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Unity 优化之 逻辑代码的性能瓶颈与优化方法

首先感谢侑虎科技 UWA DAY 2018的精彩分享,笔者本篇中的优化方法主要是对UWA DAY其中一部分精彩分享的整理,使用的主要排查工具是UWA GOT 有不正确或者不准确的地方欢迎留言指正 下面列举一些容易产生堆内存的函数 Unity API: Debug.Log AssetBundle.LoadAsset Object.Instantiate/GameObejct.SetActive Object.name GameObject.AddComponent ParticleSystem.Play/Stop/...(不指定某个粒子系统调用,就是相当于GetComponentInChildrens差不多) Physics.Raycast Plugins: UIPanel.LateUpdate LuaInterface.LuaDLL.lua_tostring Protobuff.Serializer.Deserialize System: System.Delegate.Combine Foreach string.Concat/Split/ToLower 特殊问题 子线程堆内存分配——>"随机卡顿"(UWA评测线上MONO可测) 查看评测中如果MONO累计分配持续的高开销,就会特别容易造成GC,如果是偶尔低频率的造成MONO高开销,这种影响很小,但是也会产生另外一个问题,如果一次产生的mono开销特别高,就会造成堆内存不足额外分配堆内存的情况 堆内存 -泄漏分析 在UWA GOT :Mono/persistent 显示的堆内存都是GC不掉的 ,显示数值为每1000帧强制GC后的残留MONO 数值 原因: C# 直接引用(容器、static变量) Lua 间接引用 CPU 瓶颈函数定位 Instantiate Resources.Load/AssetBundle.LoadAsset GameObject.SetActive(true) GameObject.AddComponent CharacterController.Move AudioSource.Play/Volume/...(Stream Audio) SystemInfo.batteryLevel Application.internetReachability 注意:使用uwa API进行打点测试的时候尽量不要在循环内进行打点测试 高频 Update 测试1000GameObject的Update Unity 2018 的 ECS是一个不错的选择 方式 平均值 增量 ThreadSleep 32.25ms 0 Update 35.18ms 2.93ms Coroutine 39.81ms 7.56ms Manager 32.45ms 0.17ms

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手把手教你监督学习(附python实战代码

为什么选择人工智能和机器学习? 人类的未来是人工智能/机器学习。任何不了解的它们的人很快就会发现自己已经落后了。在这个充满创新的世界中醒来感觉科技越来越像魔术。有许多种方法和技术来执行人工智能和机器学习来解决实时问题,其中监督学习是最常用的方法之一。 什么是监督学习? 在监督学习中,我们从导入包含训练属性和目标属性的数据集开始。监督式学习算法将学习训练样本与其相关目标变量之间的关系,并应用该学习关系对全新输入(无目标)进行分类。 为了说明监督学习是如何工作的,让我们从一个根据他学习的小时数来预测学生分数的例子。 在数学上,Y = f(X)+ C 其中,f将是标记学生为考试准备的小时数之间的关系; X是INPUT(他准备的小时数); Y是输出(标记在考试中得分的学生); C将是随机错误。 监督学习算法的最终目标是以给定的新输入X,输出最大精度预测Y。算

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教你用Python解决非平衡数据问题(附代码

好久没有更新自己写的文章了,相信很多读者都会比较失望,甚至取关了吧,在此向各位网友道个歉。文章未及时更新的主要原因是目前在写Python和R语言相关的书籍,激动的是基于Python的数据分析与挖掘的书已经编写完毕,后期还继续书写R语言相关的内容。希望得到网友的理解,为晚来的新文章再次表示抱歉。 本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理,内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理,以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。 SMOTE算法的介绍 在实际应用中,读者可能会碰到一种比较头疼的问题,那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚,即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中,欺诈类观测在样本集中毕竟占少数;客户流失问题中,非忠实的客户往往也是占很少一部分;在某营销活动的响应问题中,真正参与活动的客户也同样只是少部分

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带你入门Python数据挖掘与机器学习(附代码、实例)

一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘?数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析,最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时,牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高,还是和其他商品摆在一起销量更高。数据挖掘技术就可以用于解决这类问题。具体来说,超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。 在日常生活中,数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言,常常需要对其客户的等级(svip、vip、普通客户等)进行划分,这时候可以将一部分客户数据作为训练数据,另一部分客户数据作为测试数据。然后将训练数据输入到模型中进行训练,在训练完成后,输入另一部分数据进行测试,最终实现客户等级的自动划分。其他类似的应用例子还有验证码识别、水果品质自动筛选等。 那么机器学习技术又是什么呢?一言以蔽之,凡是让机器通过我们所

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教你用Python进行自然语言处理(附代码

自然语言处理(NLP)是数据科学中最有趣的子领域之一,越来越多的数据科学家希望能够开发出涉及非结构化文本数据的解决方案。尽管如此,许多应用数据科学家(均具有STEM和社会科学背景)依然缺乏NLP(自然语言处理)经验。 在这篇文章中,我将探讨一些基本的NLP概念,并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读,但前提是假设读者具备Python的知识。 你是在说spaCy吗? spaCy是一个相对较新的包,“工业级的Python自然语言工具包”,由Matt Honnibal在Explosion AI.开发。它在设计时目标用户以应用数据科学家为主,这也意味着它不需要用户来决定使用哪个算法来处理常见任务,而且它非常地快—快得难以置信(它用Cython来实现)。如果你熟悉Python数据科学栈,sp

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正则表达式 删除 Java 代码中的注释

想如何删掉所有java 或xml 中的注释,还在寻找eclipse 中的快捷键了吗,你out了,现在都用正则表达式了、 首先我们了解java 中的注释无非3种: // 单行注释 /* */ 多行注释 /** */ 文档注释 我们可以使用 Ctrl+F 中替换方式来解决,把注释都替换为为空,这样就解决了删除注释的目的。这里我们需要用到正则表达式 在options 中选择Regular expression 。在上面方框填入正则表达式 删除 java 注释 /* */: /\*{1,2}[\s\S]*?\*/ 删除 java 注释 //: //[\s\S]*?\n 删除xml注释: <!-[\s\S]*?--> 删除空白行: ^\s*\n \n或者是\r\n 或者是\r 都可能是换行符,要看你的系统是windows还是Unix/Linux或者是mac的系统

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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