6、用 Rust 构建 Flappy Dragon 游戏

用 Rust 构建 Flappy Dragon 游戏

1. 游戏基础设置

在 Rust 中开发游戏时,调用 main_loop 函数结尾不需要分号,因为它返回一个 BError 类型,而 main 函数也返回相同类型,所以可以让 Rust 直接返回该函数结果。若有错误发生,会从 main 函数中抛出,导致程序崩溃并显示错误信息。 main_loop 会启动游戏循环,并在每一帧调用 tick() 函数。

运行项目时,使用 cargo run 命令,会看到一个窗口显示 “Hello, Bracket Terminal!”。在标准输入输出程序中,可用 println! 命令打印大多数字符,但 Bracket-lib 会将字符转换为图形精灵,字符集有限,默认使用 Codepage 437 字符集,它是基于 DOS 的 PC 上的原始字体,常用于终端输出。 print() 函数会自动将文本转换为合适的精灵,包括特殊字符的 Unicode 表示。

2. 创建不同游戏模式

游戏通常以模式运行,模式规定了游戏在当前帧应执行的操作,如显示主菜单或游戏结束屏幕,在计算机科学中,这常被形式化为状态机。Flappy Dragon 游戏需要三种模式:
1. 菜单(Menu) :玩家在主菜单等待。
2. 游戏中(Playing

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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