在C#中,Random类用于生成伪随机数。它位于System命名空间下,所以要在代码中使用Random类,需要添加以下using语句:
在前两篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》分别介绍了通过简单的顶点着色器+片元着色器,以及通过表面着色器实现GPU实例化的过程。而在Unity的官方文档Creating shaders that support GPU instancing里,也提供了一个GPU实例化的案例,这里就详细论述一下。
无论是在迷宫还是类似于地牢的游戏地图中,利用程序来生成每次都不一样的地图是一件叫人兴奋不已的事。
如何创建工程 下载最新的Unity发布插件包。 打开Unity,新建一个项目 将插件包导入 在菜单中点击ASRuntime/Create ActionScript3 FlashDevelop HotF
https://hctra.cn/usr/uploads/2020/05/4013421588.mp4
2017unity机器学习社区挑战赛参加地址:https://connect.unity.com/challenges/ml-agents-1 打开下载的unity机器学习环境 里面有一些现成的demo,可以看一下这个插件到底能做什么。 这次皮皮陈带你做一个依靠角色视觉来寻找特定目标的demo 📷 我们先新建一个Plane作为地板: 地板大小各位随意,我设为10 📷 然后新建玩家角色和不同的目标对象,我用胶囊来代表角色,红色球体代表目标,绿色球体作为干扰目标。 新建3个空对象,分别作为随机生成ball的管理
首先建一个3D空项目,要记住项目名称不能有中文、空格、特殊字符(别问我是怎么知道的T_T)。
Canvas Setting 目标给你一个关于怎么去设置Canvas(画布)工作的建议
这是有关 对象管理 的系列教程中的第七篇。它为形状增加了一些行为,并可以针对每个生成区域配置它们。
在做项目的过程中有时候会遇到随机获取一个方向的功能,下面就简单介绍一个方法Quaternion.AngleAxis。
一副扑克54张牌,有54!种排列方式。最佳的洗牌算法,应该能够等概率地生成这54!种结果中的一种
在上一篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》详细介绍了Unity3d中GPU实例化的实现,并且给出了详细代码。不过其着色器实现是简单的顶点+片元着色器实现的。Unity提供的很多着色器是表面着色器,通过表面着色器,也是可以实现GPU实例化的。
using UnityEngine; using Random = UnityEngine.Random; using System; using System.Collections.Generic; namespace SK.Framework { /// /// 算术相关拓展 /// public static class MathExtension { ///
最终效果图 半成品效果图: cube.gif 1、开始阶段,场景搭建,资源导入 场景搭建 加群获取资源 2、添加第一个脚本,创建我们要打击的墙体 public class CreatBox : MonoBehaviour { void Start () { for (int i = 0; i < x; i++) // 控制横排为X { for (int j = 0; j < y; j++) // 控制竖排为Y, 当横排为0时,垂直方块个数为8个 { GameOb
在之前的文章中说到,一种材质对应一次绘制调用的指令。即使是这种情况,两个三维物体使用同一种材质,但它们使用的材质参数不一样,那么最终仍然会造成两次绘制指令。原因在于,图形工作都是一种状态机,状态发生了变化,就必须进行一次绘制调用指令。
前几天我看到cgcookie一个教程。学习了下怎么依据已有人物模型制作一个仿版的NPC人物。感觉挺好玩的,整理一下放到博客里!
