Unity 创建/实例化对象

article/2025/10/26 1:00:51

在程序运行过程中创建、实例化对象物体需要用到Object类中的 Instantiate 函数,例如,我们场景中有一个物体A: 

现在我们想要在场景中创建五个该物体,则用Instantiate函数将该物体作为参数传入:

using UnityEngine;public class Foo : MonoBehaviour
{public GameObject A;private void Start(){for (int i = 0; i < 5; i++){Instantiate(A);}}
}

运行效果:

场景中多出的五个A(Clone)物体即为我们创建的物体。


http://chatgpt.dhexx.cn/article/ABbJ79VJ.shtml

相关文章

几种对象实例化方式详解

一&#xff09;对象实例化常用方式 方式一&#xff1a;直接new一个对象&#xff0c;最常用的一种。 方式二&#xff1a;反射&#xff0c;通过Class.forName("类的全限定名")。 方式三&#xff1a;构造器&#xff0c;通过Class.forName("类的全限定名")&…

yolov5剪枝 实战

&#xff08;1&#xff09;步骤 剪枝的一般步骤只是在正常训练的后面加上了稀疏化训练和剪枝的步骤。 &#xff08;2&#xff09;稀疏化训练 主要区别 稀疏化训练的代码和正常训练的代码的差别主要体现在 ①反向传播 ②优化器 ③parse_opt代码 接下来从代码执行训练简单分析…

Spark 推测执行(speculative)

一 speculative简介 在spark作业运行中&#xff0c;一个spark作业会构成一个DAG调度图&#xff0c;一个DAG又切分成多个stage&#xff0c;一个stage由多个Task组成&#xff0c;一个stage里面的不同task的执行时间可能不一样&#xff0c;有的task很快就执行完成了&#xff0c;…

INT8 中的稀疏性:加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践

INT8 中的稀疏性&#xff1a;加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践 文章目录 INT8 中的稀疏性&#xff1a;加速的训练工作流程和NVIDIA TensorRT 最佳实践结构稀疏量化在 TensorRT 中部署稀疏量化模型的工作流程案例研究&#xff1a;ResNet-34要求第 1 步&#xff1a;…

非引导方法深度补全系列——1—— 《Sparsity invariant cnns》文章细读

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 创新点 论文概述 方法详解 网络结构&#xff1a; 杂七杂八 总结 参考 创新点 1.提出了一种稀疏卷积层&#xff0c;在卷积过程中使用二进制有效性掩码来指示缺失…

模型剪枝三:Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks

论文&#xff1a;https://arxiv.org/abs/1608.03665 代码&#xff1a;https://github.com/wenwei202/caffe/tree/scnn 1 核心思想 前面两篇文章https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/110953977和https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/1110…

Exploring Sparsity in Image Super-Resolution for Efficient Inference

目录 原文翻译 Abstract 1. Introduction 2. Related Work 4. Our SMSR Network 4.1. Sparse Mask Generation 4.2. Sparse Mask Convolution 5. Experiments 5.1. Implementation Details 5.2. Model Analysis 5.3. Comparison with State-of-the-art Methods Conclusion …

稀疏大模型简述:从MoE、Sparse Attention到GLaM

文 | 唐工源 | 知乎 Sparsity, ..., is another important algorithmic advance that can greatly improve efficiency. 稀疏性&#xff0c;是&#xff08;神经架构搜索&#xff09;之外另一个重要的算法进步&#xff0c;可以大大提高效率。 The use of sparsity in models is…

Sparse Learning

Sparse Learning 本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial。前面在总结ScSPM和LLC的时候&#xff0c;引用了很多Tutorial上的图片。其实这个Tutorial感觉写的挺好的&#xff0c;所以这次把它大致用自己的语言描述一下。不过稀疏编码是前两年比较火的东西&#xff0…

理解sparse coding

稀疏编码系列&#xff1a; &#xff08;一&#xff09;----Spatial Pyramid 小结&#xff08;二&#xff09;----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结&#xff08;三&#xff09;----理解sparse coding&#xff08;四&#xff09;----稀疏模型与结构性稀疏模型 -------------…

干货!SparCL,将Sparsity用在连续学习任务,相同表现下训练效率提升23倍!

