从实现到编码，用C++再现FGO式战斗逻辑

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本文将详细介绍如何使用C++语言重现《Fate/Grand Order》中的战斗系统，探讨其实现细节与编程技巧。当然可以。以下是根据您提供的博客链接内容进行的简化与重组： --- 在这篇文章里，作者详细介绍了如何使用Python来实现一个简单的数据爬取脚本，并通过示例代码展示了整个过程。首先，文章解释了什么是网页抓取以及为何需要它。接着深入讲解了BeautifulSoup和requests这两个库的作用及其在项目中的重要性。随后给出了具体的步骤说明：从导入必要的库开始到解析HTML文档并提取所需信息的全过程。此外，文中还分享了一些实用技巧来帮助读者提高数据爬虫的质量与效率，例如如何处理不同网站结构带来的挑战、怎样避免被目标站点封禁等常见问题。总之，这篇指南非常适合那些刚开始接触Python网络抓取的新手开发者阅读。它不仅提供了理论知识的学习路径，也通过实际案例让学习者能够快速上手操作起来。 --- 希望这能满足您的需求！如果有任何特定部分需要进一步调整或补充，请随时告诉我。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

从实现到编码，用C++再现FGO式战斗逻辑

优质

本文将详细介绍如何使用C++语言重现《Fate/Grand Order》中的战斗系统，探讨其实现细节与编程技巧。当然可以。以下是根据您提供的博客链接内容进行的简化与重组： --- 在这篇文章里，作者详细介绍了如何使用Python来实现一个简单的数据爬取脚本，并通过示例代码展示了整个过程。首先，文章解释了什么是网页抓取以及为何需要它。接着深入讲解了BeautifulSoup和requests这两个库的作用及其在项目中的重要性。随后给出了具体的步骤说明：从导入必要的库开始到解析HTML文档并提取所需信息的全过程。此外，文中还分享了一些实用技巧来帮助读者提高数据爬虫的质量与效率，例如如何处理不同网站结构带来的挑战、怎样避免被目标站点封禁等常见问题。总之，这篇指南非常适合那些刚开始接触Python网络抓取的新手开发者阅读。它不仅提供了理论知识的学习路径，也通过实际案例让学习者能够快速上手操作起来。 --- 希望这能满足您的需求！如果有任何特定部分需要进一步调整或补充，请随时告诉我。

Polar编码的实现逻辑

优质

Polar编码是一种用于数据传输的高效编码方式，通过并行计算和信道组合技术改善了通信系统的纠错能力，是5G通讯标准中的关键技术之一。 ### Polar编码实现逻辑详解 #### 一、Polar编码简介 Polar编码是一种基于信道极化的信道编码技术，由土耳其比尔肯特大学的Erdal Arikan教授于2008年提出。这种编码方法利用了二进制对称信道的极化现象，能够有效提高数据传输的可靠性和效率。因其优异性能，在第五代移动通信系统（5G）中被广泛采用，特别是在控制信道和部分用户数据信道中。 #### 二、Polar编码实现逻辑 ##### 2.1 码块分段的作用与实现码块分段的主要目的是将较长的数据流划分为多个较小的段，以便更好地适应Polar编码的要求。这样做的好处在于可以更灵活地处理不同长度的数据，并且有助于提高编码效率和纠错能力。 **不进行分段CRC的码块分段** - **基本信息** - 信息比特数 (K) - CRC比特数 (L) - 信息+CRC比特总数 (B) - 目标码率 (R) - 对应不同码长的信息比特数：(K_{1024}, K_{512}, K_{256}, K_{128}, K_{64}) - 不同码长的分段数：(N_{1024}, N_{512}, N_{256}, N_{128}, N_{64}) - 剩余待编码比特数 (K_m) - **码块数量计算** - 首先，计算 1024 码块的数量：(N_{1024} = \left\lfloor \frac{K + L - (512 + 256 + 128 + 8) * R}{1024 * R}\right\rfloor) - 计算剩余比特数(K_m): ( K_m = K + L - N_{1024} \times 1024 \times R ) - 使用分段表格确定512、256和128码块的数量。 - 最后计算64码块数量(N_{64}): \(N_{64} = \left\lceil\frac{K_m - N_{512} * K_{512} - N_{256} * K_{256} - N_{128} * K_{128}}{K_{64}}\right\rceil) - **总分段数计算** \[ C_{total} = N_{1024} + N_{512} + N_{256} + N_{128} + N_{64}\] **示例**: 假设(B=K+L=63, K_m=63, N_{64}=1, K_{64}=63)，则总分段数(C_{total})为 1。 ##### 2.2 不进行分段CRC的码块分段 - **基本信息** - 总比特数 (B) - 编码码率 (R) - 速率适配表格指示值(K_{cb}) - CRC比特数默认(L=24) - 码块数量(C) - **码块数量计算** - 如果(B \leq K_{cb})，则不需要分段，(L = 0, C = 1) - 否则：\( L = 24, C = \left\lceil\frac{B}{K_{cb} - L}\right\rceil\)。 - (B)表示调整后的比特数，即(B= B + C * L) - **比特序列生成** - 当(C=1)，直接使用原始比特序列 - 当(C > 1)，每个码块除最后一个外都包含(K_{cb})个比特，最后一个码块包含剩余的加上CRC的比特 - **CRC计算**：对于每一个分段，利用循环冗余校验生成多项式(g_{CRC24B}(D))来计算 CRC 比特。 - **进一步的码块分段** 如果最后的一个码块比特数超过特定阈值，则进行额外的分段和编码处理。 #### 三、总结通过合理设计分段策略，Polar 编码可以在保持高效传输的同时保证数据准确性和完整性，在实际应用中的无线通信系统中显得尤为重要。以上便是关于 Polar 编码实现逻辑的主要内容概述，希望能为相关研究者提供一定的参考价值和启示。

