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出一区顶刊文复现（复现程度90%），关于自适应强化学习机械臂控制，涉及固定时间，滑膜，和输入饱和。最近成功复现了一篇一区顶刊关于自适应强化学习机械臂控制的文章，复现程度达到了 90%。这其中涉及到一些非常有意思的技术点，包括固定时间、滑膜以及输入饱和相关内容，在这里跟大家分享分享。
嵌入式试玩窗口的尺寸由编辑器面板决定，而非 project.godot 中的 viewport 设置。理解「逻辑分辨率」与「窗口适配策略」的区别，才能正确控制嵌入式窗口的显示效果。根据实际需求选择合适的适配选项，即可获得理想的试玩体验。
之前在使用vscode/trae调试godot的时候，发现断点一旦触发，鼠标悬停显示的变量值就不会再被更改，导致调试的非常痛苦。而在godot原生编辑器内的断点则不会出现这种情况。查阅了非常多的资料也没有找到解决方案。
godot+visual studio配置环境，使用c#编写游戏脚本
前置条件：电脑已经配置好 JDK 环境。
Godot、Netty、Protobuf、C#、ioGame 网络通信联调。游戏客户端使用的是 Godot，使用的 C# 开发，与服务器通信使用的是 Protobuf。服务器使用 netty，双方使用 Protobuf 进行网络通信。网络通信使用 webSocket├── godot-client ## godot 客户端└── ioGameSimpleOne ## netty 服务器。
文章摘要： 本文详细介绍了Godot 4.3的下载安装与项目创建流程。首先从官网下载对应系统版本的Godot，安装后通过设置切换为中文界面。随后演示了如何创建新项目：填写名称、选择存储路径（建议非C盘），并启用自动生成项目文件夹功能。完成设置后点击“创建并编辑”即可进入开发环境。文章结尾预告下一章将讲解Godot界面操作与场景搭建，欢迎读者留言交流。所有步骤均配有简明指引，适合新手快速上手。
摘要 Godot 4.5稳定版已上线，本文汇总了GDScript和C#开发者的下载渠道。GDScript推荐SourceForge/Godot Hub/itch.io镜像，支持全平台；C#需下载Mono版并配置.NET SDK和外部编辑器（如VS Code）。文中包含各平台下载链接及C#环境配置指南，详情可查看评论区补充。
在godot-rust中实现类似bevy的状态管理功能
文章摘要：作者分享了从Godot内置Resource类转向Json实现游戏数据存取的经验。介绍了基于C#的SaveHalper工具类，使用System.Text.Json进行序列化/反序列化操作，并说明数据类需标记[Serializable]特性。重点展示了通过创建临时文件防止保存错误的实现方案，包含错误处理机制。该方法提供了更灵活的文件路径管理，适合需要自定义存储位置的开发场景。（149字）
PS：本文对上面的学习资料进行补充，请务必要学习上面的资料。关于密码加密相关的关键词有：哈希加密（包含加密哈希算法、非加密哈希算法，慢哈希加密是哈希加密的一种特殊设计）、对称加密，非对称加密、加盐、成本因子、碰撞、撞库、彩虹表。
【代码】godot shader设置透明度。
将 Godot 引擎运行时移植至鸿蒙 PC 可行性高，已有社区分支验证渲染、输入、音频等核心功能；但移植编辑器本体因沙箱限制、禁 JIT、禁外部进程等硬约束，难度极高，维护成本巨大。最优方案为：在传统桌面端开发，通过导出 HAP 包部署至鸿蒙设备运行。建议优先采用“运行时移植 + 远程/网页编辑”组合，避免盲目移植编辑器。
上一次增加了武器的动画, 今天继续进行视觉优化, 加入攻击的粒子特效, 让开火更有感觉!
原理是获取图像的A通道进行膨胀+高斯模糊+uv移动旋转这个例子没写很好随便写的，将就着用。
godot 资产导入 unity
Godot，2d中的超级新星，但是拉胯的地方还是有，3D是软肋中的软肋，就跟拿着胶带粘好的承重柱一样，只做3d的不太建议使用，还是去搞UE好一点；unity越来越臭只是时间问题，现在比较不推荐任何新人使用。cocos，牢cocos，拉就拉在教程和变动巨大这一块，电脑上有一款3.6、3.8、3.0代码写法都不一样的引擎，教程少而且断层严重，这个引擎主要优势还是在WX+DY方面，适配已经非常完善了，打
以下是使用Godot编写的简单RSA文本加密代码示例：extends Nodefunc _ready():# 选择RSA密钥大小var key_size = 2048# 生成RSA密钥对var rsa_key = RSA.new()rsa_key.generate(key_size)# 打印公钥和私钥p...
