要的介绍,第二节对行为树的官方案例做进一步分析.个人的学习顺序(2)->(1)       ->(2),请感兴趣的同学根据自己的喜好自行调整阅读顺序. 一.AI学习中的两大概念 1.行为树 行为树是驱动AI运动以及做出AI决策的一棵逻辑树. 图一 2.Blackboar…

日志分析 scala> import org.apache.spark.sql.types._ scala> import org.apache.spark.sql.Row scala> val logRDD = sc.textFile("hdfs://master:9000/student/2016113012/data/log.txt").map(_.split("#")) logRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[Ar…

#TempConvert.py Tempstr=input('请输入要转换的温度值:') if Tempstr[-1] in ['C','c']: F=1.8*eval(Tempstr[0:-1])+32 print("转换后的温度值为{:.2f}F".format(F)) elif Tempstr[-1] in ['F','f']: C=(eval(Tempstr[0:-1])-32)/1.8 print("转换后的温度值为{:.2f}C".format(C))…

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要…

前言 之前实现了自主创作的角色导入进UE4并成功控制其进行一系列动作,但目前的样子距离基本的游戏架构还差了一个很大的模块:NPC,而这部分是由电脑来进行自动控制,所以,我有一句话不知当讲不当讲(对,我又不满足了( •̀ ω •́ )✧).由此,我又一次打开了官方文档,开始对UE4中比较难啃的AI模块进行探索.(前方少图,请放心加载(笑)) 正文 一.构成 先说一下UE4中AI的构成,一般如果是对玩家有威胁的敌人角色或者是跟随玩家的npc角色,它们的配置一般有:1.行为树:2.黑板:3.AI控制器…

官方案例-angular-phonecat angularJS官方提供了一个官方案例给大家进行循序渐进的学习,但是如果之前没有接触过node.js以及git的同学这个案例拿着也无从下手-这里就介绍一下怎么打开这个案例吧 准备工作: 1.Git 2.nodejs 3.npm 4.bower 5.http-server 如果需要成功的一步一步的学习这个案例至少需要安装上面的5个东西,当然2-5都是nodejs以及他的附属品 1.安装Git git这个东西不用多说,稍微有点公司开发经验的应该都用过,如…

之前已经讲过了 Selenium 操作 Select 实现的下拉列表:Selenium2学习-010-WebUI自动化实战实例-008-Selenium 操作下拉列表实例-Select,但是在实际的日常网页开发中,实现下拉列表的方法.样式.特效有 N 多种,但是无论实现的方法有多少不同,其都会遵循一定的规律,在此我就不再赘述了(有兴趣的小主,可以找有经验的前段请教一下).同时,此类实现的下拉列表在使用 Selenium 进行定位时,往往不尽如人意,定位比较繁琐. 此文仅以 淘宝网账户注册时选择手…

初见 机器学习图解 错过了这一篇,你学机器学习可能要走很多弯路 这3张脑图,带你清晰人工智能学习路线 一些课程 Andrew Ng的网络课程 HomePage:http://www.deeplearning.ai/ 网易云课堂(中文翻译版):https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm Andrew Ng的机器学习课程 coursera:https://www.coursera.org/learn/machine-learn…

通常在 WebUI 自动化测试过程中必然会涉及到文件上传的自动化测试需求,而开发在进行相应的技术实现是不同的,粗略可划分为两类:input标签类(类型为file)和非input标签类(例如:div.a或其他方式结合实现). 非input标签类因其有各式各样的实现方式,需要考虑具体的场景,因而此文对此类文件上传不做讲解,以input标签实现文件上传的方式进行讲解,请知悉! 解决方案有如下三种: 1.定位元素直接通过sendkeys修改input标签的文件链接: 2.通过第三方控件(AutoIt)编…