FPGA从入门到实战再到精通

优质

本书旨在为读者提供从零开始学习FPGA的全方位指导，涵盖基础理论、设计实践及高级技术，帮助读者逐步成为FPGA领域的专家。 FPGA开发的学习可以分为六个阶段的书籍：从入门到实战再到精通，适合初学者和工程应用者阅读。

原码到补码转换（逻辑门实现）

优质

本项目介绍如何使用基本逻辑门电路设计并实现二进制数从原码到补码的转换器。通过组合逻辑电路的设计与优化，探索数字电子技术的应用基础。逻辑门实现的三位原码转补码实验包括原理图设计与波形仿真文件制作，适用于大学数字电路课程实验内容。

C#编程：从入门到实战

优质

《C#编程：从入门到实战》是一本全面介绍C#编程语言的书籍，适合初学者和有经验的开发者。书中不仅涵盖了基本语法、面向对象编程等基础知识，还深入讲解了高级主题如多线程、网络编程及数据库访问技术，并通过大量实例展示了如何将理论应用于实际项目开发中，帮助读者提升实战能力。《C#编程从基础到实践》涵盖了7个部分共18章的内容。第一部分是关于C#编程的基础知识，包括介绍.NET与 C#的关系、开发及运行环境的配置以及数据类型、常量变量、运算符和表达式等语言基础知识，并且还介绍了程序流控制等内容。第二部分则深入到面向对象的C#程序设计中去，涵盖了面向对象的思想概念、类和对象的基本知识，同时详细讲解了继承机制与方法调用等相关内容。第三部分主要涉及接口定义与实现以及抽象类的应用，还包括文件读写操作及流处理的相关技术介绍。第四部分开始探讨C#网络编程的基础知识，包括对网络通信量的监控、TCP和UDP编程基础概念、DNS使用技巧及套接字编程入门等主题。第五部分进一步深入讲解了面向连接与无连接协议的具体实现方式，并且介绍了异步套接字编程以及组播技术等内容。第六部分则通过具体实例来展示如何进行分类开发，例如DNS的实现、FTP和SMTP协议的应用场景解析、HTTP请求处理及ASP网页应用程序的设计等。第七部分提供了一个完整的C#网络项目案例分析，帮助读者理解和掌握实际项目的架构设计与实施过程。这本书适合希望学习C#网络编程的新手作为入门教材，并且对于已经从事计算机网络开发的技术人员来说也是一本非常有价值的参考资料。

