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

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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