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

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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