随机数几乎应用于游戏开发的方方面面,例如,随机生成的地图,迷宫,怪物属性等,在Unity中,使用随机数非常方便:
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在程序中有时候会用到某物体遇到墙壁之后按照物理学角度进行弹射的功能,也就是利用 入射角=出射角 模拟物理反射。
定义变量、Gameobject.Find("物体路径名称");、Gameobject.FindGameobjectsWithTag("标签名");
通过详细的理解Array、List、和Dictionaries 让你的游戏运行速度快十倍
掷骰子游戏中6个点数出现的概率是相等的,抛开这个游戏,那么我们想在随机取1~6的整数时,某些整数被取得的概率变大;
子弹系统和粒子系统比较类似,为了创建出五花八门的子弹,例如追踪,连续继承,散弹等,需要一个拥有众多参数的子弹生成器,这里叫它Shooter好了。
创建刀光 using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; public class CutFruit : MonoBehaviour { private GameObject knife; private Vector3 startPos; private Vector3 endPos; private GameObje
一款基于UGUI的功能强大、简单易用的数据可视化图表插件。支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、散点图、热力图、环形图、K线图、极坐标、平行坐标等十多种内置图表,以及3D饼图、3D柱图、3D金字塔、漏斗图、仪表盘、水位图、象形柱图、甘特图、矩形树图等扩展图表。
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 随着人机交互技术飞速发展,人体姿态估计技术越来越受到重视。姿态估计作为人体行为识别的重要组成部分,近年来逐渐成为计算机视觉领域的一个重要的研究热点。由于人体结构和姿态的复杂性以及视觉理论的局限性,最初人体姿态估计算法仅从图像或者视频当中预测人体二维骨架节点的坐标位置。2015年马普所提出了由姿态与体型参数驱动的蒙皮多人线性模型,由于该模型具有出色的建模效果与快速的计算效率,许多团队提出了利用该模型进行人体姿态估计的方法。目前基于
初接触动态规划者,理解其思想精髓会存在一定的难度,本文将通过一个案例,抽丝剥茧般和大家聊聊动态规划。
不知不觉打卡群已经坚持一个半月了,希望能陪伴大家持续更长的时间,帮助更多的朋友提高前端水平。接下来赶快进入正题,总结一下第六周的打卡笔记。
那么RMQ方法比线段树方法好实现,时间复杂度O(NlogN),额外空间复杂度O(NlogN)。
最近跑酷游戏比较流行,开发教程也很多,但是大部分都是不太详细,这篇文章就带着大家一步一步开发出来一个跑酷类的游戏,教程比较基础,适合大部分Unity开发的初学者。 还有就是,此专栏已经开通收费,里面整合的都是小游戏的开发教程,想要学习Unity开发游戏的,都可以订阅一下。 如果文章出现什么问题,就及时联系我
本文简单介绍如何基于FSM有限状态机实现Enemies AI,首先定义敌人的AI逻辑:默认状态下Enemy为巡逻状态,有若干巡逻点位,Enemy在这些点位之间来回巡逻走动,同时检测Player的位置,当Player进入一定范围内时,Enemy进入寻路状态,寻路到Player位置前,进入Attacking攻击状态,当Player离开一定距离时,Enemy重回巡逻状态进行巡逻。
这是关于对象管理系列的第二篇教程。在这一部分中,我们将添加对不同材质和颜色的多种形状的支持,同时保持游戏向后兼容,即兼容游戏的前一个版本。
随机数的使用你是不是经常用到?我们在进行运行SpringBoot单元测试时一般不会指定应用程序启动时的端口号,可以在application.properties文件内配置server.port的值为${random.int(10000)},代表了随机使用0~10000的端口号。
那本次2.0版本将UI进行了一个简单的翻版,然后加入了点名历史榜单、点名次数排行榜等功能 一起来看一下是怎样实现的吧!
大家好,Pandas进阶修炼120题系列旨在用刷题的方式彻底玩转pandas中各种操作,本期为第二期,我们开始吧~
pyEcharts 是一款将 Python 和 Echars 结合起来的强大可视化神器,大家近期看到的诸如疫情路线图都可以分分钟实现!是不是已经迫不及待了,接下来小编带领大家一步步走进 pyecharts 的世界,各种神图手到擒来!!
导入的工程包中,包含着一个完整的 _scene---Main场景,创建一个全新场景,会在其中实现大部分功能
以上就是Pandas进阶修炼120题|第二期的全部内容,数据可在后台回复pandas获取,完整的源码将会在稍晚些时候整理发布,如果对于某些题有其他解法欢迎点击下方小程序留言,我们下一期见~
『Pandas进阶修炼120题』系列现已完结,我们对Pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含,希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法,当然如果你是高手,也欢迎尝试给出与答案不同的解法。
本文不是讲地形编辑器的使用,而是主要讲解(1)地形相关知识(2)使用代码创建地形(3)使用AnimationCurve创建曲面地形(4)使用photoshop绘制地形表面,即SplatAlphaMap(5)使用代码为地形添加树
其中 都是初始时候预设好的; 表示0到1间的随机实数; 表示上一轮更新结束后该粒子的最大适应度(每一轮更新后每个粒子的最大适应度会相应变化); 表示上一轮更新结束后所有粒子的最大适应度,也即所有 中的最大值。更新完 后再利用第二个公式来更新 。
有一次,我在逛 Stack Overflow 的时候,发现有这样一个问题:“Java 中如何产生一个指定范围内的随机数”,我心想,“就这破问题,竟然有 398 万的阅读量,统计确定没搞错?不就一个 Math.random() 的事儿嘛。”
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