2、Java游戏编程入门指南

Java游戏编程入门指南

一、Java与游戏开发概述

Java是一门复杂的编程语言,要全面掌握它颇具挑战。但借助免费的开发工具和基础代码,能快速上手并运行程序。Java是一门非常值得投入时间学习的编程语言,随着经验的积累,你会发现它的价值。

(一)Java与网络

回顾游戏设计领域,自上世纪80年代街机游戏鼎盛时期以来,游戏行业发生了巨大变化。当时很多经典街机游戏,如《Joust》《Dig Dug》《Pac - Man》《Space Invaders》等,即便到现在仍有影响力。任天堂对部分经典游戏进行重制,在其掌机上发布,取得了很好的销售成绩。

游戏行业与其他行业不同,它是由玩家推动的买方市场。以暴雪娱乐为例,它主要专注于实时策略游戏(如《WarCraft》系列、《StarCraft》)和角色扮演游戏(如《Diablo》系列、《World of WarCraft》)。暴雪的游戏在目标受众、质量、打磨程度和大众吸引力方面都做得非常出色,《World of WarCraft》销量数百万,拥有大量同时在线玩家;《WarCraft III》销量超五百万;《StarCraft》自1998年以来销量达九百万。暴雪的成功并非依赖激进的广告宣传,玩家主要依靠朋友的口碑推荐、在线评测网站和博主的建议来决定购买游戏。

与之相反,Eidos公司曾因误判市场而受挫。Eidos旗下的《Tomb Raider》系列因劳拉·克劳馥这一角色而成功,但该公司误以为玩家喜欢的是角色形象,于是创建了Ion Storm团队并进行过度营销。《Daikatana》这款游戏因营销过度而质量一般,遭到玩家抵制。不过,Eidos后来也推出了一些优秀的游戏,如《LEGO: Star War

【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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