關於Layer的一些補充
需求:Inspector面板供編輯的Layer選擇公開欄位,自由選擇射線可互動層。並可用判斷當前物體層是否在可互動層列表中。
實現:
[Header("射線可互動層")] public LayerMask RayLayers; public void Awake() { RayLayers = Physics2D.AllLayers;//開啟所有層 RayLayers &= ~(int)(1 << LayerMask.NameToLayer("Ignore Raycast"));//反選,關閉當前層 Debug.Log((RayLayers.value & (int)Mathf.Pow(2, gameObject.layer)) == (int)Mathf.Pow(2, gameObject.layer) ? "當前物體在層中" : "當前物體不在層中"); }
相關推薦
關於Layer的一些補充
需求:Inspector面板供編輯的Layer選擇公開欄位,自由選擇射線可互動層。並可用判斷當前物體層是否在可互動層列表中。 實現: [Header("射線可互動層")] public LayerMask RayLayers; public void Awake() { RayLa
mysql主從主要命令&一些補充信息
mysql 命令 主從 mysql主從的一些補充信息1.如果修改了主服務器配置,記得刪除master.info文件,否則還是會以之前從服務器的配置啟動,也可能會導致錯誤。2.如果想以復制數據文件的方式來備份數據庫,只需要stop slave;-->再備份數據庫文件-->start sl
regular expression ---正則表達式 --- REGEX 的一些補充
全部 can sta mat ner system spa ble ack 接著昨天的正則表達式,今天接著做一些補充: 先上兩個練習: 練習: 1.郵箱格式的校驗: [email protected] [email protected] [email protected]
幫助理解GAN的一些補充內容
熵的本質是夏農資訊量(log 1 p \f
STL基本使用方法總結及一些補充
(Hint:如果在main函式中定義STL的話會比較費時間,對於某些題目來說會超時,所以一般將STL定義為全域性變數,這樣的話快很多~) 一、vector向量容器 標頭檔案#include <vector> 1.建立vector物件(1)不指定容器大小vector<i
linux-一些補充
alias # 直接設定別名 alias cls=clear # 如果命令包含空格,用引號包含,建議使用單引號 alias cp='cp -i' # 取消別名 unalias cls 通過shell設定的別名生命週期跟隨shell生命週期,下次登入就會失效。 可通過修改配置
Image Caption(三) 一些補充
構建LSTM模型: #定義一個LSTM_cell lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell( hidden_size, forget_bias = 1.0,
開發環境、生產環境、測試環境的定義 + 一些補充
開發環境:開發環境是我們程式設計師專門用於開發的伺服器,配置可以比較隨意, 為了開發除錯方便,一般開啟全部錯誤報告。 測試環境:一般是克隆一份生產環境的配置,一個程式在測試環境工作不正常,那麼肯定不能把它釋出到生產機上。 生產環境:是指正式提供對外服務的,一般會關掉錯誤報告,開啟錯誤日誌。
web.xml servlet-mapping 一些補充
如果web.xml中的配置是 <servlet-mapping> <servlet-name>DispatcherServlet</servlet-name
關於Thread類的一些補充
執行緒的命名 先看下面這個例子: 也就是說如果我們是使用的繼承Thread類的方式來建立執行緒的話就可以重寫Thread類的這個方法給執行緒命名: 關於初始化 上面在給執行緒命名的時候重寫了Thread類的構造方法: 而在構造方法中有呼叫了一個i
關於條件隨機場的一些補充
1. 概率無向圖的因子分解 注:有一點筆者仍然不明白,《統計學習方法》是定義P(Y)的乘積是在最大團上進行,而有材料說明乘積是在極大團上進行。 無向圖中的極大團的結點個數可以是不同的,只要滿足“不能再加進任何一個結點”的條件,就是極大團。 因子分解是圖中所有極大
Windows+Git+TortoiseGit+COPSSH安裝圖文教程+個人的一些補充
首先要感謝“非亦不可”,本人最近突然把專案伺服器搞壞了,而專案又急需用,不得已又急用,大部分參照“非亦不可”的博文才成功搭建好伺服器。但是遵照“非亦不可”的教程,有一些小的地方還是需要注意一下,我做了適當的修改,然後成功搭建好了伺服器。以下絕大部分都是轉自http://bl
signal處理的一些補充
signal是一類比較特殊的存在,需要kernel和userspace通力合作才能將signal處理流程走通。 signal處理流程 簡單的流程描述如下: userspace: 利用系統呼叫sigaction(…)或signal(…)設定感興趣
一些命令的補充
鼠標 語法高亮 顯示 首字符 小技巧 並且 搜索 編輯 pac SORT命令sort排序是在內存中進行排序的,且排序算法非常的快,默認的排序規則是將文件的內容基於行的首字符進行排序,如果第一個字符相同,那麽就比較第二個字符,以此類推,實現快速排序sort命令的格式 格式
關於機器學習中的一些常用方法的補充
機器學習 k近鄰 apriori pagerank前言 機器學習相關算法數量龐大,很難一一窮盡,網上有好事之人也評選了相關所謂十大算法(可能排名不分先後),它們分別是: 1. 決策樹2. 隨機森林算法3. 邏輯回歸4. 支持向量機5. 樸素貝葉斯6
基礎數據類型之集合和深淺copy,還有一些數據類型補充
去重 不可變 blog 而是 ron 之間 key 哈希 內存 集合 集合是無序的,不重復的數據集合,它裏面的元素是可哈希的(不可變類型),但是集合本身是不可哈希(所以集合做不了字典的鍵)的。以下是集合最重要的兩點: 去重,把
python全棧開發【補充】復習os模塊常用的一些操作
刪除 os.walk post 好用 更新 tor inux abs 結構 import os # 1.切換路徑============= d = os.getcwd() #獲取當前的工作路徑 os.chdir(‘D:\\‘)#目錄的切換 print(os.getcwd
html5的一些小技巧,持續補充ing
pre 補充 body 小技巧 input log gpo date 自動 HTML <label> 標簽的 for 屬性 用處:項目中常有點擊label標簽自動勾選/取消radio的需求,之前都是js動態實現的啊啊啊,相見恨晚,23333 顯式的聯系:
第二十二節,TensorFlow中RNN實現一些其它知識補充
pre 針對 arr state nim 很多 常常 位置 代價函數 一 初始化RNN 上一節中介紹了 通過cell類構建RNN的函數,其中有一個參數initial_state,即cell初始狀態參數,TensorFlow中封裝了對其初始化的方法。 1.初始化為0 對於正向
python中的一些坑(待補充)
use fault none bsp lis ble list one table 函數默認參數使用可變對象 def use_mutable_default_param(idx=0, ids=[]): ids.append(idx) print(i