WindowsPhone7真机部署和调试程序

请各位注意,本篇不是技术主题,仅仅是展示有关Silverlgiht程序移植到WindowsPhone7真机上的效果,这次移植的是深蓝色右手的最新教程Lesson12.1,其中提供了展示材料:照片和视频,但没有提供有关的代码和技术细节,如果你有兴趣,我们在后面研讨,感谢你的关注:)

非常感谢猪笨无罪提供的WindowsPhone7解锁文章,要不是老弟这个好方法,我还纠结在APPHUB的开发人员审核通过,不管怎么样,提早一点就是机会,早一点就是资产。

首次真机运行,移植手法暴力,显得程序有点拙劣,仅作参考吧。

Silverlight真不愧是WindowsPhone7的开发技术标准,将一个这么复杂的ARPG移植到WP7上,仅仅是修改了部分代码,运行效果令人满意,里面的注意事项虽然很多,但是没有完全致命的缺陷,不多言表,下面是完全过程的视频展示录像,其中显示了真机运行、网页版本、模拟器版本的效果。 

后续我准备发布一系列有关WindowsPhone7真机程序开发教程,而且如果有眼光的朋友应该明白,现在开发的Silverlight产品,要考虑WP7的移植性了,但是需要有很多的注意事项,不过好在强大的VS都可以一个一个的排除修改,好吧,咱们以后再分享这些:)

推荐Silverlight游戏开发博客:深蓝色右手

posted on 2010-11-26 16:03 nowpaper 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/nowpaper/archive/2010/11/26/1888851.html

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)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、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础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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