C++中模糊逻辑的代码实现

优质

本文章探讨了如何在C++编程语言中实现模糊逻辑系统。通过具体的代码示例解释了其工作原理和应用场景。适合对模糊逻辑与C++感兴趣的开发者参考学习。本段落将对C++模糊逻辑代码实现这一主题进行深入解析。模糊逻辑是一种处理不精确信息的方法，在人工智能、控制理论等领域有广泛应用。 ### 模糊逻辑简介模糊逻辑是经典二值逻辑的扩展，允许命题具有不同程度的真实性，而不仅仅是“真”或“假”。在实际应用中，它能够更好地模拟人类语言中的不确定性，例如对温度描述为“非常热”、“有点冷”的情况。通过定义隶属函数（Membership Function），模糊逻辑可以量化这些模糊概念，并利用模糊推理机制来进行决策。 ### 核心代码分析 #### 模糊逻辑规则实现 `flogicrule()` 此函数实现了针对四个输入变量（`x1`, `x2`, `x3`, `x4`）的模糊逻辑规则。每个输入变量根据其取值范围被划分为三个模糊集合：高 (`1`)、中 (`2`)、低 (`3`)。例如，对于变量 `x1`: - 如果 `x1 >= 384`，则属于“高”集合； - 如果 `25 <= x1 < 384`，则属于“中”集合； - 否则，属于“低”集合。这种划分方式为后续的模糊逻辑推理提供了基础。 #### 隶属函数计算 `flogicaffiliate()` 隶属函数用于衡量一个元素属于某个模糊集合的程度。在 `flogicaffiliate()` 函数中，为每个规则结果（`re1`, `re2`, `re3`, `re4`）计算了相应的隶属度值（`th`, `tde`, `losp`, `jit`）。这些函数的表达式反映了不同模糊集合的形状特征。例如，当 `re1 = 1` 时，`th` 的计算公式为：\[ th = 1 - e^{-\left(\frac{(re1-4)^2}{300}\right)} \]。这表示随着 `re1` 的增加，`th` 值逐渐减小。 #### 示例代码分析代码中还包括了一个名为 `testclass` 的类实例化过程以及主函数中的向量操作。这部分代码与模糊逻辑本身没有直接关系，可能是为了测试目的而编写的示例程序。值得注意的是，在代码结尾处提到了 AHP 计算的部分，这可能是指另一个模块或者与模糊逻辑相关的其他算法。 ### 总结本代码片段展示了如何使用 C++ 实现基本的模糊逻辑推理过程，包括模糊逻辑规则定义和隶属函数计算。通过这些方法可以有效地处理模糊性和不确定性问题。然而，完整的模糊逻辑系统通常还需要包括模糊化、解模糊等步骤才能形成闭环的推理机制，并且实际应用中需要结合具体场景进行调整与优化以满足特定需求和目标。

从汉字到拼音的C++编程实现代码

优质

本项目旨在通过C++语言编写程序，展示如何将汉字转换为拼音，提供了一个实用的中文处理工具，适用于需要进行文本分析和自然语言处理的应用场景。这是一段很好的关于VC/C++源码的实例，它能够根据文本框中的汉字自动生成对应的拼音。程序的工作原理是利用IFELanguage接口来分隔中文语句，并对单词加注拼音。作者为ccrun。

用Python实现逻辑回归

优质

本教程介绍如何使用Python编程语言实现逻辑回归算法，涵盖数据预处理、模型训练及评估等步骤，适合初学者入门。 Python可以用来实现Logistic回归，在《机器学习实战》这本书的第五讲中有相关的源码示例，并且包含了一些测试数据用于实践操作。这段内容没有提到任何联系信息或网站链接，因此重写时也没有添加这些元素。

用MATLAB实现逻辑回归

优质

本简介介绍如何使用MATLAB软件进行逻辑回归模型的构建与分析，包括数据准备、模型训练及评估等步骤。在MATLAB中实现逻辑回归的代码需要达到一定的字数要求吗？如果还不够，请提供更多的细节或示例来增加内容长度。例如，可以详细描述如何准备数据、编写模型函数以及评估结果的过程。这样既能满足字数需求，又能为读者提供更多有用的信息。如果您有关于在MATLAB中实现逻辑回归的具体问题或者需要代码示例的帮助，请明确说明您的疑问和需求，以便给出更具体的解答或指导。