PuzzleGame部分核心算法】的更多相关文章

#include   "mainwindow.h" #include   <QGridLayout> #include   <QPushButton> #include   <QSizePolicy> #include   <QButtonGroup> #include   <QDebug> #include   <QString> #include   <qdir.h> MainWindow :: M…
1 不跟你多废话 上代码! /// <summary> /// SQL关键字转换器 /// </summary> public class SqlConverter : IKeywordsConvertible { public SqlConverter(string[] keywords) { Keywords = keywords; } public SqlConverter() { } /// <summary> /// 关键字集合 /// </summar…
项目需要,需要把MVPtree这种冷门的数据结构写入Java,然网上没有成形的Java实现,虽说C++看惯了不过对C++实现复杂结构也是看得蒙蔽,幸好客户给了个github上job什么的人用Java写的VPtree,大体结构可以嵌入MVPtree. 对于MVPtree的其他信息请左转百度= =本文只讲述算法实现. 点查找树结构主要需解决的问题有2个:如何减少非必要点的搜索,以及如何减少距离计算次数.前者的解决方法比较容易想到,把点集分割为左右对称的两半长方形,或者脑洞大点的,通过距离切分(效率很…
x264代码剖析(十三):核心算法之帧间预測函数x264_mb_analyse_inter_*() 帧间预測是指利用视频时间域相关性,使用临近已编码图像像素预測当前图像的像素,以达到有效去除视频时域冗余的目的. 因为视频序列通常包含较强的时域相关性,因此预測残差值接近于0.将残差信号作为兴许模块的输入进行变换.量化.扫描及熵编码.可实现对视频信号的高效压缩. 本文将重点讨论基本档次支持的P片帧间预測工具以及主要和扩展档次支持的B片和加权预測等帧间预測工具,最后分析了帧间预測函数的主要功能. 1.…
x264代码剖析(十五):核心算法之宏块编码中的变换编码 为了进一步节省图像的传输码率.须要对图像进行压缩,通常採用变换编码及量化来消除图像中的相关性以降低图像编码的动态范围.本文主要介绍变换编码的相关内容,并给出x264中变换编码的代码分析. 1.变换编码 变换编码将图像时域信号变换成频域信号,在频域中图像信号能量大部分集中在低频区域.相对时域信号.码率有较大的下降. H.264对图像或预測残差採用4×4整数离散余弦变换技术,避免了以往标准中使用的通用8×8离散余弦变换逆变换常常出现的失配问题…
甜品消消乐01_游戏基础界面 传送门 甜品消消乐02_游戏核心算法 传送门 甜品消消乐03_游戏UI设计    传送门 GameManager脚本上修改Fill Time可以改变消消乐移动速度 实现过程 甜甜圈相邻与交换 给甜甜圈添加Box Colliderz碰撞组件 判断甜品是否相邻 private bool IsFriend(GameSweet sweet1 , GameSweet sweet2) { )||(sweet1.Y==sweet2.Y&&Mathf.Abs(sweet1.X…
RSYNC 的核心算法 https://coolshell.cn/articles/7425.html rsync是unix/linux下同步文件的一个高效算法,它能同步更新两处计算机的文件与目录,并适当利用查找文件中的不同块以减少数据传输.rsync中一项与其他大部分类似程序或协定中所未见的重要特性是镜像是只对有变更的部分进行传送.rsync可拷贝/显示目录属性,以及拷贝文件,并可选择性的压缩以及递归拷贝.rsync利用由Andrew Tridgell发明的算法.这里不介绍其使用方法,只介绍其…
点击获取提取码:7qi1 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措.本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习. 本书专注于两类核心的"算法族",即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则.全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法.预测模型的构建.惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现. 本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能. 主要内容…
接触游戏有一段时间了,也写了一些东西,效果还不错,今天没事,我就把2048 c# 版本的实现贴出来,代码已经测试过,可以正常.完美运行.当然了,在网上有很多有关2048的实现方法,但是没有提出到类里面,只是写的测试代码,我在这里已经完全提到类里面,核心类和核心方法都经过测试,没有问题.由于本人学习有漏,或者不足,也请大家批评指正,大家共同进步.    该文章分为三个部分,我们分门别类说的,大家也会很清楚.目录如下: 第一部分:图片展示,最开始,我还是先把程序的运行效果贴出来,大家有一个初步感受.…
参见原书 1.1-1.4节 一.惩罚线性回归模型 基本特性: 1.训练时间快,使用训练好的模型进行预测的时间也快2.应用于高速交易.互联网广告的植入等3.解决回归.分类问题 最重要的特性:能明确指出,哪个变量对预测结果最重要 普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)->惩罚回归方法(OLS主要问题:过拟合) 惩罚回归方法:使自由度与数据规模.问题的复杂度相匹配 核心概念:1.特征工程/特征提取选择哪些变量用于对结果的预测 2.自由度统计学名词,当以样本的统计量估计总…