.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

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(

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

字典树,又称前缀树,是用于存储大量字符串或类似数据的数据结构. 它的原理是利用相同前缀来减少查询字符串的时间. 不同于BST把关键字保存在本结点中,TRIE可以想象成把关键字和下一个结点的指针绑定,事实上我也是用map来实现的,所以不熟悉map的提前熟悉map的操作. Tire的逻辑比较抽象,所以如果是第一次见到这种组织方式的建议先熟悉熟悉这种逻辑再开始写代码,这样会比较顺畅. 代码如下:(仅供参考) struct Node { public : bool isWord; unordered_m

前言: 协程在Unity中是一个很重要的概念,我们知道,在使用Unity进行游戏开发时,一般(注意是一般)不考虑多线程,那么如何处理一些在主任务之外的需求呢,Unity给我们提供了协程这种方式 为啥在Unity中一般不考虑多线程 因为在Unity中,只能在主线程中获取物体的组件.方法.对象,如果脱离这些,Unity的很多功能无法实现,那么多线程的存在与否意义就不大了 既然这样,线程与协程有什么区别呢: 对于协程而言,同一时间只能执行一个协程,而线程则是并发的,可以同时有多个线程在运行 两者在内存

用行为树来制作AI是非常方便的,今天就给大家简单介绍一下行为树的强大之处. 所用插件 Behavior Designer v1.421 最开始 我使用过Rain插件,不过用过Behavior Designer后感觉界面更为直观,更容易设计出AI 新建一个项目,先导入该插件 新建一个Cube,命名为Floor,作为本场景的地板,Scale设置为(20, 0.1, 20),Tag设置为Floor 创建一个Capsule,命名为Player,Tag设置为Player,添加一个简单的Player脚本控制

前面说了那么多,一直围绕着分类问题讨论,下面我们开始学习回归树吧, cart生成有两个关键点 如何评价最优二分结果 什么时候停止和如何确定叶子节点的值 cart分类树采用gini系数来对二分结果进行评价,叶子节点的值使用多数表决,那么回归树呢?我们直接看之前的一个数据集(天气与是否出去玩,是否出去玩改成出去玩的时间) sunny hot high FALSE 25 sunny hot high TRUE 30 overcast hot high FALSE 46 rainy mild high

上一篇我们学习和实现了CART(分类回归树),不过主要是针对离散值的分类实现,下面我们来看下连续值的cart分类树如何实现 思考连续值和离散值的不同之处: 二分子树的时候不同:离散值需要求出最优的两个组合,连续值需要找到一个合适的分割点把特征切分为前后两块 这里不考虑特征的减少问题 切分数据的不同:根据大于和小于等于切分数据集 def splitDataSet(dataSet, axis, value,threshold): retDataSet = [] if threshold == 'lt

前言 首先需要了解的是,Unity3D的C#基础脚本模块是通过Mono来实现的. 什么是Mono? 参考下百度百科:Mono是一个由Novell公司(由Xamarin发起)主持的项目,并由Miguel de lcaza领导的,一个致力于开创.NET在Linux上使用的开源工程.它包含了一个C#语言的编译器,一个CLR的Runtime,和一组类库,并实现了 ADO NET和ASP NET. 它基于CIL和C#的ECMA标准,提供了了微软.Net FrameWork的另一种实现. Mono主要有以下