unity3d Navigation cost计算

2024-10-30

【Unity笔记】寻路导航Navigation中的区域Areas与消耗Cost

Navigation寻路导航界面下,Areas分页下是在给导航区域分类(相当于分层),以及为每个分类设置不同的消费Cost,意义在于,导航算法中会计算出的是累加起来消耗最低的路径(不一定是视觉上最短可行路径).例如,设置地面上有一滩沼泽,把该地形新建一个分类,并设置一个很高的消费,那么在正常情况下,寻路将会绕过该区域,走其他消费更低的路径.但若此时游戏中动态生成的物体阻挡了其他路径,只有该路径可走,那么角色将会穿过该沼泽地形进行导航. 所以该界面的作用在于,可为每种地形自定义分类,并可自定义其可

MySQL优化器cost计算

记录MySQL 5.5上,优化器进行cost计算的方法. 第一篇: 单表的cost计算数据结构: 1. table_share: 包含了表的元数据,其中索引部分: key_info:一个key的结构体,代表一个索引,包含了: key_length:key的长度 key_parts:key一共有多少个column key_part:key中具体的column rec_per_key:相同的key平均有几条记录例如: (gdb) p (table->s->key_info->name)

(转)Unity3D 之插值计算

在unity3D中经常用线性插值函数Lerp()来在两者之间插值,两者之间可以是两个材质之间.两个向量之间.两个浮点数之间.两个颜色之间,其函数原型如下: Material.Lerp 插值 function Lerp (start : Material, end : Material, t : float) : void 在两个材质之间插值 Vector2.Lerp 插值 static function Lerp (from : Vector2, to : Vector2, t : float)

运行计划之误区，为什么COST非常小，SQL却跑得非常慢？

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guoyjoe/article/details/38321477 2014.7.31就晚20:30 My Oracle Support组猫大师在线分享<运行计划之误区,为什么COST非常小,SQL却跑得非常慢?>如需了解很多其它请登录站点http://www.jianfengedu.com/Discuz/detail/id/58 +++我给你看个东西. ------------------------------------------

C# Interface的使用方法探讨

接口是把公共实例(非静态)的方法和属性结合起来,以封装特定功能的一个集合,一旦定义了接口,就可以在类中使用实现接口中的所有成员,接口可以看作创建者和使用者之间的契约,一旦实现了接口,就不要轻易变动(如果需要变更接口,一般需要继承旧接口并且添加版本号).我们知道在C++里面是有纯虚函数,虚继承和多重继承的,C#里面为了简化C++的这些复杂的设施,引出了接口这个概念. C#接口和类的区别: 1. 不允许使用访问修饰符(public, private, protected,或者internal)修

【UFLDL】Exercise: Convolutional Neural Network

这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算.需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理,并且要充分利用matlab的矩阵运算.大概把过程总结了一下如下图所示: STEP 1:Implement CNN Objective STEP 1a: Forward Propagation Forward Propagation主要是为了计算输入图片经过神经网络后的输出,这个网络有三层:convolution->pooling->softmax(

基于theano的深度卷积神经网络

使用了两个卷积层.一个全连接层和一个softmax分类器. 在测试数据集上正确率可以达到99.22%. 代码参考了neural-networks-and-deep-learning #coding:utf8 import cPickle import numpy as np import theano import theano.tensor as T from theano.tensor.nnet import conv from theano.tensor.nnet import softm

洛谷P1984 SDOI2008烧水问题

P1984 [SDOI2008]烧水问题 186通过 438提交题目提供者lych 标签数论(数学相关)模拟各省省选难度普及+/提高提交该题讨论题解记录最新讨论求助! 也是醉了... 题目有问题这个不是SDOI的题吧... 这是什么???? 题目描述把总质量为1kg的水分装在n个杯子里,每杯水的质量均为(1/n)kg,初始温度均为0℃.现需要把每一杯水都烧开.我们可以对任意一杯水进行加热.把一杯水的温度升高t℃所需的能量为(4200*t/n)J,其中,“J”是能量单位“焦耳”

mysql 自旋锁

自旋(spin)是一种通过不间断地测试来查看一个资源是否变为可用状态的等待操作,用于仅需要等待很短的时间等待所需资源的场景.使用自旋这种“空闲循环(busy-loop)”来完成资源等待的方式要比通过上下文切换使线程转入睡眠状态的方式要高效得多.但如果自旋了一个很短的时间后其依然无法获取资源,则仍然会转入前述第二种资源等待方式. innodb_sync_spin_loops参数是自旋锁的轮转数,可以通过show engine innodb status来查看.相较于系统等待,自旋锁是低成本的等待:

oracle查询转换_inlist转换

oracle的optimizer会对一些sql语句进行查询转换,比如: 合并视图子查询非嵌套化 inlist转换下面讲讲遇到的in list转化优化的案例: create table test( col1 ) col2 number ext ) ); create index test_ind on test(user_id, col2); ; 第一步:准备一些测试数据(10个线程随机的插入数据): #!/bin/sh ;i;i++)) do /home/oracle/insert.sh &

