15、游戏开发与迷宫应用:HTML5与JavaScript技术实践

游戏开发与迷宫应用:HTML5与JavaScript技术实践

游戏测试与上传

在游戏开发中,测试和上传是关键环节。以一个国家与首都匹配的简单问答游戏为例,游戏的随机特性对测试影响不大。若需要,可在 Math.random 编码后替换为固定选项进行大量测试,之后移除这些代码再次测试。测试时,要确保包含正确和错误的猜测,并且分别先点击国家名称再点击首都,以及先点击首都再点击国家名称,同时检查颜色变化和得分情况。若添加新回合特性,需保证得分按预期保留或重置。

需要注意的是,玩家可能会作弊,因为程序未对玩家重复正确操作进行检查,可在代码中添加新元素来标记已正确回答的问题。

该游戏的基础版本已在 HTML 文件中完成,可从 www.friendsofed.com/downloads.html 下载。带有视频奖励的版本,需从相关网站下载视频或使用自己的视频。若使用自己的视频,需按以下步骤操作:
1. 创建或获取视频。
2. 假设要支持不同浏览器,需制作不同版本的视频。
3. 将所有文件上传到服务器。

可能需要与服务器工作人员合作,确保正确指定不同的视频类型,这涉及到 htaccess 文件。由于 HTML5 较新,服务器支持人员可能对网页上展示视频的方式不太熟悉。另外,也可直接使用在线视频,将绝对 URL 作为视频元素中源元素的 src 属性。

这个问答游戏应用使用了以下编程技术和 HTML5 特性: <

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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