東方茸回廊 汉化补丁

【遊戲名稱/Name】:東方茸回廊
【遊戲廠商/Company】:PAXWool
【遊戲類型/Type】:即時3D
【發售日期/Sale date】:2010/1/16


这是一款以东方Project 中的魔里沙为主角的游戏,游戏中扮演魔里沙进行游戏,取得右下角的香菇数量就可以过关

不过游戏采用3D 形式,所以说真的非常难操控,而且视角非常乱,魔里沙移动速度又非常慢,很容易就挂了 @@

不过还好游戏补充命数很容易,只是吃一个很像小鸟的东东就+1 命了。

游戏前面几关相当容易,就当作是练习移动吧,因为后面非常的难的说~

游戏中只有鼠标可以控制,键盘除了ESC 关闭游戏以外,就没有任何作用了。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
### 关于回廊算法的解释 回廊算法通常用于解决路径规划、迷宫生成或优化问题中的特定场景。尽管当前引用中并未直接提及“回廊算法”的具体定义,但从上下文中可以推测它可能涉及某种形式的空间划分或路径寻找方法。 #### 回廊算法的核心概念 回廊算法的主要目标是在给定的空间内构建一条或多条连通路径,这些路径形成类似于走廊的结构[^1]。这种算法常应用于游戏开发中的地图生成、机器人导航以及网络拓扑设计等领域。以下是几个关键点: - **空间分割**:通过递归地将空间划分为多个区域,并在相邻区域内创建连接通道。 - **随机化处理**:为了增加复杂性和多样性,可以在每一步引入一定的随机因素。 - **边界条件控制**:确保生成的结果满足预设约束,例如最小宽度、最大长度等参数限制。 ```python import random def generate_corridor(width, height): """生成基本的回廊""" grid = [['#' for _ in range(width)] for _ in range(height)] def carve_path(x, y): directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)] random.shuffle(directions) for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx * 2, y + dy * 2 if 0 <= nx < width and 0 <= ny < height and grid[ny][nx] == '#': grid[y + dy][x + dx] = '.' # 创建通道 grid[ny][nx] = '.' # 扩展终点 carve_path(nx, ny) start_x, start_y = random.randint(1, width - 2), random.randint(1, height - 2) grid[start_y][start_x] = '.' carve_path(start_x, start_y) return grid corridor_map = generate_corridor(21, 11) for row in corridor_map: print(''.join(row)) ``` 上述代码展示了一个简单的基于深度优先搜索(DFS)的方法来生成回廊状的地图结构。 ### 实现细节说明 1. 初始状态设定整个网格为墙壁 (`#`); 2. 随机挑选起点位置并将其标记为空白区域 (`.`); 3. 使用递归方式沿四个方向尝试扩展空白区直到无法继续为止; 4. 输出最终形成的二维数组表示的地图布局。 此过程体现了典型的回廊生成逻辑之一——利用递归探索逐步建立联通性良好的内部道路体系。 ### 示例应用领域 除了前面提到的游戏地图制作之外,“回廊”思想还可以广泛运用于其他方面: - 数据中心物理布线规划; - 城市地下管网铺设模拟; - 自动驾驶车辆测试场环境搭建; 以上均需考虑如何高效合理安排有限资源下的通行线路布置问题.
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