博客园 - 煦阳
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2020-11-10T13:33:34Z
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Unity正交相机智能包围物体(组)方案 - 煦阳
# Unity正交相机智能包围物体(组)方案 一、技术背景 今晚是双十一,祝大家剁手愉快啊明天还得做个快乐的打工人,哈哈_~ 进入正题,最近要做个小地图显示,网上也有许多相关文章或技术实现,主要是通过一个额外的相机渲染出一张Textrue投送到UI上实现,但是在我这里的需求有点不一样,需要选择到地
2020-11-10T13:34:00Z
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【摘要】# Unity正交相机智能包围物体(组)方案 一、技术背景 今晚是双十一,祝大家剁手愉快啊明天还得做个快乐的打工人,哈哈_~ 进入正题,最近要做个小地图显示,网上也有许多相关文章或技术实现,主要是通过一个额外的相机渲染出一张Textrue投送到UI上实现,但是在我这里的需求有点不一样,需要选择到地 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/13956147.html" target="_blank">阅读全文</a>
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Embedded Browser(ZFBrowser)使用相关问题 - 煦阳
首先安利一波Embedded Browser,这是一款Unity内置网页浏览器插件,相信很多朋友都用过,有需要的朋友多多支持正版,附上AssetStore地址: https://assetstore.unity.com/packages/tools/gui/embedded-browser-5545
2020-11-03T14:58:00Z
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【摘要】首先安利一波Embedded Browser,这是一款Unity内置网页浏览器插件,相信很多朋友都用过,有需要的朋友多多支持正版,附上AssetStore地址: https://assetstore.unity.com/packages/tools/gui/embedded-browser-5545 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/13923179.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/13759095.html
Unity性能优化 - 煦阳
Unity性能优化 首先祝大家国庆、中秋双节快乐!时隔挺久没写东西了,一方面加班太多,其实另一方面也是自己懒惰了,不过还好一直都在坚持锻炼,身体和心灵总要有一个在路上。大好假期,外面人太多了,还是在家里学习学习,看看电影来的舒服~这一篇主要是总结了《Unity性能优化》的一些笔记,加之一些其他地
2020-10-01T13:04:00Z
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【摘要】 Unity性能优化 首先祝大家国庆、中秋双节快乐!时隔挺久没写东西了,一方面加班太多,其实另一方面也是自己懒惰了,不过还好一直都在坚持锻炼,身体和心灵总要有一个在路上。大好假期,外面人太多了,还是在家里学习学习,看看电影来的舒服~这一篇主要是总结了《Unity性能优化》的一些笔记,加之一些其他地 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/13759095.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/13026842.html
ML-Agents(十)Crawler - 煦阳
一、前言 今天是六一,先祝大家六一快乐!距上次发文章已经过了快一个月,工作有点忙,所以有点拖更,见谅~ 我们这次来研究一下Crawler(爬虫)示例。官方其实还有个示例——Reacher,但是这个示例比较简单,就是模拟一个带两个关节的手臂去跟随目标物体,其核心就是让我们学会如何利用Configura
2020-06-01T11:07:00Z
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【摘要】一、前言 今天是六一,先祝大家六一快乐!距上次发文章已经过了快一个月,工作有点忙,所以有点拖更,见谅~ 我们这次来研究一下Crawler(爬虫)示例。官方其实还有个示例——Reacher,但是这个示例比较简单,就是模拟一个带两个关节的手臂去跟随目标物体,其核心就是让我们学会如何利用Configura <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/13026842.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12838969.html
ML-Agents(九)Wall Jump - 煦阳
[TOC] ML Agents(九)Wall Jump 一、前言 这次我们来看一下 Wall Jump 示例,这个例子又和我们之前学习的示例不同,它引用了 Curriculum Learning (课程学习)的学习方法,简单来讲就是使用授课学习的方式来训练神经网络,学习的样本从易到难,模拟人类学系
2020-05-06T13:19:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(九)Wall Jump 一、前言 这次我们来看一下 Wall Jump 示例,这个例子又和我们之前学习的示例不同,它引用了 Curriculum Learning (课程学习)的学习方法,简单来讲就是使用授课学习的方式来训练神经网络,学习的样本从易到难,模拟人类学系 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12838969.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12790103.html
ML-Agents(八)PushBlock - 煦阳
