actor模型，请问Actor X只能把有套skin的模型导出吗

本文目录一览

1，请问Actor X只能把有套skin的模型导出吗
2，akka actor模型和java thread模型各有什么优势
3，max导角色动作用actor到UDK里面怎么把武器跟身体分开导
4，为什么Actor模型是高并发事务的终极解决方案
5，Actor模型的本质究竟是要处理什么疑问
6，java fork join和thread的区别

1，请问Actor X只能把有套skin的模型导出吗

歐歐!!!!我搞定了~他外掛下面有一個選項叫做all textured打勾起來就OK了~我想沒有人不會沒套材質的吧...這個應該相當夠用!!!!

请问Actor X只能把有套skin的模型导出吗

2，akka actor模型和java thread模型各有什么优势

感觉可能是 akka actors 更加成熟，有更多案例验证，没有必要重新造轮子了毕竟这个只是一个库，而不是语言本身

了解java内存模型对深入了解jvm有很多好处。JMM通过控制主内存与每个线程的本地内存之间的交互，来为开发者提供内存可见性保证。

akka actor模型和java thread模型各有什么优势

3，max导角色动作用actor到UDK里面怎么把武器跟身体分开导

你建模的时候就不要把武器和人物一起建啊，框选你要导的试试，ActorX 的Skin Export属性下边应该有一个invert selected，印象中是，意思就是只转换选中项。

你也可以一块建，不过导出的时候你要把要导出的物体全选中，比如人物模型，导完人物模型，你再全选武器模型，然后再导出就行了，导出有导出选定对象功能

max导角色动作用actor到UDK里面怎么把武器跟身体分开导

4，为什么Actor模型是高并发事务的终极解决方案

其实无论是使用数据库锁还是多线程，这里有一个共同思路，就是将数据喂给线程，就如同计算机是一套加工流水线，数据作为原材料投入这个流水线的开始，流水线出来后就是成品，这套模式的前提是数据是被动的，自身不复杂，没有自身业务逻辑要求。适合大数据处理或互联网网站应用等等。　　但是如果数据自身要求有严格的一致性，也就是事务机制，数据就不能被动被加工，要让数据自己有行为能力保护实现自己的一致性，就像孩子小的时候可以任由爸妈怎么照顾关心都可以，但是如果孩子长大有自己的思想和要求，他就可能不喜欢被爸妈照顾，他要求自己通过行动实现自己的要求。　　数据也是如此。　　只有我们改变思路，让数据自己有行为维护自己的一致性，才能真正安全实现真正的事务。

5，Actor模型的本质究竟是要处理什么疑问

Actor之间只有发送消息这一种通信方式，例如，无论是维护员让工作者干活，还是工作者把成果交还给维护员，它们之间也要通过发送消息的方式来传递信息。这么做看似不如直接要领调用来的直接，但是由于大量的消息可以同时执行。同样，消息让Actor之间解耦，消息发出之后执行成功还是失败，须要耗费多少时间，只要没有消息传递回来，这一切都和发送方无关。Actor模型的消息传递形式简化了并行程序的开发，使开发人员无需在共享内存（确切地说，其实是共享“写”）环境中与“锁”、“互斥体”等常用基础元素打交道。不过，运用 Actor模型编写使用程序，须要开发人员运用一种与以往不同的设计思路，这样的思路说难倒不难，说基本也不基本。等咱们有了成熟、稳固的Actor模型之后（例如高效的调度，合适的容错机制，老赵正在为此努力），再回头来探究这种特殊的架构方式。

没看懂什么意思？

6，java fork join和thread的区别

Java并发编程的4种风格：Threads，Executors，ForkJoin和Actors我们生活在一个事情并行发生的世界。自然地，我们编写的程序也反映了这个特点，它们可以并发的执行。当然除了Python代码（译者注：链接里面讲述了Python的全局解释器锁，解释了原因），不过你仍然可以使用Jython在JVM上运行你的程序，来利用多处理器电脑的强大能力。然而，并发程序的复杂程度远远超出了人类大脑的处理能力。相比较而言，我们简直弱爆了：我们生来就不是为了思考多线程程序、评估并发访问有限资源以及预测哪里会发生错误或者瓶颈。面对这些困难，人类已经总结了不少并发计算的解决方案和模型。这些模型强调问题的不同部分，当我们实现并行计算时，可以根据问题做出不同的选择。在这篇文章中，我将会用对同一个问题，用不同的代码来实现并发的解决方案；然后讨论这些方案有哪些好的地方，有哪些缺陷，可能会有什么样的陷阱在等着你。我们将介绍下面几种并发处理和异步代码的方式：? 裸线程? Executors和Services? ForkJoin框架和并行流? Actor模型为了更加有趣一些，我没有仅仅通过一些代码来说明这些方法，而是使用了一个共同的任务，因此每一节中的代码差不多都是等价的。另外，这些代码仅仅是展示用的，初始化的代码并没有写出来，并且它们也不是产品级的软件示例。对了，最后一件事：在文章最后，有一个小调查，关于你或者你的组织正在使用哪种并发模式。为了你的工程师同胞们，请填一下调查！任务任务：实现一个方法，它接收一条消息和一组字符串作为参数，这些字符串与某个搜索引擎的查询页面对应。对每个字符串，这个方法发出一个http请求来查询消息，并返回第一条可用的结果，越快越好。如果有错误发生，抛出一个异常或者返回空都是可以的。我只是尝试避免为了等待结果而出现无限循环。简单说明：这次我不会真正深入到多线程如何通讯的细节，或者深入到Java内存模型。如果你迫切地想了解这些，你可以看我前面的文章利用JCStress测试并发。那么，让我们从最直接、最核心的方式来在JVM上实现并发：手动管理裸线程。方法1：使用“原汁原味”的裸线程解放你的代码，回归自然，使用裸线程！线程是并发最基本的单元。Java线程本质上被映射到操作系统线程，并且每个线程对象对应着一个计算机底层线程。自然地，JVM管理着线程的生存期，而且只要你不需要线程间通讯，你也不需要关注线程调度。每个线程有自己的栈空间，它占用了JVM进程空间的指定一部分。线程的接口相当简明，你只需要提供一个Runnable，调用.start()开始计算。没有现成的API来结束线程，你需要自己来实现，通过类似boolean类型的标记来通讯。

用的不多，java的fork/join就是一个并行计算的框架，只能在jvm虚拟机内部进行并行计算，也就是只能在一台机器上做并行计算。一般只有在数据处理量非常大的时候才会去选择并行计算，这时候往往是用hadoop这样的分布式map/reduce框架，在多台机器上做，这样性能会更好，而且容易扩展。