摘 要随着手机性能的不断提升和人们生活水平质量的不断提高，J2ME手机游戏的市场需求越来越高，从事J2ME手机游戏研究和开发的人员也越来越多。怎样在保证游戏质量的同时尽力...J2ME游戏引擎的主要作用就是根据用户的设

游戏是什么呢？在游戏中，往往是显示各种各样的画面，玩家可以做一些设定好的控制，画面根据玩家的控制有所变化。从这儿可以看出，游戏至少需要三个功能－显示画面，接受玩家输入和对输入产生反馈。这就是常说的渲染...

J2ME游戏开发框架的搭建 游戏框架的架构 接口(Interface)的出现可以说是人类智慧的结晶,20世纪最伟大的研究成果之一. 软件危机的产物. 对于大多数的面向对象初学者来说,接口是一个非常神秘的东西,常常让人...

由于大环境影响和精力有限，n久没做过独立游戏了，以后也打算主攻Android游戏开发，估计J2ME要告一段落了。  故发几个我早期的J2ME独立游戏，做个纪念吧，感兴趣的朋友可以玩玩，都是免费的（涉及版权问题，在职...

J2ME(Java 2 Micro Edition) 是近年来随着各种不同设备，尤其是移动通信设备的飞速发展而诞生的一项新的开发技术。它定位在消费性电子产品的应用上，对设备的智能化、多样化，提供了革命性的解决方案，并因其...

HI,大家好,我是白泽,一名游戏设计师,一直专注各平台的2D游戏引擎研发,HTML5是我准备进入的新领域,我有个习惯,刚接触的新领域我都会习惯自己写一套游戏引擎,而不用第三方提供的,为了方便自己学习和给HTML5事业做贡献,...

这篇文章MOMO主要想大家说明一下我在Unity3D游戏开发中是如何写游戏脚本的，...这篇文章的目的是让哪些已经上手Unity3D游戏引擎的朋友学会如何更好的写游戏脚本，当然本文这紧紧是我这么多年对游戏开发的认知，你

Android游戏开发的朋友，往往会显得有些无所适从，他们常常不知道该从何 处入手，每当遇到自己无法解决的难题时，又往往会一边羡慕于 iPhone下有诸如Cocos2d-iphone之类的免费游戏引擎可供使用，一边自暴自弃的抱怨...

J2ME游戏开发实例讲解（1）一、序言 昨天在网上闲逛，发现一篇讲解用delphi实现华容道游戏的文章，颇受启发．于是，产生了将华容道游戏移植到手机中去的冲动．现在手机游戏琳琅满目，不一而足，华容道的实现版本也很...

使用J2ME Polish进行游戏编程 ――优化J2ME Polish的游戏引擎摘要:J2ME Polish 游戏引擎为MIDP1.0的设备提供了完备的MIDP2.0游戏API.在这篇文章中,是从Robert Virkus的 Pro J2ME Polish 摘录的.你将学会通

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从整体上看，游戏就是一系列的帧不断播放着，像动画片一样，不过玩家可以通过交互改变播放的内容。而我们开发游戏的主要任务就是安排每一帧的内容。在每一次游戏循环中，我们需要搜集玩家的输入、运行

虽然一个游戏很复杂，但我们把它分解成若干块，分而治之，就简单多了。分类的依据就是状态。我们可以将一个游戏划分成很多状态。比如主菜单状态，控制主角状态，暂停状态等。在状态中可以再细分子状态。一直分下去，...

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目前，开发手机游戏的厂商如同雨后春笋般的冒了出来，有大有小，甚至几个朋友在一起就能攒出一个小公司，进行开发。每个公司，也都有“具备自己特色”的开发过程，好一些的，直接套用传统的软件工程的理论，差一些的...

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给J2ME初学者的建议- -http://gophinight.blogchina.com/195665.html在学习的过程要自己做例子，曾经有朋友跟我抱怨说自己不知道做什么项目来训练，其实自己做练习并不一定要一个很完整的项目，可以从一些最基本的...

EasyMF 简易J2ME开发框架  目标： 设计一个简单，稳定，可快速开发的J2ME开发框架。 一.说明：  1. 此框架的意图是解决手机软件开发中常遇到，并且可以通用话的问题。  2. 旨在提高无线应用程序的开发效率 ...

Java 2 平台，微型版(J2ME)是用于新一代多玩家手机游戏的主要技术平台。在本文的后半部分，作者Michael 还概观了J2ME 世界里与游戏相关的最新的技术创新和最新的APIs。 纵观IT产业的历史，计算机游戏已经成为技术...

手机游戏趋势和相关J2ME API 手机游戏成绩斐然，成为IT产业中增长最快的部分之一。在本文中，作者 Michael Yuan 为Java开发者着力分析了这个令人激动的新市场的特征和当前形势。Java 2 平台，微型版(J2ME)是用于新...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

华中科技大学educoder存储系统设计全部通关包含四路组和二路组，用了四天做的，查看电路把txt内容复制到circ文件中用logisim打开即可

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集，32位64位都有，解决缺失dll包问题。

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程，也是以后课程里都要用的实用级工具，所以大家一定要学会，Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具，是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用，常用命令，配置依赖，以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念，以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作，手把手演示操作，绝对能提升大家的实际操作能力！

STM32F103C8T6最小系统原理图文件，包括电源电路、单片机等 11111111111111111111

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

互联网+创新创业大赛国赛金奖——“慧淬”，商业计划书 互联网+创新创业大赛国赛金奖——“慧淬”，商业计划书

Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc)）以及一些宏，易于扩展，允许组件编程。 Linux环境图形用户界面应用程序开发，面向对象程序设计，Linux/Windows多平台图形应用开发，嵌入式设备图形界面开发。Qt绘图，事件机制，网络，数据库，嵌入式移植。

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

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