家园2简易地图编辑器

鉴于网上缺乏自动化编辑家园2地图的编辑器,所以在工作之余参照网上的教程写了一个简单的编辑器。使用方式如下:


1、将下面的图片保存到本地。

2、用记事本打开这张图片(先打开记事本程序,然后把图片拖进去)。

3、不要理会前面的那一段乱码,直接按Ctrl+F,找到 <HTML> 这一行,从这一行开始,选择到文件结尾,复制。

4、新建一个记事本文档,将复制的内容粘进去,另存为:Homeworld2.html

5、用IE浏览器打开Homeworld2.html,如果浏览器提示你禁用了活动内容,请点击允许。

6、编辑器分三个Sheet,分别是“教程”,“快速”,“高级”。教程介绍了家园2地图的基本知识,读懂之后就直接可以手写代码画地图了;“快速”功能目前还没开发;“高级”是真正生成地图的部分。

7、进入“高级”Sheet后,首先是设置游戏人数、地图尺寸之类的基本信息,注意这里尺寸单位都是以米计算的,地图尺寸起码要有300000-500000才会有足够的施展空间。填完了之后点击『生成基本内容』,可以看到下面的框里出现了一堆代码。

8、接着可以生成资源点、飞船、地图尘埃等内容。在下面选择要生成的内容和形状,点击『生成代码』,会在框上面生成一段代码,就是你刚才选择的内容的代码,将其复制到框里“-- 在这里插入高级生成的代码”的地方。可以多次生成代码,复制进去。

9、觉得满意了之后,将框里所有的代码复制出来到一个新的记事本里,另存为xxx.level文件,文件名可以自己取,然后将level文件复制到家园2安装目录的“\levelData\multiplayer \deathmatch”下。如果地图没错的话(否则家园2可能启动失败),启动家园2后可以看到刚刚创建的地图,然后就可以加载对战了。


内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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