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AI-Flappy-Bird: DQN版飞扬的小鸟

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简介：
AI-Flappy-Bird: DQN版飞扬的小鸟是一款利用深度强化学习技术DQN训练的人工智能程序，在经典游戏“飞翔的小鸟”中自主学习并优化策略，实现自动通关。 《飞扬的小鸟》中的强化学习使用“玩具”库的遗传算法应用于通过p5.js构建的自定义软盘飞鸟版本入门教程，并进行现场演示或在本地运行： 1. 安装HTTP服务器： ``` npm i -g http-server ``` 2. 克隆项目仓库并启动服务器： ```bash git clone cd ai-flappy-bird http-server # 按s键保存最佳小鸟的模型配置 ``` 该项目主要文件包括： - `sketch.js`：设置画布和绘制对象。 - `bird.js`：鸟的神经网络设定及游戏物理规则。 - `genetic.js`：用于保存最优神经网络配置并继续迭代算法的核心部分。 - `pipe.js`：障碍物的物理特性和速度控制逻辑。 - `nn.js and matrix.js`：实现神经网络功能所需的库文件。 项目基于@shiffman的相关工作进行开发。

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  • AI-Flappy-Bird: DQN版飞扬的小鸟
    优质
    AI-Flappy-Bird: DQN版飞扬的小鸟是一款利用深度强化学习技术DQN训练的人工智能程序，在经典游戏“飞翔的小鸟”中自主学习并优化策略，实现自动通关。 《飞扬的小鸟》中的强化学习使用“玩具”库的遗传算法应用于通过p5.js构建的自定义软盘飞鸟版本入门教程，并进行现场演示或在本地运行： 1. 安装HTTP服务器： ``` npm i -g http-server ``` 2. 克隆项目仓库并启动服务器： ```bash git clone cd ai-flappy-bird http-server # 按s键保存最佳小鸟的模型配置 ``` 该项目主要文件包括： - `sketch.js`：设置画布和绘制对象。 - `bird.js`：鸟的神经网络设定及游戏物理规则。 - `genetic.js`：用于保存最优神经网络配置并继续迭代算法的核心部分。 - `pipe.js`：障碍物的物理特性和速度控制逻辑。 - `nn.js and matrix.js`：实现神经网络功能所需的库文件。 项目基于@shiffman的相关工作进行开发。
     
  • 飞扬的小鸟 Flappy Bird Python 源码
    优质
    这段Python代码实现了一个类似《Flappy Bird》的游戏，玩家通过点击或触摸使小鸟飞跃障碍物，挑战获得更高分数。 内容概要：这是完整版本的飞扬小鸟游戏，包括欢迎界面、游戏进行中的场景以及游戏结束的画面。在欢迎界面上按下空格键开始游戏，在游戏中按空格键可以让小鸟向上飞升，默认情况下，小鸟会受到重力影响而加速下落。无论是上飞还是掉落，都会有角度的变化。 当小鸟通过管道时可以得分，并伴有音效提示。如果撞到管子，则视为死亡状态并显示成就界面。这些成就可以根据自己的喜好进行定义。 主要的参数可以在settings.py文件中调整和配置。这款游戏适合学生直接下载游玩或学习使用；教师也可以将其用于教学目的，甚至对游戏代码做进一步修改以适应不同的教学需求。 此外，在开发过程中特意加入了一些小彩蛋等待玩家发现与体验。背景音乐采用的是《火红的萨日朗dj版》，营造了良好的游戏氛围。
     
  • HTML版飞翔小鸟(Flappy Bird)小游戏
    优质
    这是一款基于HTML制作的飞行小鸟游戏——Flappy Bird，玩家需控制小鸟穿过一系列管道，挑战高分记录。简洁的操作和经典的玩法让人欲罢不能。 代码包含详细的注释，易于理解。
     
