j2me Sprite 和TieldLayer检测问题

本文深入探讨游戏开发中AI音视频处理的应用,包括图像处理、AR特效、音视频直播流媒体等内容,结合实例代码进行实战演示。
 

class MyGameCanvas extends GameCanvas implements Runnable{
  private TiledLayer troad;
  private TiledLayer twall;
  private Sprite sperson;
  private Image personImage;
  private Image mapImage;
  private LayerManager lm;
  private Graphics g;
  protected MyGameCanvas(boolean suppressKeyEvents) {
   super(true);
   try {
    lm=new LayerManager();
    g=this.getGraphics();
    personImage=Image.createImage("/icon.png");
    mapImage=Image.createImage("/map.png");
    sperson=new Sprite(personImage);
    troad=new TiledLayer(4, 2, mapImage, mapImage.getWidth()/2, mapImage.getHeight());
    twall=new TiledLayer(4, 2, mapImage, mapImage.getWidth()/2, mapImage.getHeight());
    twall.setPosition(0, 80);

    troad.setCell(0, 0, 1);
    troad.setCell(1, 0, 1);
    troad.setCell(2, 0, 1);
    troad.setCell(3, 0, 1);
    
    troad.setCell(0, 1, 1);
    troad.setCell(1, 1, 1);
    troad.setCell(2, 1, 1);
    troad.setCell(3, 1, 1);
    
    twall.setCell(0, 0, 2);
    twall.setCell(1, 0, 2);
    twall.setCell(2, 0, 2);
    twall.setCell(3, 0, 2);
    
    twall.setCell(0, 1, 2);
    twall.setCell(1, 1, 2);
    twall.setCell(2, 1, 2);
    twall.setCell(3, 1, 2);

    lm.append(sperson);
    lm.append(troad);
    lm.append(twall);
    lm.setViewWindow(0, 0, this.getWidth(), this.getHeight());
    lm.paint(g, 0, 0);
    this.flushGraphics();
    new Thread(this).start();
   
   } catch (IOException e) {
    // TODO Auto-generated catch block
    e.printStackTrace();
   }
  }

  public void run() {
   while(true){
    g.setColor(255, 255, 255);
    g.fillRect(0, 0, this.getWidth(), this.getHeight());
    lm.paint(g, 0, 0);
    this.flushGraphics();
    switch (this.getKeyStates()) {
    case DOWN_PRESSED:
     System.out.println("下");
     
     if (!sperson.collidesWith(twall, true))
       {
      sperson.move(0, 1);
      
       }else{
        System.out.println("撞墙了");
       }
     lm.paint(g, this.getWidth(), this.getHeight()); 
     this.flushGraphics();
     break;
    case UP_PRESSED :
     System.out.println("上");
     sperson.move(0, -1);
     if (sperson.collidesWith(twall, true))
       {
      System.out.println("撞墙了");
       }
     lm.paint(g, this.getWidth(), this.getHeight());
     this.flushGraphics();
     break;
    case LEFT_PRESSED :
     System.out.println("左");
     sperson.move(-1, 0);
     if (sperson.collidesWith(twall, true))
       {
      System.out.println("撞墙了");
       }
     lm.paint(g, this.getWidth(), this.getHeight());    
     this.flushGraphics();
     break;
    case RIGHT_PRESSED:
     System.out.println("右");
     sperson.move(1, 0);
     if (sperson.collidesWith(twall, true))
       {
      System.out.println("撞墙了");
       }
     lm.paint(g, this.getWidth(), this.getHeight()); 
     this.flushGraphics();
     break;
    }
    try {
     Thread.currentThread().sleep(100);
    } catch (InterruptedException e) {
     // TODO Auto-generated catch block
     e.printStackTrace();
    }
    
   }
  
  
   
  }

运行效果:

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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