在unity3d中导入模型,经常会遇到模型的轴向与unity中默认的轴向不符合的情况. 网上有很多解决办法都是说在3dmax中导出模型时修改模型的轴向,那么我接下来讲的就是如何在unity里面修改模型的轴向.(以网上下载的坦克模型为例) 步骤1:将模型导入到unity中,至于如何赋材质和贴图就不用讲了吧. 导入的坦克模型与创建的unity自带模型cube轴向对比,发现轴向是统一的,但是模型的本身的朝向不对,相差了90度. 步骤2:创建一个空物体,GameObject—>Create Empty.

//相当于深拷贝一份dataArray.这样才不会改变dataArray本身的值 NSMutableArray* commitDataArray = [NSKeyedUnarchiver unarchiveObjectWithData:[NSKeyedArchiver archivedDataWithRootObject:dataArray]];

Unity的3d游戏开发中,经常遇到需要将模型的某一部分(比如武器),单独做碰撞处理的情况. 导入模型后,给武器部分添加MeshCollider,MeshCollider的Mesh通常包含在模型里,如图: 勾选MeshCollider的Convex以及Inflate mesh后,在场景中能看到生成的绿色网格碰撞器. 但是运行后,会发现这个Collider并不随着模型动画一起运动. 不知道是不是问题太小白的原因,网上很少有相关问题的讨论,不少相关的问题都没有答案. 最终在csdn上翻到一篇文章,解

1.第一个直接改变鼠标样式 public var cursorTexture:Texture2D; private var changeFlag = false; function Update(){ if(changeFlag){ Cursor.SetCursor(cursorTexture,Vector2.zero,CursorMode.Auto); }else{ Cursor.SetCursor(null,Vector2.zero,CursorMode.Auto); } } functio

计算过程如下: 1,通过由主角中心raycast一条竖直射线获得主角所在处地面法线,用作主角的newUp. 注:一定要从主角中心raycast,而不要从player.transform.position,因为如果player的模型原点在脚上,则player.transform.position可能就在地面以下了,向下raycast得不到与地面的交点了就. 2,根据主角forward和newUp计算newForward. 3,使用Quaternion.LookRotation (newForwar

http://www.cnblogs.com/leng-yuye/archive/2013/01/11/2856144.html 由于模型是由第三方的软件制作的,用unity不能直接编辑模型里的动画文件(read-ony),比如为动画绑定事件,所以要把模型中的动画文件抽取出来,这样文件是可写的了.抽取动画文件的脚本非本人所写,贴在此处大家分享.---unity3d using UnityEditor; using UnityEngine; using System.IO; public clas

不论unity是否运行,到处其中的模型方法: 1.如下图建立相关文件目录,并建立如下脚本 2.脚本代码 using UnityEngine; using UnityEditor; using System.Collections; using System.IO; using System.Text; public class ObjExporterScript { ; public static void Start() { StartIndex = ; } public static voi

http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/39233747 发现U3D的模型打包可能存在一个bug,会导致发布到手机上的模型法线丢失(某些材质下变成全黑或全白,编辑器里正常),经查明和测试,解决这个问题的方法: 1.对于在MAX中着了顶点色的模型(或者使用了需要顶点色参与的shader),导入模型时不要同时导入材质,要制作成预置后再指定材质,即 这里不要勾选 2.对于那些没有着顶点色的模型,如果这里选了导入材质,请保证将对应生成的材质上传 3.最最

之前在写代码的时候,就很疑惑为什么创建类的时候.没有命名空间呢?   后来自己的类终于和别人写的类名字有冲突.... 如何修改Unity创建类的模板呢?  找到下面这个文件 然后修改 保存文件在Unity中创建一个新的类(你就会发现创建出来的新类截然不同了)

昨天遇到这两个模型导入的问题,查了一下资料,自己摸索了一下解决方法..总结一下~ 出现的原因:(问题1)Warning 当模型文件导入以后并且设置Animation Type是Generic的时候,动画文件不报warning 但是当我们将Animation Type设置成Humanoid并且  Avatar Definition设置为Copy From Other Avatar的时候,有些文件就会报 Warning(s) found while importing rig in this ani

1. 当一个游戏对象的中心(它的x,y,z的交点)  不在它的正中间时,改变它的Scale时它的中心也会变的. 如图:这是用PlayMkaer做的,胶囊体碰到瓶子瓶子会碎,会在瓶子的中心位置那生成一个金币. 瓶子的中心在瓶底,假如改变了瓶子的Scale,生成金币时金币的位置会有偏差. 2. UI把Scale变大时可能会变得不清晰.

public class GameManager : MonoBehaviour { public void OnStartGame(int sceneName) { SceneManager.LoadScene(sceneName); } }

原地址:http://tieba.baidu.com/p/2807225555 我觉得有三点感觉在导出时比较重要的1.单位的设置3dsmax系统单位设置就设成厘米显示单位公制也设成厘米这样在max里的一网格就是10厘米,像这样子 但感觉不是很理想,我这把枪太长了差不多占了6个网格,OhNo这样子就有60厘米长了,我得给它来个整体的缩放,我要把它缩放成1厘米这样到unity就是1米刚好,可是现在一网格是10厘米不好缩放,等缩放成一厘米我的这把枪就看不见了,还是把系统单位设成1毫米可靠,设成1毫米再

CSharpGL(15)用GLSL渲染2种类型的文字 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. 下载 这个示例是CSharpGL的一部分,CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(https://github.com/bitzhuwei/CSharpGL) 血条 玩家头顶的

以下对GBDT的介绍深入浅出,非常易懂 转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论 累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外

转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization

转载:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注

一.CART分类与回归树 资料转载: http://dataunion.org/5771.html        Classification And Regression Tree(CART)是决策树的一种,并且是非常重要的决策树,属于Top Ten Machine Learning Algorithm.顾名思义,CART算法既可以用于创建分类树(Classification Tree),也可以用于创建回归树(Regression Tree).模型树(Model Tree),两者在建树的过程稍

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外还有