[TOC] ML Agents(八)PushBlock 一、前言 我们这次来学习一个新的实例——Push Block。这个示例的效果如下: 如图可以看到,这个示例训练的效果就是让agent把白色的方块推到场景中绿色条形区域就算完成任务。注意每完成一次任务,重置的时候地面会显示绿色,表明此次agen
2020-04-27T12:58:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(八)PushBlock 一、前言 我们这次来学习一个新的实例——Push Block。这个示例的效果如下: 如图可以看到,这个示例训练的效果就是让agent把白色的方块推到场景中绿色条形区域就算完成任务。注意每完成一次任务,重置的时候地面会显示绿色,表明此次agen <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12790103.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12723175.html
ML-Agents(七)训练指令与训练配置文件 - 煦阳
[TOC] ML Agents(七)训练指令与训练配置文件 一、背景 到现在为止,官方的示例已经研究三个了,但是说实话自己去按官方的配置文件训练,有时候并不能完全训练出好的模型,而且官方的配置文件配置项都不是很明白,因此想在看下一个示例之前,先来研究一下官方关于配置文件的文档,通俗点就是翻译一下,有
2020-04-17T15:01:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(七)训练指令与训练配置文件 一、背景 到现在为止,官方的示例已经研究三个了,但是说实话自己去按官方的配置文件训练,有时候并不能完全训练出好的模型,而且官方的配置文件配置项都不是很明白,因此想在看下一个示例之前,先来研究一下官方关于配置文件的文档,通俗点就是翻译一下,有 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12723175.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12686315.html
Unity Editor扩展编辑器中显示脚本属性 - 煦阳
[TOC] Unity Editor扩展编辑器中显示脚本属性 背景 近期需要完成一个扩展编辑器中的功能,即在Scene视图中任意选择某GameObject,然后给这个GameObject动态添加指定脚本,难点是需要让脚本的属性也同时暴露出来,让我们可以随时修改其中公共属性,并序列化下来。 实现效果
2020-04-12T09:10:00Z
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【摘要】[TOC] Unity Editor扩展编辑器中显示脚本属性 背景 近期需要完成一个扩展编辑器中的功能,即在Scene视图中任意选择某GameObject,然后给这个GameObject动态添加指定脚本,难点是需要让脚本的属性也同时暴露出来,让我们可以随时修改其中公共属性,并序列化下来。 实现效果 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12686315.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12681019.html
ML-Agents(六)Tennis - 煦阳
[TOC] ML Agents(六)Tennis 喜欢的童靴希望大家多多点赞收藏哦~ 这次Tennis示例研究费了我不少劲,倒不是因为示例的难度有多大,而重点是这个示例的训练过程中遇到了许多问题值得记录下来,其次这个训练是一个 对抗训练 ,也是比较有意思的示例。 一、Tennis介绍 首先来看看效
2020-04-11T09:11:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(六)Tennis 喜欢的童靴希望大家多多点赞收藏哦~ 这次Tennis示例研究费了我不少劲,倒不是因为示例的难度有多大,而重点是这个示例的训练过程中遇到了许多问题值得记录下来,其次这个训练是一个 对抗训练 ,也是比较有意思的示例。 一、Tennis介绍 首先来看看效 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12681019.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12649685.html
数据结构(二)—栈 - 煦阳
[TOC] 数据结构(二)—栈 一、栈的概念及特点 概念 栈 (stack)是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表,其表尾端称为 栈顶 (top),表头端称为 栈底 (bottom),不含元素的空表称为空栈。 特点 后进先出(LIFO,Last In First Out) 基本操作 初始化 入栈
2020-04-06T13:21:00Z
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【摘要】[TOC] 数据结构(二)—栈 一、栈的概念及特点 概念 栈 (stack)是限定仅在表尾进行插入或删除操作的线性表,其表尾端称为 栈顶 (top),表头端称为 栈底 (bottom),不含元素的空表称为空栈。 特点 后进先出(LIFO,Last In First Out) 基本操作 初始化 入栈 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12649685.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12639136.html
ML-Agents(五)GridWorld - 煦阳
[TOC] ML Agents(五)GridWorld GridWorld这个例子比较有意思,它还是运用了Reinforcement Learning来进行学习的,不同的是它运用了视觉观察值(Visual Observations)来训练agent。 如上图所示,Agent就是蓝色的方块,每次它可
2020-04-05T13:22:00Z
