【英宝通Unity4.0公开课学习】（三）脚本使用

【英宝通Unity4.0公开课学习】（一）资源管理

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!…

【英宝通Unity4.0公开课学习】（三）脚本使用

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…

【英宝通Unity4.0公开课学习】（五）47讲到75讲

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…

【英宝通Unity4.0公开课学习】（六）76讲到90讲

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…

【英宝通Unity4.0公开课学习】（四）GUI到物理引擎

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…

【英宝通Unity4.0公开课学习】（二）场景创建

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…

开源力量公开课第三十期- 跟我一起玩转OpenStack

开源力量公开课第三十期- 跟我一起玩转OpenStack 开课时间:2013年9月10日 18:30 - 21:30 形式:现场(北京3W咖啡) + 线上直播, 免费报名:http://www.osforce.cn/?p=1584 课程背景:Openstack从2010年从2个项目,发展到今天已经超过10个项目,还有一堆的孵化项目,Openstack也变得越来越复杂.通过Openstack的发展和历史介绍,让大家对项目的整体有个认识. 课程大纲: Openstack历史通过介绍Opens…

LR 算法总结--斯坦福大学机器学习公开课学习笔记

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…

Stanford大学机器学习公开课（三）：局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑回归、感知器算法

(一)局部加权回归通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖…

传智播客c/c++公开课学习笔记--邮箱账户的破解与邮箱安全防控

一.SMTP协议 SMTP(SimpleMail Transfer Protocol)即简单邮件传输协议. SMTP协议属于TCP/IP协议簇,通过SMTP协议所指定的server,就能够把E-mail寄到收信人的server上. SMTPserver则是遵循SMTP协议的发送邮件server,用来发送或中转发出的电子邮件. SMTP使用TCP提供的可靠的传输数据服务把邮件消息从发信人的邮件server传送到收信人的邮件server. 跟大多数应用层协议一样,SMTP也存在两个端:在发信人的邮…

python 3+djanjo 2.0.7简单学习(三）--Django 管理页面

django里自带了一个管理页面,也就是后台,下面来学习一下 1.创建超级管理员 python manage.py createsuperuser 键入你想要使用的用户名,然后按下回车键: Username: admin 然后提示你输入想要使用的邮件地址: Email address: admin@163.com 最后一步是输入密码: Password: ********** Password (again): ********* Superuser created successfully.…

Andrew N.G的机器学习公开课学习笔记（一）：机器学习的动机与应用

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…

Web Mining and Big Data 公开课学习笔记 ---lecture0

0.1 课程主要内容:Big data technologies , Machine Learning and AI 0.6 OUTLINE: predict the future using AI and big data Look : search Listen:Mechine Learning Learn:Information Extraction Connect: Reasoning Predict:Data Mining Correct:Optimization…

美团网 KVM虚拟化公开课学习笔记

KVM优化技术,美团开放平台--邱剑基于KVM现有选项做一些优化.视频地址:http://www.osforce.cn/course/77/learn#lesson/80 CPU调优: 1.Context switch(用户态到内核态的优化).ring0->nernel mode,ring 3->user mode; 设置:宿主机BIOS中开启intel VT-X 2.缓存优化 Cache-Node Binding 将qemu进程绑定到特定的CPU node或者core上---避免L2/L…

iOS菜鸟成长笔记（3）——斯坦福公开课学习（1）

一.iOS四层结构 1.Core OS 是用FreeBSD和Mach所改写的Darwin, 是开源.符合POSIX标准的一个Unix核心.这一层包含或者说是提供了整个iPhone OS的一些基础功能,比如:硬件驱动, 内存管理,程序管理,线程管理(POSIX),文件系统,网络(BSD Socket),以及标准输入输出等等,所有这些功能都会通过C语言的API来提供.另外,值得一题的是,这一层最具有UNIX色彩,如果你需要把 UNIX上所开发的程序移植到iPhone上,多半都会使用到Core OS的…

Swift3.0基础语法学习<三>

枚举和结构体: // // ViewController3.swift // SwiftBasicDemo // // Created by 思彭 on 16/11/16. // Copyright © 2016年思彭. All rights reserved. // 枚举和结构体 import UIKit class ViewController3: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad()…

Web Mining and Big Data 公开课学习笔记 ---lecture1

1.1 LOOK Finding "stuff" on the web or computer or room or hidden in data Finding document -> seearch engine with query Look 在本节中主要指文本检索,课程介绍了一个简单的文本检索体系与排序方法. 1.2 how to create a text index 对所有的document 进行遍历,按照最笨的方法新增单词,或者增加单词的链接,最后可以形成Text…

Windows Azure系列公开课 - 第三课：创建虚拟机 (基础篇)

Windows Azure微软智能云平台主要提供四大类服务:计算服务(Compute),数据服务 (Data Services) ,应用服务 (App Services) ,网络服务(Network).在这一课中我们会为大家着重介绍计算服务中的虚拟机 (Virtual Machines). 云计算模型和选择在之前的课程中,我们已经向大家介绍过,Windows Azure主要提供三大类云计算服务:基础结构即服务(IaaS),平台即服务(PaaS),软件即服务(SaaS). 接下来需要对映像进行配…

机器学习公开课笔记(3)：Logistic回归

Logistic 回归通常是二元分类器(也可以用于多元分类),例如以下的分类问题 Email: spam / not spam Tumor: Malignant / benign 假设 (Hypothesis):$$h_\theta(x) = g(\theta^Tx)$$ $$g(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中g(z)称为sigmoid函数,其函数图象如下图所示,可以看出预测值$y$的取值范围是(0, 1),这样对于 $h_\theta(x) \geq 0.5$, 模…

c++中的运算符重载operator1(翁恺c++公开课[30]学习笔记)

运算符重载规则: 只有已经存在的运算符才能被重载,不能自己制造一个c++中没有的运算符进行重载重载可以在类或枚举类型内进行,也可以是全局函数,但int.float这种已有的类型内是不被允许的不能二元运算符重载为一元(如+.-二元运算符重载完后必须还得是二元),运算符的优先级不能被改变基本形式:T operatorX(...) 及基本应用例子: const Integer Integer::operator+(const Integer& that); //重载Integer类内的+运算…

Android开发学习之路-记一次CSDN公开课

今天的CSDN公开课Android事件处理重难点快速掌握中老师讲到一个概念我觉得不正确. 原话是这样的:点击事件可以通过事件监听和回调两种方法实现. 我一听到之后我的表情是这样的: 这跟我学的看的都不一样啊,这还分监听和回调.这个时候我立马提出问题,嗯,讲课老师看到了. 老师就说了:是不一样的,我们第四点(最后一点)会讲. 好,我立马坐好准备受教听了大半小时.听到最后我的表情是这样的: 废话说够了,开个小玩笑,不要见怪. 我们都知道,监听事件其实只有一种,就是回调.如果有人不明白什么是回调?可以…

机器学习公开课笔记(5)：神经网络(Neural Network)——学习

这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$,如何计算$\Delta$的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题——为什么要这么计算?前面计算的这些量到底代表着什么,Ng基本没有讲解,也没有给出数学的推导的例子.所以这次内容我不打算照着公开课的内容去写,在查阅了许多资料后,我想先从一个简单的神经网络的梯度推导入手,理解后向传播算法的…