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神经猫U3d源码分享

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简介:
神经猫U3D源码分享提供Unity 3D游戏开发环境下经典小游戏神经猫(NeuroCat)的相关代码资源和教程,适合对U3D游戏开发感兴趣的开发者学习参考。 围住神经猫的源代码非常完整且可以运行。这是我自己模仿编写的作品。

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客服
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  • U3d
    优质
    神经猫U3D源码分享提供Unity 3D游戏开发环境下经典小游戏神经猫(NeuroCat)的相关代码资源和教程,适合对U3D游戏开发感兴趣的开发者学习参考。 围住神经猫的源代码非常完整且可以运行。这是我自己模仿编写的作品。
  • 围住 H5
    优质
    围住神经猫是一款风靡一时的H5游戏,本源代码项目公开了其核心编程逻辑与实现细节,便于学习和研究。 围住神经猫 H5 源码 游戏 HTML 5
  • 《围住》QML版本
    优质
    《围住神经猫》QML版本源码提供了使用Qt框架和QML语言开发此热门游戏的代码基础,适合对前端技术和移动应用开发感兴趣的开发者深入研究与学习。 《围住神经猫》是一款基于Qt/QML与JavaScript开发的休闲游戏,其源码展示了这三种技术如何协同工作以创建跨平台的游戏体验。Qt是一个强大的C++图形用户界面应用程序框架,而QML是Qt的一个重要扩展,它允许开发者使用声明式语言设计用户界面。JavaScript作为前端开发的核心语言,在此项目中被用来增强QML的交互性和动态性,使游戏逻辑得以实现。 让我们深入探讨一下Qt的功能。Qt提供了一系列工具和库来支持图形渲染、网络通信以及数据库访问等操作,使得开发者能够构建适用于桌面、移动设备乃至嵌入式系统的应用程序。QML是Qt的一种高级用户界面描述语言,它允许通过JSON格式定义UI元素及其交互行为。在《围住神经猫》项目中,QML被用来设计游戏的界面,包括棋盘布局、角色动画和操作指南等部分,这使得UI的设计过程变得更加直观且易于调试。 接下来是JavaScript的作用。在游戏中,JavaScript充当逻辑处理引擎的角色,在QML环境中运行以实现诸如规则设定、碰撞检测及得分计算等功能。通过绑定QML元素与JavaScript函数的方式,游戏的动态行为得到了充分展现。例如,当玩家点击屏幕时,相应的JavaScript代码会被触发,并判断该操作的有效性并更新游戏角色的位置或状态。 《围住神经猫》源码中包含以下关键知识点: 1. **QML组件化编程**:通过将UI元素分解成可重用的组件来提高代码的维护性和效率。 2. **数据绑定机制**:利用QML中的数据绑定特性,使得用户界面的状态能够实时反映模型的数据变化,简化了开发流程中复杂的逻辑处理。 3. **JavaScript与QML之间的交互**:学习如何在两者之间传递信息和调用彼此的功能以实现游戏的动态效果。 4. **动画功能的应用**:利用QML内置的强大动画库来创建流畅的游戏过渡效果及角色动作表现。 5. **跨平台开发实践**:探索使用Qt进行多操作系统部署的方法,包括Linux、Android等不同环境下的应用发布。 6. **图像资源管理技术**:通过分析项目中的图片文件可以了解游戏内如何管理和加载图形素材。 7. **自定义中文字库的集成**: 该项目可能包含特定于平台的中文字符集配置,以确保在各种设备上正确显示文本信息。 通过对《围住神经猫》源码的研究学习,开发者不仅可以提升自己对于Qt/QML和JavaScript的实际操作能力,还能够掌握游戏开发的基本流程和技术要点。这对于希望进入跨平台游戏领域的新手而言是一个非常好的入门教程;而对于有经验的程序员来说,则可以从中获得优化现有项目的灵感和建议。