使用shader方式裁剪圆形头像
客户端 Godot 4，服务端 Rust游戏玩法很简单，类似 agar.io使用鼠标控制移动方向按下鼠标左键进行冲刺冲刺会掉落 20% 的质量质量太小的玩家不能冲刺质量差距大于 1.5 倍才能吃掉另一个玩家玩家的质量会随时间慢慢掉落，质量越大掉落几率越高质量与半径的换算公式：质量 = PI * 半径 * 半径GitHub: https://github.com/jerryshell/agarust
Godot 快捷键配置以及代码注释
上一节讲述了CanvasItem内置文本绘制函数，以及TextLine和类，绘制单行和多行文本的基础内容。但是实际上TextLine和类比我们想象的要功能丰富和强大的多。本节就来详细介绍一下。本节简单补充了一下TextLine和的细节功能，包括图文混排和制表这两个非常重要的功能。其实不仅仅可以添加图片站位来实现图文混排，实际上也可以将控件或某些节点混合到文字中国对于绘制表格，如果想要更细节的控制则
原来godot还有一个无头模式. vscode用的就是这个无头模式进行的开发.看来godot是未来啊.
因此，虽然有 C++ 基础可以让学习 GDScript 更容易一些，但仍然需要花一些时间来熟悉 GDScript 的特性和 Godot 引擎的使用方法。：C++ 和 GDScript 都是面向对象的语言，因此你对 C++ 中的类、对象、继承、多态等概念已经有一定了解，这些概念在 GDScript 中同样适用。
就这样就实现了文本框，输入框和按钮的实现，以及对应的事件，后面还有很多的功能，都需要慢慢的研究。这个里面需要研究以下c++的控件页面的开发和熟悉，毕竟好久没有使用c++了，先来看以下代码吧。记录每次研究源码的突破，今天已经将打字练习的功能完成了一个基本模型，先来看下运行效果。下一步开始研究加工车间的面板，虽有难度，但也有挑战。
规划及控制算法理论分析， 涵盖详细的自动驾驶规划及控制模块的算法理论（规划大约有18页，控制大约有17页）。其中规划模块主要围绕Apollo6.0实现的EMplanner展开，控制算法详细叙述了常用控制算法包括PID、模糊控制、LQR、MPC的算法原理并结合实际工程经验进行算法比对。控制领域有句老话，做自动驾驶控制的人才是真正依靠经验积累出来的，经验无价。同时正值毕业季，希望这两份文档给需要人带来
Godot支持使用Python作为脚本语言。可以通过以下步骤在Godot中使用Python：在Godot引擎下载页面下载并安装最新版本的Godot，确保安装了Python支持。在Godot编辑器中，打开“设置”菜单，选择“语言”，然后将“脚本语言”更改为“Python”。创建一个新的节点，右键单击它，选择“添加脚本”，并将脚本语言设置为“Python”。在新创建的脚本文件中编写Py...
实时碰撞检测
本文介绍了在Godot游戏引擎中实现角色攻击功能并引入有限状态机(FSM)设计模式的过程。首先详细讲解了如何制作攻击动画、配置输入映射和定义攻击规则，包括触发条件、持续时间和状态限制等。然后分析了当前代码结构存在的问题，如逻辑耦合、可维护性差等，提出了使用有限状态机的解决方案。 有限状态机将角色行为分解为独立的状态（如待机、移动、攻击等），每个状态处理自己的逻辑，通过预定义规则进行状态转换。文章阐
本文介绍了Godot引擎中Y排序的实现要点：1）Y排序需要在父节点开启才能生效，仅子节点开启无效；2）在菱形地图中使用Y排序时，角色图片的原点应设置在脚下（Y偏移-100），若原点在中间会导致角色下半部分被地图遮挡。通过调整图片原点位置，可以正确实现角色与地图的层级排序效果。
看着算法自己折腾了三个通宵，最后给出的参数组合比人类工程师的还骚——Kp=2.33，Ki=1.87，Kd=0.42。去年实验室有个哥们把Ki调成0.5，结果无人机在实验室画出了毕加索风格的轨迹，成功击落三盏吊灯。实验室的学弟靠这个让无人机学会了空中转笔，虽然实用性存疑，但确实在漫展上骗到了学妹的微信。四旋翼pid模糊pid控制，simulink仿真，matlab仿真，数据调好，自主学习。四旋翼pi
本文针对游戏开发中角色状态管理的复杂性，提出基于 有限状态机（FSM） 的Godot实现方案。通过 状态基类（State）定义统一的生命周期方法（进入/退出/更新），配合状态管理器（StateMachine）集中调度状态转换。
这事儿说着容易做着难，尤其是当系统存在外部干扰还要省通信资源的时候——这时候固定时间自适应事件触发滑模控制就该出场了。这时候自适应机制的表现就惊艳了——在突加2Hz正弦干扰时，传统滑模的跟踪误差会飙到0.15m，而咱们的方法能把误差压在0.02m以内。更绝的是通信次数减少了60%，这对那些靠电池续命的无人机来说简直是救命稻草。不过实测中也发现个有意思的现象：当q/p比值超过3/2时，虽然收敛时间更
