PC游戏领域十年间十大败笔

本文回顾了2000年至2009年间PC游戏领域的十个失败案例,包括Valve未实现的PowerPlay计划、Intel尝试进军独立显卡市场的Larrabee计划失败、微软的跨平台游戏项目LiveAnywhere未能取得预期成果等。

虽然严格来说到2011年才算是二十一世纪头一个十年的结束,但现在针对2000-2009年的回顾总结相当盛行,这里就看看PC游戏领域的十个失败之处。

10Valve PowerPlay

这里说的PowerPlay不是AMD ATI显卡的节能技术,而是2000年一月份Valve Software与思科联合宣布的一个PC游戏下载平台计划,号称会“革命性地改变互联网游戏”、提供更好的在线游戏体验。虽然很多游戏开发商和发行商都予以支持,但这项计划从未落实,次年就被取消了。

多年之后,Vavle又推出了Steam平台,终于大获成功,成为一个典范。

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9Intel Larrabee独立显卡

为了挑战NVIDIA GeForce、AMD Radeon,在独立显卡市场分一杯羹,Intel提出了野心勃勃的Larrabee计划,并试图以自己拿手的x86架构开拓一片新领域。

但就在2009年底,Intel无奈地宣布计划失败,Larrabee变成了一个软件开发平台,而不会有商用芯片。

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8、戴尔XPS游戏电脑

在收购高端游戏品牌机厂商Alienware之后,戴尔自家定位类似的XPS系列并未立刻终结,让很多发烧友感到欣慰,但戴尔还是在2008年决定放弃XPS系列,从而给Alienware让路。

时至今日,XPS系列依然存在,但已经不再强调高端游戏定位。

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7E3大展

在过去时间的大部分时间(头几年),E3都是全球规模最大的游戏盛会,很多厂商也都借此宣布新产品,但主办方娱乐软件联盟(ESA)担心过度膨胀,在2007/2008年改为仅限邀请才能参加,普通玩家被拒之门外,展会规模也锐减到几千人,批评声此起彼伏。

2009年,E3恢复了原貌,但已经辉煌不再。

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6E For All

E3转型之际,IDG公司瞅准机会推出了自己的消费游戏展会E For All,从名字上就可以看出其针对性,但效果不佳,明显不敌日本的东京电玩展(TGS)和美国本土的PAX,而且严重缺乏游戏业界巨头支持。

E3回来之后,E For All也明智地悄然隐退了。

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5CGS游戏大赛

美国卫星电视公司DirectTV 2007年宣布的一项大型全球职业游戏赛事,但仅仅举办了两届之后就被取消,原因只有一个字:钱。

CPL、WSVG等其他知名赛事也在这几年消失不见了。

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4、微软Live Anywhere

E3 2006上由比尔·盖茨宣布,目标是将Xbox 360、PC乃至手机连在一起进行游戏,次年推出了第一款游戏《暗影狂奔》(Shadowrun),但绝大多数游戏厂商都没有采纳这种跨平台游戏功能,使得这类游戏寥寥无几,2008年以后甚至再也没有出现过一款,该项目也已名存实亡。

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33dfx

现在的图形业界是NVIDIA、AMD(ATI)双雄争霸,不过回到二十世纪中晚期,则是3dfx傲视天下,Voodoo系列显卡堪称神器,但就在进入千禧年之际,NVIDIA迅速崛起,让封闭的3dfx难以招架,Voodoo 6000系列的悲壮至今令人唏嘘不已。

2000年底,NVIDIA宣布收购3dfx资产。2002年,3dfx正式宣布申请破产,也结束了PC游戏的一个时代。

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2Windows Vista

这套历时多年才艰难出炉的操作系统成为悲剧的原因是多方面的,在PC领域遭人诟病的主要有游戏性能不佳、驱动问题多多等等,特别是独享支持DX10却效果不佳,很难让人买账。

著名的“.x定律”再次发威,随后的Windows 7完全是另一个世界,也再度加重了Vista的悲剧色彩,这大概就是先锋的不幸吧。

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1Phantom游戏机

现在大家尽情享受PS3、X360、Wii的时候不知道还有多少人记得Phantom Entertainment的“幻影游戏机”。2004年,当时还叫作Infinium Labs的这家公司宣布了一种基于PC的机顶盒设备,可让玩家直接下载并在电视上玩游戏,立刻受到了全球关注和期待。次年的E3大展上,该公司展出了一个原型,但谁也没想到这居然成了惟一一次公开露面。

接下来就麻烦不断了,产品迟迟无法出炉,公司首席执行官也被美国证券交易委员会以欺诈罪提起控告。2006年,机顶盒计划正式取消,改成了一款PC游戏键盘“Lepboard”,但就这个这也是多灾多难。

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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