一.引言 有以下小场景: 节点A:发现了 敌人. 节点B:追逐敌人. 对于同一个敌人物体,节点AB之间是如何传递数据 的呢? 行为树节点AB之间,需要一个中间变量Temp来传递数据. A发现了敌人,将敌人的 数据传递给Temp,节点B再读取Temp 的数据,对其进行追逐操作. 这个中间变量就称之为共享变量. 那么节点AB是如何将数据传递给Temp 的呢? AB中分别定义一个变量,类型为SharedGameObject.然后在面板里面,将其与Temp关联,那么这两个节点就打通了.(这是一个基础简单

大名鼎鼎的 GBDT 算法就是用回归树组合而成的.本文就回归树的基本原理进行讲解,并手把手.肩并肩地带您实现这一算法. 1. 原理篇 1.1 最简单的模型 如果预测某个连续变量的大小,最简单的模型之一就是用平均值.比如同事的平均年龄是 28 岁,那么新来了一批同事,在不知道这些同事的任何信息的情况下,直觉上用平均值 28 来预测是比较准确的,至少比 0 岁或者 100 岁要靠谱一些.我们不妨证明一下我们的直觉: 1.2 加一点难度 仍然是预测同事年龄,这次我们预先知道了同事的职级,假设职级的范围

php 变量原理讲解 一.变量概念   所谓变量,是指在程序中其值可以变化的量. 程序是管理和处理数据的.在程序运行过程中,我们需要存贮这些数据,变量和常量就是用于保存程序运行时的数据的. 变量通常由两部分组成,变量名 和 变量值 1.1 在php中,定义一个变量,使用$符号,在定义的时候不用理会这个变量是什么数据类型. 1.2 变量赋值,修改,销毁 增,就是赋值,比如$a = "PHP" 改, 重新赋值即可,$a = "Mysql" 查, 通过引用的方式 如 $a

在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(

如图所示,区别有以下两点: 1. B+树中只有叶子节点会带有指向记录的指针(ROWID),而B树则所有节点都带有,在内部节点出现的索引项不会再出现在叶子节点中. 2. B+树中所有叶子节点都是通过指针连接在一起,而B树不会. B树的原理: 就是为了存储设备或者磁盘设计的一种平衡查找树:通过对树高度的降低可以提升查找效率,尤其是在大量数据进行存储的时候会存储到外部磁盘,通过对外部磁盘的读取时需要快速的查找到对应的位置,所以需要一种高效的外村数据结构. B树的优点: 对于在内部节点的数据,可直接得到

浅谈可持久化Trie与线段树的原理以及实现 引言 当我们需要保存一个数据结构不同时间的每个版本,最朴素的方法就是每个时间都创建一个独立的数据结构,单独储存. 但是这种方法不仅每次复制新的数据结构需要时间,空间上也受不了储存这么多版本的数据结构. 然而有一种叫git的工具,可以维护工程代码的各个版本,而空间上也不至于十分爆炸.怎么做到呢? 答案是版本分支,即每次创建新的版本不完全复制老的数据结构,而是在老的数据结构上加入不同版本的分支. 下面以链表为例 graph LR A-->B B-->C

继续昨天的工程,给Monster添加一个空物体命名为AI,在AI添加脚本BehaviorTree,然后就可以打开行为树编辑器进行编辑了 先写好自定义的节点脚本,下面是一个寻找漫游点的行为节点脚本 using UnityEngine; using BehaviorDesigner.Runtime.Tasks; using BehaviorDesigner.Runtime; [TaskCategory("MyActions")] [TaskDescription("计算出更新的路

作者介绍:张坤 最近由于想在Scene的脚本组件中,调用Android的Activity的相关接口,就需要弄明白Scene和Activity的实际对应关系,并对Unity调用Android的部分原理进行了研究. 本文主要探讨Scene和Activity之间的关系,以及Unity打包apk和Android studio打包apk的差别在什么地方?找到这种差别之后,可以怎么运用起来? 本文需要用到的工具: Android反编译工具--apktool Android studio自带的反编译功能 一.

