FAQ - Multiplayer and Network Programming

最新推荐文章于 2022-02-17 21:29:06 发布
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本文档汇总了游戏开发者常遇到的问题及解答，覆盖从游戏引擎选择到具体技术实现等多方面内容，为游戏开发人员提供实用指南。
Networked Graphics: Building Networked Games and Virtual Environments (Anthony Steed / Manuel Fradin...
weixin_34221276的博客
03-16 7790
PART I GROUNDWORK CHAPTER 1 Introduction CHAPTER 2 One on One (101) CHAPTER 3 Overview of the Internet CHAPTER 4 More Than Two PART II FOUNDATIONS CHAPTER 5 Issues in Networking Graphics CHAPTE...
网游中的网络编程FAQ
大宝(sodme)的专栏
05-30 7431
http://www.gamedev.net/community/forums/showfaq.asp?forum_id=15
网游中的网络编程系列1：UDP vs. TCP
kesenzhang的博客
03-15 804
原文：[UDP vs. TCP](https://gafferongames.com/post/udp_vs_tcp/)，作者是Glenn Fiedler，专注于游戏网络编程相关工作多年。 目录 网游中的网络编程系列1：UDP vs. TCP 网游中的网络编程2：发送和接收数据包 网游中的网络编程3：在UDP上建立虚拟连接 TODO 说在最前面的话 翻译这篇文章的初衷：我在工作中根本接触不到网...
FAQ - Multiplayer and Network Programming-Part2(原创转译)
林家铺子
12-16 545
采用P2P于MMORPG是否一个不错的注意？这样能不能节省大量的服务器带宽呢？<br />首先，实事上服务器的带宽并不是运行MMORPG主要的开销，甚至连次要的也不是。产品内容，客户服务，人际关系的开销通常更高。<br /><br />其次，对于P2P方式的MMORPGs有两个主要的技术挑战，就是难以以一种完全满意的方式来解决当前游戏设计中遇到的一些问题：<br />- 如何保护玩家的客户端数据的安全，例如游戏的状态数据、数据文件等等。从技术上来讲，没有绝对安全的计算机平台。<br />- 如何找到能够以足
FAQ - Multiplayer and Network Programming-Part1(原创转译)
林家铺子
12-16 458
想开始学习网络编程。该从哪儿开始？<br />答：试一下Beej's Networking Tutorials. 你也能够right here on this site.<br />Sockets编程(Windows相关)疑问还可以查看 WinSock FAQ , GameDev.net WinSock tutorial.<br />最后, MSDN section on WinSock 有相当好的介绍，并且也是不错的技术参考文档。<br />应该使用DirectPlay还是WinSock?<br />答：
Multiplayer and Network Programming (zz)
hasia的专栏
11-28 1678
http://www.gamedev.net/community/forums/showfaq.asp?forum_id=15Were very lucky, because this forum is one of the most on-topic forums, and one of the highest signal-to-noise forums on all of gamedev.
net programming guid
weixin_33696106的博客
12-01 302
Beej's Guide to Network Programming Using Internet Sockets Brian "Beej Jorgensen" Hallbeej@beej.us Version 3.0.15July 3, 2012 Copyright © 2012 Brian "Beej Jorgensen" Hall Contents 1.Intr...
IT英语4-计算机英语缩写术语
weixin_30394633的博客
04-20 8814
IT英语4-计算机英语缩写术语 1、CPU3DNow!（3D no waiting，无须等待的3D处理）AAM（AMD Analyst Meeting，AMD分析家会议）ABP（Advanced Branch Prediction，高级分支预测）ACG（Aggressive Clock Gating，主动时钟选择）AIS（Alternate Instruction Set，交...
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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型，其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数（spread），以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络：使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测：对输入特征进行回归预测，适用于连续值输出问题。 性能对比：对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能，绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备：导入数据，随机打乱，划分训练集和测试集（默认7:3）。 数据归一化：使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模：使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环： 调用优化算法（从指定文件夹中读取算法文件）优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果，保存性能指标。 结果可视化： 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标（MAE、RMSE、MAPE、MBE）柱状图。 十种智能优化算法分别是： GWO：灰狼算法 HBA：蜜獾算法 IAO：改进天鹰优化算法，改进①：Tent混沌映射种群初始化，改进②：自适应权重 MFO：飞蛾扑火算法 MPA：海洋捕食者算法 NGO：北方苍鹰算法 OOA：鱼鹰优化算法 RTH：红尾鹰算法 WOA：鲸鱼算法 ZOA：斑马算法
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