23、黑杰克游戏开发全解析

黑杰克游戏开发全解析

一、游戏概述与挑战

在开发黑杰克游戏时,会面临诸多挑战。实际赌场庄家的操作可能与程序不尽相同,这为进一步研究提供了机会。玩家还能通过超过 21 点但不揭示来虚张声势,可能使庄家也拿牌并超过 21 点。游戏在玩家按下“h”键停止拿牌时决定胜负。

开发该游戏的主要挑战包括:
1. 资源获取 :找到合适的牌面图像资源。
2. 对象设计 :从编程角度设计牌的对象,实现发牌、显示牌面或牌背,以及洗牌功能。
3. 玩家交互 :设计玩家的游戏操作方式,如按键控制。
4. 游戏维护 :维护游戏状态、可见显示和内部信息,生成计算机动作并遵循游戏规则。

二、HTML5、CSS 和 JavaScript 特性运用

开发黑杰克游戏会用到 HTML5、CSS 和 JavaScript 的诸多特性。以下将详细介绍关键部分。

(一)牌面图像资源与 Image 对象设置

找到一个优秀的牌面图像资源网站: www.eludication.org/playingcards.html ,该网站使用知识共享许可协议,规则见 http://creativecommo

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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