KOFLive Beta Daily-Scrum 8

本报告总结了游戏开发团队近期的工作进度,包括键盘输入模块、人物角色特效、音效完善及图片设计等内容。针对存在的问题进行了讨论,并规划了下一步的任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

组 员

今天的工作

进 度

问 题

明天的计划

田 飞

Work Item 38897:键盘输入模块

连招的检测已完成,键盘模块以及基本完成

Work Item 39432:拍摄完毕人物角色四的图片

付 浩

Work Item 37741:游戏主模块

配合designer设计出的特效图片,实现了人物一的部分攻击特效,修正了之前碰撞检测的bug

音效的检测

Work Item 38912:完善音效

Work Item 37741: 扩充游戏逻辑

陈稳霖

Work Item 38906: 人物状态转换

连招的描述以及完成

等待输入模块的信号检测实际运行效果

Work Item 38906:扩充更多的连招

任 广 鑫

Work Item 38904:照片拍摄设计

设计了角色四的图片

因拍照设备有问题,人物角色四的照片没有拍摄

Work Item 38904:设计拍摄人物四的图片

陈子禾

Work Item38900:人物角色一特效

与dev合作,将目前PS出的效果图加载到了程序中

PS速度需要提高:不需要制作非常精细的图片

Work Item38900:继续PS,同时考虑其他角色的PS效果

史经浩

Work Item 38910:人物角色三

处理完毕人物角色三的一些图片

Work Item 39432:协助拍摄完毕人物角色四

 

TFS 报表:

转载于:https://www.cnblogs.com/MSRA_SE_TEAM/archive/2011/02/24/1964267.html

内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见算法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化算法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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