现阶段游戏类型

  1. 了解游戏类型
    每一个游戏类型下所诞生的游戏产品侧重点略有不同,了解游戏类型并找到属于自己的产品定位,可以在后面的技术定位和实际开发时不至于走许多弯路。更重要的是,当所有参与开发的人员对产品的主要方向已经有了明确的概念时,产品所针对的用户群体也将清晰地出现在他们的视野里。

(1)角色扮演游戏(Role Playing Game),简称RPG。
所谓角色扮演游戏,就是指由玩家扮演一个或者数个角色,在世界观和故事背景完整清晰的虚构世界中成长的游戏。
这一类游戏的玩法常常会与冒险游戏的玩法有部分重合,而与冒险游戏有所不同的是:角色扮演更注重剧情的发展和游戏角色的成长,代入感也更强。
一般来说,战斗也是角色扮演游戏不可缺少的环节。根据战斗方式的不同,角色扮演游戏又被分为策略角色扮演游戏(Strategy RPG,SRPG)、动作角色扮演游戏(Action RPG,ARPG)、大型多人在线角色扮演游戏(Massively Multiplayer Online RPG,MMORPG)。
端游领域代表作有《剑灵》、《天谕》、《剑侠情缘网络版》等。
手游领域代表作有《太极熊猫》、《天龙八部》、《花千骨》等。

(2)动作游戏(Action Game),简称ACT。
动作游戏的核心玩法主要是由玩家控制游戏人物用各种武器消灭敌人、躲避陷阱等动作元素。
正统的动作游戏是横版过关的打斗游戏,对玩家的操作一般都有很高的要求。动作游戏之下有很多分支的二级游戏类型,这部分有很多类型也被提出来成为一级游戏类型,比如动作角色扮演、动作冒险、格斗、动作射击甚至跑酷游戏等。
代表作:《吃豆人》、《魂斗罗》、《闪客》等。

(3)格斗游戏(Fighting Game),简称FTG。
在格斗游戏中,一般是由玩家操纵各种角色与电脑或另一玩家所控制的角色进行格斗,相互攻击,直到将另外一方打倒。此类游戏一般有一个或多个简单的场景设定,操作难度较大,有时候十分考验玩家的敏捷性。
代表作:《拳皇》系列。

(4)冒险游戏(Adventure Game),简称AVG。
冒险游戏通常以故事为核心,加入探险、解谜元素,由玩家控制游戏人物进行

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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