华为开发者大会2023—游戏中心PGS Codelabs活动，等您来玩！

最新推荐文章于 2025-03-22 03:35:50 发布
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2023年8月5-6日在东莞华为举办的游戏开发者大会Codelabs活动中，提供了联机对战、游戏多媒体、社区功能、性能优化和快游戏等主题的实战项目。参与者有机会通过动手实践学习并赢取奖品。

时间：2023年8月5日-2023年8月6日

地点：东莞华为三丫坡B3教学楼一楼中庭南侧签字大厅

Codelabs系列活动作为每年HDC大会的重要组成部分，一直致力于为广大开发者提供给一个动手实践的平台，在这里您可以根据赛题进行手动编码挑战赢取丰富礼品！本次Codelabs活动游戏中心PGS服务为大家带来联机对战、游戏多媒体、游戏内嵌社区、游戏性能调优、快游戏总计5个服务的7个Codelabs赛题，欢迎大家来体验！

体验完成后可在本帖下方回复您的心得体会，精华回帖有惊喜哦~~

 

  • 联机对战

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低阶版Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_Gameobe-Match-Framesync-JS

高阶版Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_Gameobe-Room-Framesync-JS

联机对战服务详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/AppGallery-connect-Guides/gameobe-catalogue-0000001571756312

 

  • 游戏多媒体

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实时语音Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_Gamemme-Real-Time-Voice-Android

即时消息Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_Gamemme-Send-Recv-Msg-Android

游戏多媒体服务详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/AppGallery-connect-Guides/gamemme-catalogue-0000001623570425

 

  • 游戏内嵌社区

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Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_Pgsmoment-Open-Publish-Android

游戏内嵌社区服务详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/AppGallery-connect-Guides/pgsmoment-introduction-0000001244369204

 

  • 游戏性能调优

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Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_SmartPerf

游戏性能调优服务详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/AppGallery-connect-Guides/smartperf-tool-overview-0000001581304157

 

  • 快游戏

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Codelab详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/codelabsPortal/carddetails/tutorials_Quickgame-FA

快游戏业务详情：

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/quickApp-Guides/quickgame-introduction-0000001159070205

 

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【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究”展开，重点探讨了将强化学习中的Q-Learning算法与传统PID控制相结合，用于提升自主水下机器人（AUV）控制系统性能的技术方案。文中介绍了AUV的动力学建模过程，设计了基于Q-Learning的自适应PID控制器，通过Matlab代码实现仿真验证，展示了该方法在轨迹跟踪、抗干扰能力和参数自整定方面的优势。研究强调了智能控制算法在复杂海洋环境中对提升AUV自主性和控制精度的重要意义。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的自动化、机器人、海洋工程等专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下机器人、无人潜航器等复杂系统的智能控制设计；②为PID控制器参数自整定问题提供基于强化学习的新解决方案；③作为智能控制与传统控制融合研究的教学案例与技术参考。; 阅读建议：读者应重点关注Q-Learning与PID结合的控制结构设计、奖励函数构建以及Matlab仿真实现细节，建议结合文中提供的代码进行实践复现，并尝试调整算法参数以深入理解其控制性能变化。
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