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U3D 物体Position的保存与加载

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简介：
本教程详细介绍如何在Unity3D中实现物体位置的数据保存和加载功能，适用于游戏开发中的存档与读取场景。 在U3D中，运行时可以记录物体位置的变化，并且停止后能够批量加载这些记录的位置。

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  • U3D 物体Position的保存与加载
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    本教程详细介绍如何在Unity3D中实现物体位置的数据保存和加载功能，适用于游戏开发中的存档与读取场景。 在U3D中，运行时可以记录物体位置的变化，并且停止后能够批量加载这些记录的位置。
     
  • OSMap：ORB-SLAM2地图的保存与加载功能
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    OSMap是一款基于ORB-SLAM2的工具，提供高效的地图存储和恢复解决方案。它帮助开发者轻松实现大规模环境中的即时定位与建图任务，增强机器人及自主导航系统的灵活性和可靠性。 OSMAP表示ORB-SLAM2地图序列化的概念。这是一种将ORB-SLAM2生成的地图数据转换为文件格式的方法。 ORB-SLAM2是一种基于视觉的SLAM系统，可以从视频流中构建点云（或类似）地图，并利用该地图进行自我定位。该项目在GitHub上开放源代码，主要用于支持其论文ORB-SLAM2：一种用于单目、立体声和RGB-D相机的开源SLAM系统的概念验证。 尽管ORB-SLAM2能够生成地图数据，但它不具备将这些信息保存到文件中的功能或从文件中加载它们的能力。许多用户建议在GitHub上的代码库中添加这一特性，但由于项目范围限制而未被采纳。 经过对多种序列化方案的深入研究，并结合自己对于地图文件格式的一些经验积累后，我决定重启该项目并设定一个更广泛的目标：创建一种新的方法来实现ORB-SLAM2的地图数据保存与加载功能。
     
  • C# Winform UI配置的保存与加载示例
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    本示例演示了如何在C# Winform应用程序中实现界面配置（如控件位置、大小等）的持久化存储与恢复功能，便于用户个性化设置。 C# Winform 的上手简单且 UI 界面设计方便快捷，在实验室快速开发数据采集应用程序方面非常高效。然而，它存在一个小缺陷：UI界面配置必须在运行程序前设置好各控件的值。如果在运行过程中修改了这些值，并且由于停止运行或代码错误导致程序卡死，重新启动时之前所做的所有更改都需要重新进行设定，这会增加工作量并容易出错。 为了解决这个问题，我的思路是：当程序运行时对 UI 控件值进行了任何改动后立即保存配置。这样，在下次启动应用程序的时候就可以直接加载已经保存的设置。为了高效地遍历各个控件并将它们的状态存储下来，我认为使用易于查找内容且可扩展性良好的 XML 标记语言是最优的选择。
     
  • Unity3D加载和保存XML文件
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    本教程详解如何在Unity3D中实现XML文件的加载与保存功能，涵盖基本概念、代码示例及应用场景，助您轻松掌握数据持久化技巧。 在Unity3D项目中读取并保存XML文件是一种常见的配置数据或非数据库存储方案的选择方法。下面是一个简单的步骤介绍以及示例代码来帮助实现这一功能。 ### 步骤一：创建XML文档 首先，你需要一个XML结构来存放你的数据。例如： ```xml Default Player 0 ``` ### 步骤二：读取和解析XML文件 使用C#的`System.Xml.Linq.XDocument`类可以很容易地处理XML文档。 #### 1. 从资源中加载XML文件 假设你的XML文件已经放置在Unity项目的Resources文件夹下，你可以这样访问它： ```csharp string xmlFilePath = Assets/Resources/settings.xml; TextAsset textFile = Resources.Load(xmlFilePath); XDocument xmlDoc = XDocument.Parse(textFile.text); ``` #### 2. 解析XML并读取数据 解析文档后，可以通过XPath查询来提取所需信息。 ```csharp var playerNameElement = xmlDoc.Root.Element(PlayerName); string playerName = (playerNameElement != null) ? playerNameElement.Value : Default Player; var scoreElement = xmlDoc.Root.Element(Score); int playerScore = int.Parse(scoreElement?.Value ?? 0); ``` ### 步骤三：修改XML文件 在处理完数据后，你可能需要更新你的XML文档。 ```csharp playerNameElement.Value = newPlayerName; scoreElement.Value = playerNewScore.ToString(); xmlDoc.Save(xmlFilePath); // 注意这里保存的路径应该是可写的目录。 ``` ### 总结 以上示例展示了如何在Unity项目中读取和写入XML文件。这种方法非常适合需要配置管理或非数据库数据存储的小型到中等规模的应用程序。 这些基本步骤应该足够你开始使用XML来处理你的游戏设置或者保存玩家进度了。
     
  • TensorFlow中加载与保存预训练模型的示例
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    本文章介绍了如何在TensorFlow框架下加载和保存预训练好的模型。通过具体实例展示了代码实现过程，并提供了详细的步骤说明。适合希望复用已有模型成果的学习者参考。 在使用TensorFlow进行训练后，我们需要保存模型文件以便后续使用。有时我们可能还需要利用他人已训练好的模型，并在此基础上继续训练。为此，了解如何处理这些预存的模型数据至关重要。 1. **TensorFlow 模型文件** 当你将模型存储到checkpoint_dir目录下时，会生成如下的文件结构： ``` |-- checkpoint_dir | |-- checkpoint | |-- MyModel.meta | |-- MyModel.data-00000-of-00001 | |-- MyModel.index ``` **1.1 Meta 文件** `MyModel.meta` 文件包含了图的结构信息。
     
