带有拾取和下降块的明显“bug”
看起来，当一个代理被A点的“容器”取走并运送到B点时，它在内部仍留在A点。我曾在几个模型中与试图将代理从B点扔下，然后将其从B点移动的做法作过斗争，结果发现当它移动时，它从A点移动。我采用了Felipe的模型“运输箱子-批量和拾取”，在扔下之后只是简单地移动一个动作，代理就被从原来的A点移动了。这种行为不可能是正确的。如果座席停留在原来的位置，则dropoff阻止的目的是什么？在这里可以看到修改后的模型查看修改后的运输框，以显示代理位置
有没有一种方法可以让模型和容器一起移动，然后被扔下来，出现在那个位置？或者我只需要为探员做一个专用的移动块吗？此外，即使您在所有队列和延迟块中指定“代理位置”作为目的地，它也不会出现。
共有1个答案
在丢弃后的队列中，如果您选中了该选项，代理将返回到先前的位置，即被拾取前的节点...
只要取消勾选那个框，一切就会按你的计划进行...我认为您可以在队列块或moveTo块中这样做，这不会有任何区别
-
问题内容： 我正在使用Java 8流来迭代带有子列表的列表。外部列表大小在100到1000之间变化（不同的测试运行），内部列表大小始终为5。 有2个基准测试运行显示出意外的性能偏差。 运行1 运行2 我有两个问题： 为什么两次测试运行的loop + 500和loop + 600之间存在一致，显着的性能差异？ 为什么在Run1 stream + 400和Run2 stream + 300中存在明显但
-
这里，我们将介绍一下拾取和选择的区别和使用方法。 拾取 通过平台提供的属性和接口，我们可以获取鼠标拾取到（Pick）的物体，将下面的代码输入到项目文件中，即可打印当前拾取和之前拾取的物体。 // 每一帧判断拾取的物体是否发生变化 app.on('update', function () { if (app.picker.isChanged()) { console.clear(); //
-
在本节中，我们将介绍梯度下降（gradient descent）的工作原理。虽然梯度下降在深度学习中很少被直接使用，但理解梯度的意义以及沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值的原因是学习后续优化算法的基础。随后，我们将引出随机梯度下降（stochastic gradient descent）。 一维梯度下降 我们先以简单的一维梯度下降为例，解释梯度下降算法可能降低目标函数值的原因。假设连续可导
-
有2个基准运行显示了意外的性能偏差。 运行1 运行2 null 解决方案：根据apangin的建议，禁用分层编译使JIT结果稳定。
-
我正在设计一个广告系统，根据广告的重量（出价）在广告之间随机轮换。 我四处搜索，找到了以下算法： 获取所有加权数的总和 在0和和之间选择一个随机数 循环表（ads）和if（随机数） 使用算法循环打印1000次 这很好。但正如你所看到的，即使权重相等（出价），广告f收到的浏览量几乎是广告a的3倍。 我试图通过考虑广告已经获得的观点，使算法更加公平。我通过减少每个视图的重量来做到这一点。 我不能使它工
-
我看过一些样品，但没有一个适合我的需要。 我已经为动画创建了两个xml文件，但我不知道在更改的可见性时如何启动它们。