以前就看到了这个东西,由于太忙了最近才有时间来实现这个; 该文章适合有一定 canvas 基础的人阅读; 首先说说他的原理: The construction of the Pythagoras tree begins with a square. Upon this square are constructed two squares, each scaled down by a linear factor of ½√2, such that the corners of the square

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multipl

前面我们了解了决策树和adaboost的决策树墩的原理和实现,在adaboost我们看到,用简单的决策树墩的效果也很不错,但是对于更多特征的样本来说,可能需要很多数量的决策树墩 或许我们可以考虑使用更加高级的弱分类器,下面我们看下CART(Classification And Regression Tree)的原理和实现吧 CART也是决策树的一种,不过是满二叉树,CART可以是强分类器,就跟决策树一样,但是我们可以指定CART的深度,使之成为比较弱的分类器 CART生成的过程和决策树类似,也是

1.php作为一种弱类型语言,不需要显式的指明变量的类型,但是php变量也是有类型的,php变量包含以下8种变量(三大类) a.标量类型:boolean,integer,float(double),string b.复合类型:array,object c.特殊类型:resource,null 2.php使用c语言实现变量的原理 a.变量存储结构 typedef struct _zval_struct zval; ... struct _zval_struct { /* Variable info

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3303 Harmony Forever Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 813    Accepted Submission(s): 222 Problem Description We believe that every inh

基本原理与实现 主要使用噪声和透明度测试,从噪声图中读取某个通道的值,然后使用该值进行透明度测试. 主要代码如下: fixed cutout = tex2D(_NoiseTex, i.uvNoiseTex).r; clip(cutout - _Threshold); 完整代码点这里 边缘颜色 如果纯粹这样镂空,则效果太朴素了,因此通常要在镂空边缘上弄点颜色来模拟火化.融化等效果. 1. 纯颜色 第一种实现很简单,首先定义_EdgeLength和_EdgeColor两个属性来决定边缘多长范围要显示

一.MySQL索引原理 1.索引背景 生活中随处可见索引的例子,如火车站的车次表.图书的目录等.它们的原理都是一样的,通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果,同时把随机的事件变成顺序的事件,也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据. 数据库也是一样,但显然要复杂许多,因为不仅面临着等值查询,还有范围查询(>.<.between.in).模糊查询(like).并集查询(or)等等.数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢?我们回想字典的例子,能不能把数据分成段,然后分段查询

算法其他篇 目录: 1.1 python中字典对象实现原理 1.2 顺序表 1.3 python 列表(list) 1.1 python中字典对象实现原理返回顶部   注:字典类型是Python中最常用的数据类型之一,它是一个键值对的集合,字典通过键来索引,关联到相对的值,理论上它的查询复杂度是 O(1) 1.哈希表 (hash tables) 1. 哈希表(也叫散列表),根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构. 2. 它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录,

引言 在代码里面动态的操作单颗行为树 以及 管理所有的行为树,也是一个很重要的事情. 一.操作单颗树 这是我们项目里面,一个敌人绑定了行为树,自动创建的behavior tree 脚本. 红框放大: 行为树组件包含以下几个属性: 当我们有需要的时候,如何代码操作这些变量呢? (1)我们必须先找到要操作的树 找树的方法1:定义一个Public的 BehaviorTree tree = new BehaviorTree();,然后面板拖拽赋值. 找树的方法2:定义一个privarte的 Behavi

.前言 Unity里面的行为树又名BehaviorTree,最常用在NPC的敌人逻辑中. 二.基础说明(转载) 1.行为树的调用时间为每帧: 2.每个节点的状态只能下面3个中的其一:成功Success.失败Failure.运行中Running: 3.即使是并行的组合器,在一个时刻,也是先后执行的: 4.树的执行顺序为:从左向右,深度遍历: 5.优先级:从左往右降低:  三.行为树的Task介绍 行为树节点里面有4个概念,统称为Task:composite复合.Decorators装饰.Actio

原文地址:https://cslam.cn/archives/c9f565b5.html 摘要: 本文记录一下 CMake 变量的定义.原理及其使用.CMake 变量包含 Normal Variables.Cache Variables.通过 set 指令可以设置两种不同的变量.也可以在 CMake 脚本中使用和设置环境变量.set(ENV{<variable>} <value>...),本文重点讲述 CMake 脚本语言特有的两种变量. 正文: 1.两种变量的定义参考 Norma

在之前博客中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(Multiple Additive Regr