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FlappyBird-QLearning

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  •      文件类型：ZIP

简介：
FlappyBird-QLearning项目采用强化学习中的Q-learning算法来训练AI自主游戏《Flappy Bird》。通过不断试错优化策略，使虚拟角色能够自动完成跳跃动作并尽可能长时间存活。 关于源程序 本人仅在 Flappy Bird C++ 版的原作基础上加入了一个pipe用于训练数据传输。由于找不到该作品的相关信息，在此表示歉意，请参考原作者提供的README文件。 关于AI 文件结构： AI 程序为单个 CPP 文件，相关宏定义与原作品保持一致。为了节省空间，已将fancy2D库压缩处理。请在克隆后解压，并确保以下文件结构以正确编译程序。 ``` |-- FlappyBird | |-- fancy2D 游戏引擎库 | | |-- fancy2D | | |-- fancylib | | |-- fancyUI | |-- FlappyBird 源代码，包含pipe用于状态数据传输 ```

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  • FlappyBird-QLearning
    优质
    FlappyBird-QLearning项目采用强化学习中的Q-learning算法来训练AI自主游戏《Flappy Bird》。通过不断试错优化策略，使虚拟角色能够自动完成跳跃动作并尽可能长时间存活。 关于源程序 本人仅在 Flappy Bird C++ 版的原作基础上加入了一个pipe用于训练数据传输。由于找不到该作品的相关信息，在此表示歉意，请参考原作者提供的README文件。 关于AI 文件结构： AI 程序为单个 CPP 文件，相关宏定义与原作品保持一致。为了节省空间，已将fancy2D库压缩处理。请在克隆后解压，并确保以下文件结构以正确编译程序。 ``` |-- FlappyBird | |-- fancy2D 游戏引擎库 | | |-- fancy2D | | |-- fancylib | | |-- fancyUI | |-- FlappyBird 源代码，包含pipe用于状态数据传输 ```
     
  • Unity版FlappyBird
    优质
    《Unity版Flappy Bird》是一款使用Unity引擎开发的经典小鸟飞行游戏。玩家需控制一只勇敢的小鸟穿越各种复杂的管道障碍，挑战自我，追求高分，享受经典与现代技术结合的乐趣。 基于Unity的FlappyBird游戏模仿制作涉及使用Unity引擎来创建一个类似Flappy Bird的游戏。这个过程包括设计游戏关卡、编写脚本以控制角色动作以及实现游戏逻辑等步骤，旨在帮助开发者学习并掌握Unity的基本功能与高级特性。通过该项目的学习和实践，参与者可以提高自己的编程技巧，并对游戏开发流程有一个全面的理解。
     
  • LabVIEW版FlappyBird
    优质
    LabVIEW版FlappyBird是一款使用图形化编程软件LabVIEW开发的经典游戏“Flappy Bird”的复刻版本。此作品结合了LabVIEW强大的数据处理和硬件控制能力，为玩家提供独特的游戏体验，并展示了该软件在趣味项目中的应用潜力。 用LabVIEW制作的Flappy Bird小游戏，使用的版本是2014年发布的。
     
  • FlappyBird资源.zip
    优质
    简介：这是一个包含经典手机游戏《Flappy Bird》相关资源的压缩文件，可能包括游戏代码、设计素材以及开发文档等。 这款游戏属于简单类型，素材齐全，包括像素鸟的所有游戏元素、音乐素材以及动画制作所需的资源。虽然提供的动画素材较少需要自行创作，但整体来说内容相当完整。
     
  • FlappyBird资源.zip
    优质
    《Flappy Bird》资源包包含了游戏开发所需的素材和文档，适用于学习与研究此经典手机游戏的开发者。 《Flappy Bird》是由越南独立游戏开发者Dong Nguyen开发的一款作品，在2013年5月24日上线，并于2014年2月突然走红。然而，这款游戏在同年二月份被其开发者从苹果应用商店和谷歌Play商店中移除。直到2014年8月，《Flappy Bird》才重新回到APP STORE，加入了玩家们期待已久的多人对战模式。 游戏中玩家需要控制一只小鸟通过由不同长度的水管组成的障碍物进行挑战。
     
  • FlappyBird游戏.zip
    优质
    《Flappy Bird》是一款充满挑战性的休闲游戏，玩家需控制一只小鸟穿越各种障碍物，简单而上瘾的游戏设计使其风靡一时。 使用LayaAir制作游戏或应用在网上可以找到教程，推荐版本为2020.4；可以通过网络视频学习并上传示例项目（demo）。如果发现侵权内容，请通过主页提供的邮件联系。
     
  • PyTorch中的深度QLearning网络
    优质
    本项目介绍如何在PyTorch框架下实现深度Q-Learning算法，并构建一个用于解决强化学习问题的神经网络模型。 Pytorch中的深度Q-Learning网络是一种利用深度学习技术实现的强化学习方法，它结合了传统的Q-learning算法与神经网络模型，能够处理高维度、复杂环境下的决策问题。通过在Pytorch框架下构建和训练这样的网络，可以有效地解决各种智能体（如游戏AI）的学习任务，并且其灵活性使得该方法适用于多种不同类型的任务环境中。
     
  • FlappyBird的CocosCreator源码
    优质
    本项目为经典游戏《Flappy Bird》使用Cocos Creator引擎重制的源代码，适合学习游戏开发与Cocos Creator框架。 使用CocosCreator开发的FlappyBird游戏采用JavaScript语言编写，仅供学习参考。
     
  • FlappyBird实践报告.docx
    优质
    本文档为《Flappy Bird》游戏开发与设计的实践报告，涵盖了游戏编程技术、用户体验设计及移动应用开发的相关探讨。 报告内容包括：摘要、实训目的及要求、游戏功能分析、游戏功能实现、游戏开发总结以及实训总结等部分的描述。