24、《Dice of Doom 游戏开发:功能式编程实现》

《Dice of Doom 游戏开发:功能式编程实现》

1. 游戏规则与示例

在游戏中,玩家可以使用骰子进行攻击和行动。例如,玩家 A 用三个骰子攻击后选择过牌,并获得一个增援骰子。玩家 B 此时只有一种合法行动,即用两个骰子攻击一个骰子。最终玩家 A 占据上风,消灭了玩家 B 剩余的骰子,赢得游戏胜利。玩家 A 在自己的回合内可以进行多次攻击后再选择过牌。

2. 代码实现前期准备

我们使用 Lisp 语言来实现这个游戏,并且代码会包含干净的功能式代码和不那么纯粹的命令式代码。为了区分,每个代码示例旁边会有对应的 “干净/功能式” 或 “脏/命令式” 图标。

首先,我们需要定义一些全局变量来确定游戏的基本参数:

(defparameter *num-players* 2)
(defparameter *max-dice* 3)
(defparameter *board-size* 2)
(defparameter *board-hexnum* (* *board-size* *board-size*))

这些变量分别表示玩家数量、每个方格上骰子的最大数量、棋盘大小以及棋盘上六边形的总数。

3. 游戏棋盘的表示

我们使用简单的列表来表示游戏棋盘。六边形从左上角开始,按行和列依次存储在列表中。每个六边形用一个包含两个元素的列表表示,第一个元素表示当前占据该六边形的玩家编号,第二个元素表示该位置的骰子数量。

例如, ((0 3) (0 3) (1 3) (1 1)) </

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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