【极简】Godot 有限状态机，实现角色空闲、行走、跳跃三态转换。
本文介绍了如何在Godot游戏引擎中实现有限状态机(FSM)并应用于玩家角色控制。作者首先重构了项目结构，创建了state_machine、state、state_transition和state_loader四个核心脚本文件。然后在玩家场景中添加StateMachine节点并配置参数，创建idle、walk、attack三个具体状态节点。文章展示了如何启动状态机，并调整player.gd脚本使之
关键词：碰撞检测、godot、游戏开发、RigidBody3D、CSGBox3D
本文介绍了在Godot 4.5中优化竖版无限地图地形生成的流式处理方法。针对一次性加载全部tiles导致的帧率下降问题，提出将区块(chunk)进一步细分，通过分批处理实现流式加载。心原理是将每个chunk的地形数据拆分为多个小批次，在每帧处理固定数量的tiles，避免主线程阻塞。引入时间预算机制控制每帧处理时长。该方法有效平衡了地图生成效率和帧率稳定性，适用于开放世界等大型场景游戏开发。
江湖上最近流行用生成对抗网络搞新能源场景生成，今天咱们来扒一扒这个基于条件WGAN-GP的改进方案。在江苏某地的风光数据集上测试，JS散度比原方法降了38%，生成场景的时序波动特性跟真实数据肉眼难辨。通过改进的条件深度卷积生成对抗网络模型对 DG 出力的不确定性进行建模，并在模型中加入月份标签信息以生成面向规划的风光联合出力场景。先看数据怎么喂给模型。我在该文所使用 条件DCGAN方法 的基础上进
在Godot中有四个节点必须要加入collision shape才能使用，分别是Area2D，CharacterBody2D，StaticBody2D，RigidBody2D。而这个第五层将在我的关卡转换时起作用，下图中我将关卡转换节点的mask设置在第五层，也就是说当有一个物体也处在第五层时，就会被检测到。例如：在player节点中，我将player设置在第五层，它可以被处在第一层和第二层的物体
机器视觉框架源码vs2019可以直接编译应用于视觉检测AOI视觉检测机械手定位点胶插件激光切割视觉螺丝视觉贴合激光焊接机视觉裁板仅供学习使用，不提供技术，想所有功能都能用的出门右转此框架是标准化拖拽式编程，此框架不适合零基础者。
数据结构预算法是机器学习领域不可或缺的基石，它通过高效地组织和处理数据，为复杂模型的训练和预测提供支撑。正是这些基础组件使机器学习模型能够从海量数据中提取有价值的模式，没有高效的数据结构和算法，现代机器学习系统将难以实现实时响应与精准预测。这些内部数据结构的优化直接决定了算法的收敛速度和资源消耗，优秀的实现往往能够将计算复杂度降低数个数量级，使得训练大规模模型变得更加可行。它们不仅提高了模型性能，
本文详细介绍了基于Docker的Go语言聊天室项目的部署流程。主要内容包括：1.项目目录结构规划；2.文件上传虚拟机的两种方法；3.客户端和服务端Dockerfile的编写说明；4.docker-compose.yml配置，包含MySQL、Redis、服务端和客户端的容器化部署；5.关键连接参数的调整方法；6.完整的项目运行步骤，包括镜像构建、数据库初始化、容器启动和日志监控等。该方案实现了Go项
AD采样电路里藏着0.1%精度的取样电阻，旁边还趴着颗不起眼的磁珠，专门对付变频器产生的高频干扰。量产时烧录固件的工装是个黑科技，能同时烧写DSP和FPGA，流水线上的小妹都能操作。曾经有个新手直接拿demo代码驱动5KW电机，结果让编码器变成了光电烟花发射器——所以啊，学习可以，量产慎行。隔壁的惯量识别模块更刺激，让电机做加减速运动时，算法实时计算扭矩波动，像极了给旋转的轮胎做B超。CANope
案例包括fdtd模型、fdtd设计脚本、python代码构建深度学习框架，pytorch架构的使用，神经网络的训练代码和测试代码，一个单独的例子来演示正向网络与逆向网络的功能，复现结果，以及一份word教程。案例包括fdtd模型、fdtd设计脚本、python代码构建深度学习框架，pytorch架构的使用，神经网络的训练代码和测试代码，一个单独的例子来演示正向网络与逆向网络的功能，复现结果，以及一
S32K144的UDS Bootloader开发挺有意思的，特别是用周立功的ZCANPRO脚本做上位机，比想象中省事儿。先给大伙看看我折腾出来的架构：底层是S32K144的Flash驱动，中间层实现UDS协议栈，上层用ZCANPRO发诊断指令，整个链路跑起来像德芙巧克力似的丝滑。用位运算拼装32位数据时，注意MCU的大小端设置，我这块板子用的是Big-endian模式。这脚本最妙的是checksu
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