Fish Folk: Jumpy 开源项目教程

Fish Folk: Jumpy 开源项目教程

jumpy Tactical 2D shooter in fishy pixels style. Made with Rust-lang 🦀 and Bevy 🪶 jumpy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jumpy

1. 项目介绍

Fish Folk: Jumpy 是一个战术性的二维射击游戏,支持最多 4 名玩家进行本地或在线对战。玩家可以选择向左或向右射击,游戏的重心在于巧妙的移动和定位。这款鱼与鱼之间的混战游戏易于上手,强调策略而非快速反应。游戏采用 Rust 语言和 Bevy 游戏引擎开发,具有丰富的自定义角色功能,包括帽子装饰,以及支持跨平台保存的配置文件。此外,游戏还支持创建和探索用户制作的武器、关卡、音效和其他脚本扩展。

2. 项目快速启动

在开始之前,请确保你已经安装了 Rust。以下是如何快速启动并运行 Jumpy 的步骤:

# 克隆仓库
git clone https://github.com/fishfolk/jumpy.git

# 进入项目目录
cd jumpy

# 运行项目
cargo run

运行上述命令后,项目将开始编译,并在编译完成后启动游戏。

3. 应用案例和最佳实践

自定义角色

游戏允许玩家自定义角色,添加不同的帽子装饰。以下是一个简单的示例,展示如何为角色添加帽子:

// 代码示例:为角色添加帽子
fn add_hat_to_character(character: &mut Character) {
    // 创建一个新的帽子对象
    let hat = Hat::new("Cool Hat", HatType::Cool);
    // 将帽子添加到角色的装备中
    character.equipment.hats.push(hat);
}

模式扩展

开发者可以创建新的游戏模式或修改现有模式。以下是一个示例,展示如何创建一个新的游戏模式:

// 代码示例:创建新的游戏模式
struct MyCustomGameMode;

impl GameMode for MyCustomGameMode {
    fn update(&mut self, world: &mut World) {
        // 更新游戏逻辑
    }

    fn handle_input(&mut self, world: &mut World, input: Input) {
        // 处理玩家输入
    }
}

4. 典型生态项目

Fish Folk: Jumpy 的生态系统包含多个相关的开源项目,以下是一些典型的例子:

  • Rust:游戏的主要编程语言,用于提供高性能的游戏体验。
  • Bevy:一个基于 Rust 的游戏引擎,用于渲染和游戏逻辑处理。
  • Lua:游戏中用于脚本编写的语言,可以用来创建自定义武器和关卡。

通过这些典型的生态项目,开发者可以更深入地了解游戏开发的各个方面,并参与到游戏社区的建设中来。

jumpy Tactical 2D shooter in fishy pixels style. Made with Rust-lang 🦀 and Bevy 🪶 jumpy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ju/jumpy

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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