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魔改腳本

發布時間: 2024-07-26 05:05:06

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『貳』 ue4隻會藍圖不會c++有什麼影響嗎

影響就是,只能做漫遊,做不了游戲。。。。。

藍圖就是個節點編輯器,或者叫做可視化編程,這不是UE4首創的,更談不上任何的創新,因為這玩意在30多年之前,就已經被電影行業玩爛了。最早可以追溯到一款誕生於80年代初期SGI工作站上面,名叫Avid Media Composer的影視合成剪輯軟體。

自Avid之後,絕大部分影視動畫製作軟體里,都標配了這玩意。比如C4D,NUKE,Houndini等軟體,都有自己的節點編輯器。而UE4里的節點編輯器,唯一的不同之處在於,它起了一個"不一樣的名字",實則換湯不換葯。

下圖為C4D的節點編輯器(誕生於1996年發布的C4D V4版):

節點編輯器,是製作影視動畫的神器。因為它可以讓影視製作人員,跳過編程語言的學習。但要靠它做游戲,則更像是個笑話了。

動畫與游戲的根本區別,首先需求產生的順序不同。。。影視動畫是先有劇本,之後按照劇本來製作動畫,需求不會在中間環節產生變化,邏輯也不會在生產環節產生改變。而游戲中,玩家的行為是無法提前預知的,需求可能在任何時間產生變化。因此最直接的方法就是,不去設置可能改變需求的功能,讓玩家無法做出"計劃外的行為",但這也就根本無法稱之為"游戲"了,最多隻能算"場景漫遊"。

第二,對冗餘的忍受程度不同。。。動畫的邏輯,冗餘只在生產過程中產生,而成品本身,只是一個視頻文件。而游戲中產生的冗餘,將直接決定游戲的性能。如果按照一般的程序語言標准來說,藍圖生成的所有邏輯,其實含有大量的垃圾代碼。UE4的項目需要更高的硬體配置,其實主要並不是因為"畫面高大上",而是冗餘。假如把一個Unity項目的畫質,提升到超越UE4的水平,它需要的硬體配置,依然會比UE4項目要低很多。這就是UE4的項目很難移植到手機,掌機,而Unity卻可以的根本原因。

用偽代碼,舉個不太准確的例子,如果用代碼表示一個簡單的AI邏輯,「如果敵人A的位置,接近B的3米之內,B就開始攻擊。」

執行起來,大概是長這個樣子:

如果(A的X軸位置,減去B的X軸位置,小於3){

發動攻擊。。。

}

其實判斷條件就一個。。如果A的X軸-B的X軸,小於3,那麼就攻擊。

而如果用藍圖來生成出的代碼,有可能長這個樣子:

如果(A的X軸位置,減去B的X軸位置,小於3){

發現並不成立,於是去檢查是否等於3

}

如果(A的X軸位置,減去B的X軸位置,等於3){

發現並不等於3,排除法得出結論,距離大於3

發動攻擊。。。

}

同樣的結果,CPU就需要多做出兩次判斷,於是硬體要求就提升了一倍。。。。

藍圖這東西,作為愛好玩一玩可以,真的到了生產環節,我是真想不出它有什麼用。。。可以順利上線的游戲,比如《絕地求生》吧,你認為那裡面有多少邏輯,是用藍圖連出來的?我敢肯定的告訴你,一個都沒有。。。全是用C++寫的。。。

『叄』 數據工程師是做什麼工作內容

數據工程師都做什麼?
數據工程師負責創建和維護分析基礎架構,該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試,例如資料庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用於建模,挖掘,獲取和驗證數據集合等流程。
數據工程師的關鍵技能
下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。
1.大數據架構的工具與組件
數據工程師更關注分析基礎架構,因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。
2.深入了解SQL和其它資料庫解決方案
數據工程師需要熟悉資料庫管理系統,深入了解SQL至關重要。同樣其它資料庫解決方案,例如Cassandra或BigTable也須熟悉,因為不是每個資料庫都是由可識別的標准來構建。
3.數據倉庫和ETL工具
數據倉庫和ETL經驗對於數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。此外,數據存儲和數據檢索經驗同樣重要,因為處理的數據量是個天文數字。
4.基於Hadoop的分析(HBase,Hive,MapRece等)
對基於Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求,一般情況下HBase,Hive和MapRece的知識存儲是必需的。
5.編碼
說到解決方案,編碼與開發能力是一個重要的優點(這也是許多職位的要求),你要熟悉Python,C/C++,Java,Perl,Golang或其它語言,這會非常有價值。
6.機器學習
雖然數據工程師主要關注的是數據科學,但對數據處理技術的理解會加分,比如一些統計分析知識和基礎數據建模。
機器學習已經成為標准數據科學,該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處,就是讓你在這個領域極具市場價值,因為在這種情況下能夠「戴上兩頂帽子」會讓你成為一個更強大的工具。
7.多種操作系統
最後,需要我們對Unix,Linux和Solaris系統有深入了解,許多數學工具基於這些操作系統,因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問許可權和特殊硬體需求。

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