h.264 Bi-Predictive Motion Search

在做B帧的运动预测时,有两组参考图像列表(refList0, refList1),需要进行分别前向预测.后向预测.传统的预测方式是: 对refList0进行前向预测,得到最佳前向ref与mv. 对refList1进行后向预测,得到最佳后向ref与mv. 对比三组ref与mv(前向.后向.前向+后向),从中选择最佳的ref与mv. 如果最终得到的是前向+后向的方式,那这就是典型的B帧预测方式.不过这种方式会存在以下的问题: refList0,refList1的最佳ref与mv是分开进行预测的,即在

h.264 Mode Decision

Mode Decision(模式选择)决定一个宏块以何种类型进行分割.宏块的分割类型有以下几种: //P_Skip and B_Skip means that nothing need to be encoded for this macroblock , // just use the mv predicted to restruct the macroblock //B_Direct means use no mvd and no refidx, // just use the mv abt

h.264全搜索以及快速全搜索算法

Full Search 全搜索算法是最简单暴力的一种搜索算法,对搜索范围内的所有像素点都进行匹配对比,选出最合适的运动向量,以下就是一个搜索范围为4的全搜索范围(单个像素点) /*! *********************************************************************** * \brief按照螺旋搜索顺序进行全搜索 * Full pixel block motion search * 目标是得到(mv_x,mv_y)和min_mcost,(m

马士兵 Servlet_JSP(2) JSP源代码）

1.最简单的JSP HelloWorld.jsp <html> <head> <title>Hello</title> <body> <% out.println("Hello World!"); %> </body> </head> </ht

读headFirst设计模式 - 装饰者模式

继承可以在复用父类代码的情况下扩展父类的功能,但同时继承增加了对象之间的耦合度,所以要慎用继承.那么有没有既能扩展父类的功能,又能使对象间解耦的方法呢?答案是肯定的,这就是我们今天要学习的装饰者模式.待会你会看到我会用装饰者模式组装一台电脑.不过现在还是先把书上的例子学习一下. 学习书上的例子 Starbuzz咖啡店的系统需要更新一下,他们原来的系统是这样的: 可以看到,顾客购买饮料时有具体的子类提供并返回饮料的价格.购买咖啡时,可以在其中加入一些调料,比如蒸奶(Steamed Milk).豆浆

mysql 存在索引但不能使用索引的典型场景

mysql 演示数据库:http://downloads.mysql.com/docs/sakila-db.zip 以%开头的LIKE查询不能够利用B-tree索引 explain select * from actor where last_name like '%NI%'\G; explain select * from actor where last_name like 'NI%'\G; 解决办法先扫描索引 last_name获取满足条件的%NI%的主键actor_id列表,之后根据主

x264源代码简单分析：宏块分析（Analysis）部分-帧间宏块（Inter）

===================================================== H.264源代码分析文章列表: [编码 - x264] x264源代码简单分析:概述 x264源代码简单分析:x264命令行工具(x264.exe) x264源代码简单分析:编码器主干部分-1 x264源代码简单分析:编码器主干部分-2 x264源代码简单分析:x264_slice_write() x264源代码简单分析:滤波(Filter)部分 x264源代码简单分析:宏块分析(Anal

使用卷积神经网络CNN完成验证码识别

gen_sample_by_captcha.py 生成验证码图片 # -*- coding: UTF-8 -*- """ 使用captcha lib生成验证码(前提:pip install captcha) """ from captcha.image import ImageCaptcha import os import random import time def gen_special_img(text, file_path): # 生成

planning深度剖析

planning深度剖析结合find命令过滤目录及文件名后缀: find /home/hadoop/nisj/automationDemand/ -type f -name '*.py'|xargs grep -n 'data_chushou_pay_info' 配置文件在每个模块的common文件的*_gflags.cc文件下定义. lattice文件夹下面的代码应该是路网格子相关的代码 planner文件夹下的内容 EM_Planner -- EMPlanner是一个期望最大的planne

【深度学习】吴恩达网易公开课练习(class1 week4)

概要 class1 week3的任务是实现单隐层的神经网络代码,而本次任务是实现有L层的多层深度全连接神经网络.关键点跟class3的基本相同,算清各个参数的维度即可. 关键变量: m: 训练样本数量 n[l]:第l层的节点数量,输入认为是第0层方括号上标[l]: 第l层圆括号上标(i): 第i个样本 $$ X = \left[ \begin{matrix} \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ x^{(1)} & x^{(2)} &

【深度学习】吴恩达网易公开课练习(class1 week3)

知识点梳理 python工具使用: sklearn: 数据挖掘,数据分析工具,内置logistic回归 matplotlib: 做图工具,可绘制等高线等绘制散点图: plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=np.squeeze(Y), s=40, cmap=plt.cm.Spectral); s:绘制点大小 cmap:颜色集绘制等高线: 先做网格,计算结果,绘图 x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y

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