14、巫师与公主:计算机游戏产业的崛起之路

巫师与公主:计算机游戏产业的崛起之路

1. 奥克赫斯特与塞拉在线公司

从弗雷斯诺出发,沿着41号公路向东北驶向优胜美地南门,沿途风景逐渐变化。经过粗金镇,翻越枯木山后,便能看到奥克赫斯特小镇。这里有一座会说话的熊雕像,它会欢迎游客并推销土地价格,但却未提及个人计算机给小镇带来的变革。

在会说话的熊雕像不远处,有一座不起眼的两层建筑,除了一家小美容院、一间律师事务所和太平洋燃气与电力公司的当地小办公室外,整栋楼都被塞拉在线公司占据。该公司主要产品是写在软盘上的汇编语言计算机代码,插入苹果等个人电脑后,这些代码能神奇地变成精彩的游戏。其特色是“冒险”游戏,还能在游戏中添加图片,这种游戏销量可观。

1982年8月,该公司约有70名员工,相比一年前增长了两倍多。而在1980年公司创立时,只有创始人肯·威廉姆斯和罗伯塔·威廉姆斯夫妇两人,当时他们分别为25岁和26岁。

2. 肯·威廉姆斯的故事

肯·威廉姆斯坐在办公室里,外面停着他的红色保时捷928。他的办公室相对整洁,但他本人却有些邋遢。他身材魁梧,穿着有洞的红色T恤和牛仔裤,留着齐肩的深金色头发。他正以愉快的加州语调,略带自嘲地向记者讲述自己的生活。

他谈到公司的巨大发展,以及通过公司销售的软件向世界传播计算机福音的喜悦。他还提到公司壮大后带来的变化,如今他已与现实世界的权力有了接触。他甚至开始考虑公司上市,在当时计算机成为经济亮点的背景下,许多由硬件黑客革命催生的公司都在讨论此事。

一天,一位年轻的黑客来到编程办公室,向肯展示他名为《墙之战》的游戏原型。这款游戏在午夜到早上八点的高强度编程中完成,涉及屏幕中央形成动态墙,玩家控制机器人射击穿墙并摧毁对方

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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