散爆网络科技内推

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公司简述

2015年10月,散爆网络科技有限公司(Sunborn Network Technology Co., Ltd.)在上海成立。其主要作品为二 次元战旗策略手游《少女前线》,相关游戏产品已登陆海内外市场并取得优秀的成绩。散爆在成为一家出色的 游戏公司基础上,也致力于在原创IP、漫画、动画,周边等更多的领域上不断探索和努力。

2020年5月15日,散爆公布了四款玩法不同的新作、引发玩家轰动。分别是《逆向坍塌:面包房行动》、《少前:谲境》、《少前:云图计划》、《少前2:追放》,且都与少女前线处在同一世界观下、意图打造“少前宇宙”。四款新游中除了《少前:谲境》采用的是解谜玩法,其余三款游戏的玩法基本属于策略类,《少前2:追放》则采用了战棋玩法。其中最受关注的项目为《少前2:追放》,它在TapTap上至今已积累超过79W预约。《少前2》主打美式战棋玩法,采用3D写实美术风格,在当下二次元市场属于较为少见的品类。

散爆网络内推,坐标上海,16薪、1075、弹性打卡、不加班、六险一金、每年组织旅游度假、下午茶零食、打车保险、二次元和科幻写实游戏项目


招聘详情

技术类

QA主管、游戏平台开发、游戏运维

游戏黑盒测试、白盒测试

引擎开发、SDK开发、Golang

客户端图形渲染、TA、Unity3D...

策划类

APM、项目经理、产品经理

数值策划、系统策划、关卡策划

战斗策划、文案策划...

设计类

3D角色、3D特效、3D动作

3D动画、live2D动画

UI动效、UI、UE、平面

场景、角色、概念设计...

运营市场类

国内运营、本地化管理(英语)

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PV师、海外运营(英语、日语)

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* 岗位详情以官网为准

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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、打开和删除应用操作、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: 获取应用名和应用的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:具备一定机器学习和优化算法基础,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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