点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入&#xff01; 作者简介 王梓枫 美国东北大学博士生&#xff0c;主要研究方向持续学习&#xff08;Continual Learning&#xff09;。 个人主页&#xff1a;https://kingspencer.github.io/ 报告题目 SparCL: 边缘设备上的稀疏…

MORE CONVNETS IN THE 2020S: SCALING UP KER- NELS BEYOND 51 × 51 USING SPARSITY

论文链接: https://arxiv.org/pdf/2207.03620.pdf code: https://github.com/VITA-Group/SLaKlink MORE CONVNETS IN THE 2020S: SCALING UP KER- NELS BEYOND 51 51 USING SPARSITY 一、引言&#xff08;二&#xff09;、大内核注意力&#xff08;二&#xff09;、卷积中的大…

Self-supervised Learning for Label Sparsity in Computational Drug Repositioning

论文地址&#xff1a;Self-supervised Learning for Label Sparsity in Computational Drug Repositioning 1. Introduction 药物重定位旨在根据已知的药物-疾病关联性揭示上市药物的新用途。其背后的逻辑是&#xff1a;目前市场上的小分子药物具有多靶点特性&#xff0c;这意…

xgboost:分割Sparsity-aware Split Finding

Sparsity-aware Split Finding1 在许多现实问题中&#xff0c;输入 x x x是稀疏的是很常见的。造成稀疏性的可能原因有很多: 1)数据中存在缺失值&#xff1b; 2)统计中频繁出现零项&#xff1b; 3)特征工程的处理结果&#xff0c;如独热编码。 重要的是使算法意识到数据中…

Sparsity constraint稀疏约束详解

Sparsity constraint稀疏约束详解 引子&#xff1a; 线性模型是我们经常使用的一种模型&#xff0c;比如&#xff1a; 文本分类中&#xff0c;bag-of-words 有p 20 K 个特征&#xff0c; 共有 N 5K 个文本样例&#xff1b; 在图像去模糊化&#xff0c;图像分类中&#xff0c;…

[机器学习速成课程] 稀疏性正则化 (Regularization for Sparsity)-学习笔记

稀疏性和 L1 正则化 学习目标&#xff1a; 计算模型大小通过应用 L1 正则化来增加稀疏性&#xff0c;以减小模型大小 降低复杂性的一种方法是使用正则化函数&#xff0c;它会使权重正好为零。对于线性模型&#xff08;例如线性回归&#xff09;&#xff0c;权重为零就相当于完…

机器学习14:稀疏性-Sparsity

现实世界中&#xff0c;问题的特征的数量往往是很大的&#xff0c;而其中起决定性作用的往往是很小的一部分&#xff0c;稀疏规则化算子的引入会学习去掉这些没有信息的特征&#xff0c;也就是把这些特征对应的权重置为 0。 1.稀疏性正则化&#xff1a;L₁ 正则化 稀疏向量通常…

稀疏(sparsity)矩阵的行压缩存储

压缩矩阵行或列来存储矩阵的格式是很普遍的&#xff0c;它们不会存储不必要的元素&#xff08;即空值&#xff09;。但是它们也不是非常有效的&#xff0c;当在一个矩阵-向量积或预解决的每个简单标量中需要间接寻址。行压缩存储方式会把一个稀疏矩阵行的非零数值放在连续的存储…

redis删除锁

redis删除锁 参考&#xff1a;百度安全验证 前言 在分布式系统中&#xff0c;由于redis分布式锁相对于更简单和高效&#xff0c;成为了分布式锁的首先&#xff0c;被我们用到了很多实际业务场景当中。 但不是说用了redis分布式锁&#xff0c;就可以高枕无忧了&#xff0c;如…

Redis进阶: 锁的使用

Redis进阶: 锁的使用 1. 概念1. 原子性2. 事务 2. 使用Redis构建全局并发锁3. Redlock&#xff08;redis分布式锁&#xff09;总结 相关Blog 1. 概念 1. 原子性 原子性 原子性是数据库的事务中的特性。在数据库事务的情景下&#xff0c;原子性指的是&#xff1a;一个事务&…