学过NGUI的都知道,NGUI的深度是通过值来控制的.Panel也是UI也是,如果空间太多,布局复杂UI深度的值会变得很混乱.所以在NGUI中设置UI深度时一定要多加思考.然而在UGUI控制显示顺序的深度不是值,而是位置.只要通过管理UI控件的位置,就可以很好的管理UI的显示顺序. 我们可以看到,当button1在下,button2在上时,scene中的button为button1靠外,button2靠里.button2的深度大于button1的深度.如果要调换他们的显示深度,同样,也只需要在H

https://hackmd.io/s/S1z1ByaGb#UGUI-%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%84%AA%E5%8C%96%E6%8F%90%E5%8D%87%E6%89%8B%E9%81%8A%E6%95%88%E8%83%BD UI 基礎 UI 優化工具 UI-Canvas UI 控制項優化 其他 UI 基礎 術語 Canvas or Canvases? dirty? Re-batch Sub-canvas Graphic : UI 的基礎類別 Layout : UI 佈

可以通过Frame debugger查看每个drawcall绘制了哪些东西 UGUI源码下载地址:https://bitbucket.org/Unity-Technologies/ui/downloads/ 本文测试环境:unity2018.2.9f1,基于Unity Editor (PC平台) 合批的过程 网格更新机制 Cavans.SendWillRenderCanvas m_LayoutRebuildQueue m_GraphicRebuildQueue Canvas.BuildBatch

进程调度所使用到的数据结构: 1.就绪队列 内核为每一个cpu创建一个进程就绪队列,该队列上的进程均由该cpu执行,代码如下(kernel/sched/core.c). DEFINE_PER_CPU_SHARED_ALIGNED(struct rq, runqueues); 定义了一个struct rq结构体数组,每个数组元素是一个就绪队列,对应一个cpu.下面看下struct rq结构体(kernel/sched/sched.h): struct rq { /* runqueue lock:

1.导入动画 (1)使用预分解的动画模型,导入后面板中会含有一个可用的动画片段列表. (2)使用未分解的动画模型,自行添加动画片段. (3)使用多个动画文件,模型与动画分离.对于goober.fbx模型文件和goober@idle.fbx,goober@walk.fbx这些动画文件,goober.fbx将自动包含所有动画并作为索引. 导出模型时,如果需要包含贴图.动画,要勾选“Embed Media”和"Animation“ 2.光照贴图的烘培 (1)选中GameObject,勾选static标

Unite'17 Shanghai再一次问候 --暨Unity2017年度大会 2017年5月11日,主题为"再一次问候"的Unity年度盛会在上海国际会议中心举行,这是Unity继GDC (注: 即游戏开发者大会)E3(注: 即E3游戏展) 之后可能最为重视的大会,因此Unity全球总部几乎所有高管都悉数登场,揭开了一场技术盛宴. (上海国际会议中心入口处) 笔者参加过14年的Unity官方大会,经过对比就会发现本次大会无论规模.领导机构.参会机构等都比几年前有个质的提高.(注:上次

此篇已收录至<你必须知道的.Net>读书笔记目录贴,点击访问该目录可以获取更多内容. 一.关于万能加载器 简而言之,就是孝顺的小王想开发一个万能程序,可以一键式打开常见的计算机资料,例如:文档.图片和影音文件等,只需要安装一个程序就可以免去其他应用文件的管理(你让其他耗费了巨资打造的软件情何以堪...),于是就有了这个万能加载器(FileLoader). 初步分析之后,小王总结了这个万能加载器的功能点如下: (1)能够打开常见文档类资料:txt.word.pdf.visio等: (2)能够打开

Mysql怎么判断繁忙,innodb的主要参数,checkpoint机制,show engine innodb status   2018年07月13日 15:45:36 anzhen0429 阅读数:295     show engine innodb status G 四个参数能反应出来什么 Checkpoint详解 引子 check point是做什么的 作用 Checkpoint所做的事情 checkpoint分类 checkpoint的具体解释 Sharp Checkpoint完全检查

  我们最常用的斑马(Zebra)条码打印机,应用ZPLII命令来控制打印,说明书中有每条指令的详细说明及相关示例,下面是各指令的中文释义: ^A 对Zebra内置点阵字体缩放 ^A(可缩放/点阵字体)命令用于内置的True Type字体.可缩放字体(也可以认为是平滑矢量字体)能够以点为单位来对横向.纵向进行扩展.点阵字体由点阵象素组成,通常高度高度大于宽度. 内置的的缩放字体(A0=CG Triumvirate Bold Condensed)默认为不旋转,15点高,12点宽.打印机将从^A命令