  • 捕获
    优质
    《捕获神经猫》是一款结合了策略与反应速度的手机游戏。玩家需要在游戏中捕捉各种独特的猫咪角色,并通过训练和培养来增强它们的能力,挑战更高难度的任务和关卡。游戏中有丰富多样的猫咪形象以及精美的画面设计,让玩家沉浸在温馨治愈的游戏氛围中,享受收集、养成的乐趣。 使用苹果最新语言Swift开发的一款游戏叫做“围住神经猫”。
  • 围住(微信版)游戏
    优质
    《围住神经猫》是一款流行的微信小游戏,其源代码展示了游戏背后的编程逻辑和设计思路,对于开发者来说具有学习和参考价值。 最近微信上非常流行的一款小游戏叫做“围住神经猫”,这款游戏可以在微信平台上运行。
  • 【云】幸运【云】幸运.zip
    优质
    《云猫》是一款趣味横生的手游,玩家可以收集并养成可爱的猫咪。幸运分享活动让玩家们在游戏中有机会赢取丰厚奖励和珍稀宠物,增添更多乐趣。 发帖时会根据后台设定的概率对发帖者进行积分的奖惩,以此来提高用户的主动发帖积极性并增加互动乐趣。
  • 基于PyTorch的CNN网络狗识别项目、数据集及预训练模型
    优质
    这是一个使用PyTorch实现的卷积神经网络(CNN)项目,专注于猫和狗图像分类。该项目包括源代码、数据集以及预训练模型,为机器学习爱好者提供了一个实用的学习资源。 使用PyTorch搭建CNN神经网络实现的猫狗识别项目源代码及数据集需要对train数据集进行训练,以便能够准确地识别给定val数据集中的一张图片是猫还是狗。
  • 数字0-9识别,BP网络RAR版
    优质
    本资源提供基于BP(Backpropagation)算法的手写数字0至9识别系统的完整源代码。采用RAR格式压缩包形式分享,适合机器学习爱好者和研究人员参考使用。 识别0-9十个数字的BP神经网络数字识别源代码使用方法如下: 第一步:训练网络。此程序可以不进行训练,因为已经保存了经过训练后的网络参数。 第二步:执行识别操作。首先打开一张256色图像;然后对图像进行归一化处理,并点击“一次性处理”按钮;最后通过点击“R”或选择菜单中的相应选项来开始识别过程。识别结果会在屏幕上显示,同时也会输出到result.txt文件中。该系统的平均识别率为90%。 此外,也可以单独针对打开的图片逐步完成图像预处理工作,但每次操作只能执行一次,并且需要按顺序进行:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。需要注意的是,待识别的图片应与win.dat和whi.dat文件位于同一目录中。这两项文件用于保存训练后网络的权值参数。 具体使用方法请参考相关说明文档进行操作。
  • 基于Keras的卷积网络可视化:狗模型
    优质
    本文章深入剖析了使用Keras框架构建的猫狗图像分类卷积神经网络模型,并对其内部结构进行了详细可视化展示和代码解析。 本书的代码参考了《Python深度学习》一书中的内容。书中使用的代码是基于Keras 2.1 和 TensorFlow 1 的版本。由于几年前TensorFlow将Keras集成进来,为了让更多读者能够使用最新的技术实现相同的功能,本段落对书籍上的部分代码进行了修改,并用TensorFlow 2 实现。 对于熟悉TensorFlow的人来说,他们应该知道“tf2”指的是从TensorFlow 2.0 到目前的最新版本。本段落中的所有示例都是基于TensorFlow 2.5 版本实现的。
  • MATLAB网络43例网络.zip
    优质
    该资源包含43个基于MATLAB的神经网络实例和完整源代码,适用于学习与实践神经网络建模、训练及应用。适合科研人员和学生使用。 MATLAB神经网络43个案例分析源代码包含书中的内容及仿真代码,可以直接运行。