2、Swift游戏编程入门指南

Swift游戏编程入门指南

1. Swift语言简介

1.1 计算机与程序基础

计算机通常由一个或多个处理器和不同形式的内存组成。处理器主要负责执行指令,而执行指令会改变内存状态。程序是一系列用于操作计算机内存的指令,它本身也存储在内存中。在执行前,程序存储在硬盘、DVD 或 U 盘等存储介质上,执行时会被移动到计算机的 RAM 中。

计算机的处理器主要有中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。内存有多种类型,如硬盘内存(速度相对较慢)、随机存取存储器(RAM,速度较快)、连接到计算机的 USB 闪存驱动器,以及与具有自身内存的服务器的网络连接等。

1.2 编程语言的发展

早期编程计算机游戏非常困难,像 Atari 2600 这样的游戏机内存极小,编程使用汇编语言,每种处理器的汇编语言不同,新处理器出现时,程序需完全重写。后来出现了与处理器无关的编程语言,如 Fortran 和 BASIC,但 BASIC 未标准化,各计算机品牌使用自己的方言。

随着程序复杂度增加,出现了过程式语言,如 C 语言,它将指令分组为过程(也称为函数或方法)。后来,面向对象编程(OOP)语言应运而生,它允许程序员将方法分组到类中,相关内存称为对象。例如,在游戏《吃豆人》中,幽灵可由一个类描述,每个幽灵对应该类的一个对象。面向对象编程的继承特性允许开发者扩展现有代码并添加功能。

Objective - C 是 C 语言的扩展,支持面向对象编程。NeXT 公司围绕它开发了很多工具,后来这些工具成为 Mac OS X 的基础。近年来,Java 和 C# 等新语言引入了有用的特性。2014 年 6 月 2 日,苹果公司推出 Swift

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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