WeTest 导读   本文作者从自身多年的Unity项目UI开发及优化的经验出发,从UGUI,CPU,GPU以及unity特有资源等几个维度,介绍了unity手游性能优化的一些方法.   在之前的文章<手游内存占用过高?如何快速定位手游内存问题>中提到,Mono内存和native内存是PSS内存主要的组成部分,mono内存更多的起到内存调用的功能,因此常常成为了开发人员优化内存的起点:而在游戏的其他的进程中,同样有很多因素影响着游戏的性能表现.本文将从UGUI的优化角度,介绍unity游戏性

Rect Transform 我们都知道,Unity3D中所有的GameObject都必须要携带一个Transform组件,且该组件无法移除,那么作为UI显示的GameObject则不是携带Transform而是使用Unity3D专门为UI组件设计的Rect Transform组件,如下: 另外说一下,Canvas Renderer也是UI组件必须携带的组件. 我们来看一下其为我们提供的功能: 位置 位置是以像素为单位,其具体的值则以锚点为准,表示和锚点距离,其中x轴从左到右的数值越来越大,y轴

目录 1.介绍两大UI插件NGUI和UGUI 2.unity渲染顺序控制方式 3.NGUI的控制 4.UGUI的控制 5.模型深度的控制 6.粒子特效深度控制 7.NGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 8.UGUI与模型和粒子特效穿插层级管理 写在前面 这篇笔记是整理了之前做的记录,在做项目的过程中,遇到了各种各样的界面穿插问题,界面层级混乱,比如,手机卡了或点快了,就导致两个界面相互交叉.对于界面,这应该算是一个很严重的bug,很大部分原因是整个UI框架没有从整体上考虑这个,后来决心弄清楚层级

转自:http://www.jianshu.com/p/5b6f5022662e 开发过程中对UGUI的一个小总结. 首先从原画师拿到效果图,美术切图,拿到碎图后打成大图. 我们先来说一下图:RGBA8888:每一个通道占8位.大图:1024*1024.高端    机:2048*2048. 我们通常从美工那里拿来碎图,歪歪使用的一个工具texturepacker 把碎图打成大图,导出成 .tpsheet  .png格式.其次我们要做的是,在Unity3d中导入插件texture import(此

https://blog.uwa4d.com/archives/QA_UGUI-1.html 关于Unity中的UGUI优化,你可能遇到这些问题 作者:admin / 时间:2016年11月08日 / 浏览:23818 次 / 分类:厚积薄发 关键字 界面制作网格重建界面切换加载相关字体 一.界面制作 Q1:UGUI里的这个选项 ,应该是ETC2拆分Alpha通道的意思,但是在使用中并没起作用?请问有没有什么拆分的标准和特别要求呢? 据我们所知,alpha split 的功能最初只对 Unity

原文:http://gad.qq.com/college/articledetail/7191053 注[1]:该比较是基于15年-16年期间使用NGUI(3.8.0版本)与UGUI(4.6.9版本)所得 注[2]:仅对工作中经常接触到的功能做总结,如有疏漏,欢迎指正讨论 渊源 先来段小八卦,听说UGUI的主创人员是从NGUI招过去的,所以,UGUI中有很多概念,对于用过NGUI的童鞋来说,看起来都似曾相识. 先来个概念对比:   NGUI UGUI 锚点 Anchor RectTransfor

我们知道,如今的移动端设备分辨率五花八门,而开发过程中往往只取一种分辨率作为设计参考,例如采用1920*1080分辨率作为参考分辨率. 选定了一种参考分辨率后,美术设计人员就会固定以这样的分辨率来设计整个游戏的UI概念图:而这时就需要程序尽可能精准的匹配各种不同屏幕的分辨率. 好在Unity ugui中自带Canvas适配: 例如,我们要在手机上采用竖屏设计,可能就会用到如上这样的参考分辨率,这时Canvas画布会自动检测当前的屏幕分辨率并进行缩放. 为了更直观的了解ugui的缩放原则,我们可以

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

Cavas: 1.Render Model设置为:Screen Space- Camera.如果想在UI前面加特效我可以在创建一个摄像机(UIForward)深度大于这个UICamera就行了. 2.Canvas Scaler: (1)UI Scale Mode :设置Scale With Screen Size 表示以宽度为标准缩放: (2)Reference Resolution设置设计分辨率,美术出图根据这个设置出: (3)Screen Match Mode 选择 Expand 这个就是U

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息