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https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12602404.html
ML-Agents(四)3DBall补充の引入泛化 - 煦阳
[TOC] ML Agents(四)3DBall补充の引入泛化 前两天大概研究完3DBall示例,里面的初始化中运用了如下代码: 这里面的 m_ResetParams 参数初始化让我没明白到底是干啥用的,今天翻官方文档才发现这里参数的意义,简单来讲其实这里是为了训练出可以适应环境改变的Agent
2020-03-30T16:05:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(四)3DBall补充の引入泛化 前两天大概研究完3DBall示例,里面的初始化中运用了如下代码: 这里面的 m_ResetParams 参数初始化让我没明白到底是干啥用的,今天翻官方文档才发现这里参数的意义,简单来讲其实这里是为了训练出可以适应环境改变的Agent <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12602404.html" target="_blank">阅读全文</a>
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ML-Agents(三)3DBall - 煦阳
[TOC] ML Agents(三)3DBall例子 前一周忙着公司的考试,都没有怎么学新的,今天补上~ 之后的记录,我准备先只研究官方的示例,主要是把研究过程中的疑惑和想法记下来。首先我先补充一下如何利用GPU进行训练,结合(一)中的安装方法,需要CUDA v10.0,cuDNN v7.6.5
2020-03-28T16:51:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(三)3DBall例子 前一周忙着公司的考试,都没有怎么学新的,今天补上~ 之后的记录,我准备先只研究官方的示例,主要是把研究过程中的疑惑和想法记下来。首先我先补充一下如何利用GPU进行训练,结合(一)中的安装方法,需要CUDA v10.0,cuDNN v7.6.5 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12590516.html" target="_blank">阅读全文</a>
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ML-Agents(二)创建一个学习环境 - 煦阳
[TOC] ML Agents(二)创建一个学习环境 一、前言 上一节我们讲了如何配置ML Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习)。 如上图,本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体,而且要避免从平台上掉下去。 本示例是基于ML
2020-03-16T14:51:00Z
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【摘要】[TOC] ML Agents(二)创建一个学习环境 一、前言 上一节我们讲了如何配置ML Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习)。 如上图,本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体,而且要避免从平台上掉下去。 本示例是基于ML <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12507677.html" target="_blank">阅读全文</a>
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数据结构(一)—链表 - 煦阳
[TOC] 一、背景 作为机械狗转行,数据结构当然是不可缺少的,疫情假期里闲来在家无事,刚好接下给小孩教数据结构的活,所以自学了简单的数据结构用法,算是数据结构的入门吧。做个笔记记下来,其实平常喜欢用思维导图进行记录,这算复习一遍,所以再用MarkDown进行记录,顺便发个博。 话不多说,今天先来记
2020-03-15T10:02:00Z
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【摘要】[TOC] 一、背景 作为机械狗转行,数据结构当然是不可缺少的,疫情假期里闲来在家无事,刚好接下给小孩教数据结构的活,所以自学了简单的数据结构用法,算是数据结构的入门吧。做个笔记记下来,其实平常喜欢用思维导图进行记录,这算复习一遍,所以再用MarkDown进行记录,顺便发个博。 话不多说,今天先来记 <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12498969.html" target="_blank">阅读全文</a>
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[2020.03]Unity ML-Agents v0.15.0(一)环境部署与试运行 - 煦阳
[20200318更新]注意:之前关于下载CUDA与cuDNN的版本我写错了,首先道个歉。如果要想用Tensorflow利用GPU进行训练,就需要Tensorflow、CUDA、cuDNN的版本对应一致。之前我弄错了!我们后面用的Tensorflow的版本是2.0.1,所以对应CUDA的版本应该是C
2020-03-09T14:57:00Z
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【摘要】[20200318更新]注意:之前关于下载CUDA与cuDNN的版本我写错了,首先道个歉。如果要想用Tensorflow利用GPU进行训练,就需要Tensorflow、CUDA、cuDNN的版本对应一致。之前我弄错了!我们后面用的Tensorflow的版本是2.0.1,所以对应CUDA的版本应该是C <a href="https://www.cnblogs.com/gentlesunshine/p/12452360.html" target="_blank">阅读全文</a>