《sifu》揉进剧情与内涵的轮回 —— 死亡不是终点,成长亦有代价

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​ 雨夜,暴戾的破门声划破武馆的宁静,杨带领一伙黑衣人杀进师傅的武馆,来抢夺师傅守护的护符。一番缠斗后,师傅终究没有敌过杨被活活打死,年幼的主角目睹父亲被杀,躲在柜子里瑟瑟发抖。此时一声冰冷的’show yourself ’ 传来,主角爬出柜子 ,杨叹了口气,示意手下。主角就这样被一刀抹了脖子昏死过去,再次醒来,脖子上的伤痕神奇消失,手里多出一串闪闪发亮的护符。这护符是一串铜钱,这串护符将游戏叙事和玩法中的复活有机结合起来。师傅讲述了一个快意恩仇的功夫故事,主角身上承担的是灭门杀父之恨,他(她)要调查并且手刃五个仇人,了解有关护符的一切。

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关卡约束

​ sifu采用典型的线性关卡,战斗大都发生在封闭的场景内,如老旧的居民楼中回旋的楼梯、药厂的中敞篷的车间,两栋楼间狭长的走廊等,通过门、阁楼、空隙等环境要素来封闭不同的战斗场景,只有当玩家脱离战斗状态时才可以在整个关卡地图中进行跑动。

​ 关卡中没有存档点,也没有可消耗道具的设置,玩家只能一口气从开头打到关底,当然这也可能穷极一生的时间。当玩家在战斗中死亡,只能够凭借护符的力量再次站起来,并且触发敌人吐槽语音(第二回合、这家伙打不死的吗…)。敌人会继承死亡前的血量以及架势条,对玩家的仇恨值也不会消失。这就是说,玩家复活后会迅速回到之前的战斗状态,战斗开始,便至死方休。在这里插入图片描述
​ 那么,复活的代价是什么?sifu这里的死亡惩罚是主角的老去:玩家每死亡一次,死亡计数便会累加壹,第一次死亡会从零加到壹,第二次从壹加到贰。每次使用护符的复活都会让角色老去,老去的岁数正是死亡计数器的数值。当玩家连续死亡时,死亡计数器越来越大的数值会让每一次复活的代价越来越大,给予玩家如同倒计时一样的紧张感,战斗的节奏也因血量的原因加快。
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​ 这提供了一种类似肉鸽游戏的体验,命对游戏通关来说相当重要,死亡遍意味着重头再来。但是游戏线性关卡的缘故,被迫重复游玩相同的内容难免是枯燥的,所幸和rogue类似,即便是你已经胖揍了n遍的小怪,仍然不能掉以轻心,只能在高度集中的状态下磨炼技术和心境。

YOLO26算法日历数字识别+训练好的模型+102张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[数字(number)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9156** mAP50-95 | 0.7374 Precision | 0.8626 Recall | 0.8381 train/box_loss | 0.8790 train/cls_loss | 0.7499 val/box_loss | 0.7874 val/cls_loss | 0.6025 【训练过程分析】 训练开始后,我注意到前几轮的 loss 下降特别快,这让我有点兴奋,但随着训练的深入,loss 的降幅变得不那么明显了。在训练的第 30 轮左右,val_loss 开始趋于平稳,这让我稍微放心了一些,但同时也感觉压力倍增,因为一旦训练过早平稳,就容易陷入过拟合的泥沼。经过 97 轮的磨炼,最终 mAP50 达到了 0.9156,这让我松了一口气。不过,mAP50-95 仅有 0.7374,和 mAP50 之间有明显的差距,说明模型在低置信度的检测上还需要优化。从 loss 曲线来看,训练过程总体上比较平稳,没有明显的过拟合迹象,但也让人觉得有些枯燥。我心想,要是能早点找到一个陡峭上升的训练曲线该有多好,这样至少能让人心态更积极一些。 随着训练进行到后半段,模型开始逐渐收敛,但这个过程并不是一帆风顺的。在训... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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