  • TensorFlow中加载与保存预训练模型的示例
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    本示例详细介绍如何在TensorFlow框架下加载和保存预训练模型，涵盖相关代码实现及应用场景，帮助开发者有效利用现有资源。 今天分享一篇关于如何在TensorFlow中加载预训练模型以及保存模型的实例文章。该文章具有很好的参考价值，希望能为大家带来帮助。
     
  • SO的内存加载与加载器优化
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    本文探讨了如何通过优化内存管理和加载器机制来提升软件性能，重点分析了SO文件在运行时的加载过程及其实现细节。 ### SO的内存加载及改进加载器 #### 一、引言 在之前的探讨中，《SO文件抽取及加载器实现》一文介绍了SO文件的基本抽取及其加载器初步实现的方法。本段落将进一步深入研究如何将这些抽出后的SO文件直接整合到加载器之中，以支持它们在内存中的无缝加载与替换。我们将重点关注于SO文件的内存加载过程以及改进原有加载器的支持方式。 #### 二、SO的内存加载 SO文件在内存中被载入的过程可以分为三个主要步骤：页面对齐及解析段信息、执行重定位操作，构造函数调用。这里重点解释前两个步骤的内容： **1. 内存映射** - **页面对齐问题**: 在将SO文件载入到内存之前，需要确保其起始地址已经进行了页面级别的对齐处理，因为`mprotect`功能是以页为单位来更改内存权限的。如果初始位置没有正确对齐，则使用`mmap`重新分配适当大小的空间。 - **段信息解析**: 通过分析ELF文件格式获取各个节区的信息（如`.text`, `.data`)并根据这些细节填充内存。 **2. 重定位** - **非外部符号的重定位**: 这一阶段的操作与链接器处理类似，即查找符号表以确定内部函数或变量的实际地址。 - **外部符号的重定位**: 程序运行时，使用`dlsym`获取外部引用的具体位置。在这个过程中需要创建一个`soinfo`结构体，并将其加入到SO列表中以便后续管理。 **soinfo结构体的管理** - `solist`: 用于存储所有已加载SO文件的信息。 - 每个`soinfo`包含指向链表下一个元素的指针，以及追踪已加载和可用对象头部的其他指针 (`sonext`, `freelist`)。 - 使用`alloc_info()` 和 `free_info()` 函数进行分配与释放操作。 #### 三、改进加载器 针对之前实现中的SO文件抽取和加载功能分离的问题，提出了将这些功能整合进同一加载程序内的方案。具体来说： **优化策略** - **LOAD段选择**: 考虑到指令集修改的可能性，建议将抽取出的SO附加于LOAD2部分末尾。 - **结构调整**: 修改现有结构以支持直接从内存中载入SO文件的方式，例如添加特殊标记来指示特定LOAD段包含待加载内容。 #### 四、总结 通过研究SO文件在内存中的加载过程以及改进现有的加载器设计，我们能够更高效地管理和使用动态链接库。这种方案不仅减少对文件系统的依赖提高了速度，并且使整体架构更加灵活和有效。此外，合理管理`soinfo`结构体及其列表有助于更好地控制每个SO的生命周期，避免资源浪费。这对于深入了解Linux环境下的动态加载机制非常有价值。
     
  • 在VS2015中加载三维物体
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    本文将介绍如何使用Visual Studio 2015开发环境加载和显示三维物体，涵盖必要的设置步骤及编程技巧。 建立一个编程环境来实现读取三维物体，并进行线框显示、着色、纹理映射以及旋转、缩放等功能。支持的三维模型包括点云、网格和体数据等类型。
     
  • PyTorch中保存和加载模型示例
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    本示例介绍如何在PyTorch框架下有效保存与加载训练好的深度学习模型，涵盖基础API用法及其实践应用。 在PyTorch中保存数据的格式通常为.t7文件或.pth文件。.t7文件是沿用自torch7中的模型权重读取方式，而.pth则是Python环境中常用的存储格式。相比之下，在Keras中则使用.h5文件来保存模型。 以下是保存模型的一个示例代码： ```python print(=> Saving models...) state = { state: model.state_dict(), epoch: epoch # 将当前的训练轮次一同保存 } if not os.path.isdir(checkpoint): os.mkdir(checkpoint) torch.save(state, checkpoint + /checkpoint.pth) ``` 这段代码首先打印出一个提示信息，然后创建了一个包含模型状态字典和当前训练轮数的状态字典。如果指定的检查点文件夹不存在，则会通过os模块中的mkdir函数来创建它，并将保存好的状态对象存储到制定路径下的checkpoint.pth中。
     
  • PyTorch中保存和加载模型示例
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    本教程提供了一个详细的步骤指南，在PyTorch框架下如何有效地保存与加载训练好的机器学习或深度学习模型。通过几个具体例子演示了使用`torch.save()`及`torch.load()`函数的常用方法，帮助开发者简化模型管理流程。 今天分享一篇关于如何使用Pytorch保存和读取模型的文章，内容具有很好的参考价值，希望能为大家带来帮助。一起跟着文章深入了解一下吧。