经过多次面试后发现自己对Unity3D的框架缺乏一个整体的认识. 而前面由于离职等原因总是忙于修修补补,疲于奔命,感觉相当疲惫. 还好,后来经过调整,开始淡定了起来.得特别感谢一本书哇:<高效人士的七个习惯>. 其实按理说这本书的可操作性不是太强,但对我来说却将我以前学的所有积极心理学的内容给整合了起来. 相当于形成了一个框架(其实我以前学的内容都应该有框架的,只是我不善于学习,所有比较零散). 生活瞬间又充满了希望啊,有木有!(不得不说我的身体和心理是很强大的!游泳.感恩.冥想什么的没白练!…

今天老妈打电话来说和老爸吵架了... 真的是家家都有本难念的经啊.前后帮她分析了个半小时才帮她解开心结...现在想想老爸还是蛮可怜的,连分享的人都木有 讲的GUI都看睡着了...因为想着可以用NGUI来代替 1. 地形 最好不用改变Transform的Scale 和 Rotate,这样会影响地形的拓扑结构. 使用Flatten HeightMap 会太高地形(用于创作凹地),不过设置后地形会恢复到默认值 添加的第一个纹理将作为整个地形的基调. BillBoard:朝向观察者 2.Input Ge…

不知不觉今天都已经看了快30讲了,虽然很想快马加鞭地将后面的内容看完,但为了学习的质量,还是挺下来写一篇blog :) 这两天有些昏昏沉沉的,但感觉生活还安排得不错,原因找去找来觉得是没怎么开窗透气. 上网查了一下,不开窗透气不仅氧气不足,而且细菌什么的也会累加... 再看看北京这糟糕的空气...这真是一件两难的事情哇,只有硬着头皮开空气净化器的疾速档透了30分钟的气,貌似有些效果. :) 1.交互式布料 先考虑调节属性,然后才是换用比较复杂的mesh来替代(性能方面的考虑) 2.粒子系统 作为…

本讲共四节,貌似讲课老师的速度变快了,2倍速听不清了...调成了1.7倍...老师果然越来越熟练了啊! 而且最开始的萌妹纸也不再出现在视频里了,我当时还想着完全可以换成老师自己提问嘛! 不过有妹纸声音听还是不错的哈!然后,就没有然后了... 1. 游戏物体:物体 + 组件 脚本可理解为用户创建的特殊组件. Transform是必须的,这样才知道物体在场景中的位置! 2.某些影像处理的组件中,组件的顺序可影响到最终的效果 3.属性分为 数值 & 引用 4.渲染路径 Player->Render…

还是关于Mecanim动画的内容. 这些讲的每讲长度明显比前面的长,而且很多都涉及到脚本编写. 不过我还是2倍速给略览过去了,主要目的就是学个框架嘛 :) 1. Blend Tree 可嵌套. 可理解为动画合成器:左向前跑,向前跑,右向前跑. 2D:同时操纵横向 和 纵向动画的合成. 2.Layer 和bodymask配合可以实现跑动中射击.移动中挥手等效果. Blending :1)Override 覆盖,weight越大的layer将覆盖较小的 2)Additive 叠加 (可能产生不正确的…

清明出去放松了一天. 看了下大姑爷,然后去大姑家吃了个午饭,下午三点左右出去找煤球耍,在他们学校和良乡镇逛了一下.当时感觉离北京好远好远啊... 其实不得不说现在的交通确实很方便,到哪都要不了几天,如果不失联的话... 接着学完了脚本的内容 1. Deltatime 上一帧执行的时间,可以保证每个计算机上的执行效果是一样的:不受帧速率等的影响. 2.Unity中可以直接引用组件 transform rigidbody等 3.将脚本中的变量public之后可以在play实时观看效果 不过更改的结果…

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

libgdx封装了Box2D物理引擎,通过这个引擎能够模拟物理现实,使设计出的游戏更具有真实感. libgdx中,Box2d程序的大概过程: 1. 创建物理世界world,并设置重力加速度. 2. 创建正交相机,并设置其宽高.Box2d中使用物理世界中米作为单位,而不是图像中的像素,通常设一个比值,这里为了方便,直接设置为10. 3. 创建世界中的动态物体(一般是方块.圆环或其他形状物体)和静态物体(主要指地面.墙壁等). 4. 在渲染函数中添加world时间布,并利用DebugRenderer…

机器学习由对于人工智能的研究而来,是一个综合性和应用性学科,可以用来解决计算机视觉/生物学/机器人和日常语言等各个领域的问题,机器学习的目的是让计算机具有像人类的学习能力,这样做是因为我们发现,计算机要完成有的功能,是无法通过固定的程序实现的,例如让计算机识别手写的字迹,让计算机从不同的图片中识别出猫和人. 这门课程主要学习机器学习的算法,也需要用程序来实现这些算法,建议用Matlab或者Octave来进行编程.此外,学习本课程需要具有数理统计/线性代数和数据结构等方面的知识. 机器学习可以用如…

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导…