1、开启游戏编程之旅

开启游戏编程之旅

一、游戏创意的来源

制作电脑游戏是让编程变得有趣的好方法,但也存在弊端,比如编写可运行的游戏需要大量代码和时间。不过,借助Python和Pygame Zero的简单性,能让这个过程变得轻松一些。

要创建游戏,首先得有创意。可以从玩过的游戏中获取灵感,像电脑游戏、纸牌游戏、棋盘游戏或操场游戏,也可以从现实活动中得到启发,创造全新的游戏。但如果借鉴已有的游戏,要注意避免侵犯他人的知识产权,包括版权、专利和商标。
- 版权 :能保护作品的多个方面,如文字、图形、代码和音乐,但不涵盖游戏的创意或玩法。作品创作完成后自动受版权保护,虽通常无需特定版权声明或注册,但这样做可提供额外保护。
- 专利 :更为复杂,可涵盖创意和概念,用于发明创造。在游戏编程中,可能会授予游戏特定技术方面的专利,比如赛车游戏中方向显示的方式、足球游戏中玩家识别的方法等。开发商业游戏时,可能需要专业的专利建议。
- 商标 :用于保护名称和标志,在电脑游戏中,可能包括角色的外观。若想使用受商标保护的角色,需获得商标所有者的许可。

二、通过玩游戏获取经验

学习什么是好游戏的最佳方式就是玩游戏。不要只玩一款游戏,而是玩各种不同的游戏,包括好游戏和坏游戏,并思考是什么让游戏变得好或坏。是玩游戏时感到无聊,还是被深深吸引而无法自拔?哪些游戏让你想一直玩下去,原因是什么?
除了电脑游戏,也可以玩一些棋盘游戏,思考其优缺点,以及使用实物玩游戏和在电脑屏幕上玩游戏的区别,这两者可能都有各自的优势和劣势。

三、准备游戏资源
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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