  • 像素小鸟 飞扬的小鸟(Flappy Bird)小游戏资源包（含图片和音频）
    优质
    这款《飞扬的小鸟》游戏资源包包含经典像素风格的游戏图像及音效，为玩家提供全面的游戏素材体验。 关于《飞扬的小鸟》（Flappy Bird, 像素鸟）小游戏的资源文件（包括图片和音频），以及完整源码和教程，请参考相关文章的内容。
     
  • Flappy Bird: 用JS打造的飞翔小鸟
    优质
    Flappy Bird: 用JS打造的飞翔小鸟是一款采用JavaScript语言开发的经典游戏，玩家需操控一只勇敢的小鸟穿越障碍物，挑战高分。 飞鸟JS制作的飞扬的小鸟成长界面仅使用了div和CSS，并且是由本地JavaScript而非基于画布的第三方框架创建的。
     
  • 基于强化学习的飞翔小鸟游戏-AI版Flappy Bird程序.zip
    优质
    这段资料包含了一个基于强化学习技术开发的AI版本《飞翔小鸟》（Flappy Bird）游戏的源代码和相关资源。通过机器学习，AI能够自主学会如何更高效地玩游戏，提供了一个实践深度强化学习概念的良好案例。 该AI程序实现了多个代理来玩Flappy Bird，并应用了强化学习技术，包括SARSA、Q学习和函数逼近。经过10,000次迭代的训练后，特工经常获得超过1400分的成绩，最高得分达到2069分。该项目需要以下框架：Pygame、PyGame学习环境（PLE）、OpenAI Gym 和 PyTorch 以及 OpenCV。
     
  • Flappy-Bird-Deep-Q-Learning-Pytorch：使用深度Q学习玩飞扬的小鸟-源码
    优质
    本项目利用PyTorch实现深度Q学习算法，旨在自动玩经典游戏“飞扬的小鸟”。通过智能算法让计算机自主学习并掌握游戏策略。 本段落介绍如何使用Python源代码训练代理玩Flappy Bird游戏，并将其作为强化学习应用的一个基本示例。 通过我的代码，您可以： - 从头开始训练模型：运行`python train.py` - 测试您已训练的模型：运行`python test.py` 经过训练的模型可以在`trained_models/flappy_bird`文件夹中找到。使用此代码需要以下环境和库支持： - Python版本3.6 - pygame - cv2 - 火炬麻木（注：“火炬麻木”可能是“torch numb”，但通常在PyTorch环境中应为torch，请根据实际需求确认）
     
  • Flying Bird (飞翔的小鸟)
    优质
    Flying Bird是一款轻松愉快的休闲游戏，玩家通过简单的触控操作控制小鸟越过各种障碍和挑战，体验飞行的乐趣与刺激。游戏中色彩鲜艳、画面生动，让人心情愉悦。 FlyBird（飞翔的小鸟）是用C语言编写的程序。
     
  • Bird Game: 微信小游戏——小鸟飞飞飞
    优质
    小鸟飞飞飞是一款轻松有趣的微信小游戏，玩家通过简单的手势操作帮助小鸟躲避障碍物，挑战更高分数。适合各个年龄段的游戏爱好者休闲娱乐。 bird-game源码目录介绍： ./js ├── base // 基础类 │ ├── DataStore.js // 变量缓存器 │ ├── ResourceLoader.js // 资源预加载器 │ ├── Resources.js // 资源数组 │ └── Sprite.js // 游戏精灵基类 ├── player │ ├── Birds.js // 鸟类 │ ├── ScorePanel.js // 计分板类
     
  • 基于MFC的像素鸟Flappy Bird小游戏-FP_Beta
    优质
    FP_Beta是一款基于Microsoft Foundation Classes (MFC)开发的《像素鸟》（Flappy Bird）风格的小游戏。此版本为Beta测试版，旨在提供简单而具有挑战性的飞行体验。玩家需操控小鸟穿过管道间隙，考验反应与耐心。 MFC编写的像素鸟（Flappy Bird）小游戏FP_Beta供大家下载学习。