使用yield 将上面代码优化下

很好的问题！以下是使用yield对代码的优化示例：

def read_file(filename):
    with open(filename) as file:
        for line in file:
            yield line.strip()

for line in read_file('example.txt'):
    # 处理每一行数据
    pass

这里我们使用了生成器函数`read_file()`中的`yield`语句，它可以将文件数据逐行以生成器的形式返回。每次遍历生成器时，都会跳到下一个`yield`语句，而不是一次性将所有数据一次性返回。这种方法可以避免一次性加载整个文件，避免内存问题，并且可以在遍历时不断处理每一行数据。

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优化上面的代码，改为加载网络fbx模型

以下是一个加载网络FBX模型的基本示例代码：

using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;

public class NetworkFbxLoader : MonoBehaviour
{
    // FBX文件URL
    public string fbxFileUrl;

    IEnumerator Start()
    {
        UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Get(fbxFileUrl);
        yield return www.SendWebRequest();

        if (www.result != UnityWebRequest.Result.Success)
        {
            Debug.Log(www.error);
        }
        else
        {
            GameObject fbxObject = new GameObject("FBXObject");
            fbxObject.transform.position = Vector3.zero;

            DownloadHandlerAssetBundle handler = (DownloadHandlerAssetBundle)www.downloadHandler;
            AssetBundle bundle = handler.assetBundle;
            GameObject fbxAsset = bundle.LoadAsset<GameObject>(fbxFileUrl);

            Instantiate(fbxAsset, fbxObject.transform);
            bundle.Unload(false);
        }
    }
}

在上面的代码中，我们创建了一个NetworkFbxLoader脚本，并在其内部定义了一个字符串变量fbxFileUrl，该变量存储FBX文件的URL。然后，在Start()方法中，我们使用UnityWebRequest来加载FBX文件，并将其存储在DownloadHandlerAssetBundle中。接着，我们使用AssetBundle来加载FBX模型，并实例化为一个GameObject对象。最后，我们卸载AssetBundle以释放资源。

请注意，在使用UnityWebRequest加载网络FBX模型时，需要在项目设置中启用Internet权限。如果您使用的是HTTPS协议，请确保您的证书是受信任的。

可视化实现粒子群优化算法的代码

由于粒子群优化算法的实现方式较为复杂，且需要涉及到较多的数学知识，因此在此不能提供完整的代码实现。但是，可以提供一个简单的可视化实现粒子群优化算法的示例，供参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 定义目标函数
def func(x):
    return np.sin(x) + np.sin(10 * x / 3)

# 粒子群优化算法
def PSO(func, x_min, x_max, n_particles=50, max_iter=100, w=0.8, c1=2.0, c2=2.0):
    # 初始化粒子群
    x = np.random.uniform(x_min, x_max, n_particles)
    v = np.zeros_like(x)
    p = x.copy()
    p_best = p.copy()
    f_best = np.min(func(p_best))

    # 迭代
    for i in range(max_iter):
        # 更新速度和位置
        v = w * v + c1 * np.random.rand() * (p_best - p) + c2 * np.random.rand() * (np.min(p_best) - p)
        x = x + v

        # 防止粒子越界
        x[x < x_min] = x_min
        x[x > x_max] = x_max

        # 更新个体最优位置和全局最优位置
        f = func(x)
        mask = f < func(p_best)
        p_best[mask] = x[mask]
        f_best = np.min(func(p_best))

        yield x, p_best, f_best

# 可视化
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(-10, 10)
ax.set_ylim(-3, 3)
line, = ax.plot([], [], 'bo')
p_best_line, = ax.plot([], [], 'ro')
f_best_text = ax.text(-9, 2.5, '', fontsize=12)

def init():
    line.set_data([], [])
    p_best_line.set_data([], [])
    f_best_text.set_text('')
    return line, p_best_line, f_best_text

def update(data):
    x, p_best, f_best = data
    line.set_data(x, func(x))
    p_best_line.set_data(p_best, func(p_best))
    f_best_text.set_text('Global Best: {:.6f}'.format(f_best))
    return line, p_best_line, f_best_text

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=PSO(func, -10, 10), init_func=init, blit=True)
plt.show()

在上面的代码中，定义了一个目标函数 `func`，并通过粒子群优化算法来最小化该函数。具体实现过程如下：

1. 定义粒子群的个数、最大迭代次数、惯性权重、加速常数等参数，以及粒子的初始位置、速度和个体最优位置。

2. 每次迭代，根据当前速度和位置更新粒子的位置，同时更新个体最优位置和全局最优位置。

3. 将每一次迭代得到的粒子位置、个体最优位置和全局最优位置进行可视化。

4. 最终输出全局最优位置和最优解。

需要注意的是，上述代码中的粒子群优化算法实现方式较为简单，仅供参考，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整。