新人提问:C++ Builder 开发游戏能力如何?

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红花 2001年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2001年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年7月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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Cocos2D-X游戏开发技术精解

第1章 Cocos2D-X 引擎的介绍

嵌入式开发—C语言面试题

嵌入式开发—C语言面试题 1. 用预处理指令#define 声明一个常数,用以表明1年中有多少秒(忽略闰年问题) #define SECONDS_PER_YEAR (60 * 60 * 24 * 365)UL 我在这想看到几件事情: 1). #define 语法...

从ios新手入门开发到app store上架,我们要走的路

iphone开发环境最好的组合是装着Mac ox的Mac苹果电脑,Xcode开发工具,iphone sdk,如果你真心想做iphone开发,这几样都是必须的,其他的如windows开发环境不要考虑了,想要在pc上装Mac ox的建议去各大论坛找安装...

23 岁那年你正处在哪个状态?现在呢?

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嵌入式C语言面试题库

嵌入式开发—C语言面试题 用预处理指令#define 声明一个常数,用以表明1年中有多少秒(忽略闰年问题) #define SECONDS_PER_YEAR (60 * 60 * 24 * 365)UL 我在这想看到几件事情: 1). #define 语法的基本知识...

如果你也23岁

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IOS 新手路线

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J2EE 高 级 软 件 工 程 师 面 试 题 集

目 录第一章:基础知识部分…………………………………3第二章:高级知识部分…………………………………27第三章:数据库部分……………………………………70第四章:程序设计部分…………………………………113第...

20多岁的一无所有,其实是理所应当的

转载:...23 岁那年你正处在哪个状态?现在呢?  我,23岁,应届毕业生。生活,工作,爱情都处于人生的低谷,一穷二白,一无所有,一事无成。 分享一下成长的建议吧。...23岁那年...

23岁的一无所有,其实是理所应当的

23 岁那年你正处在哪个状态?现在呢? 我,23岁,应届毕业生。生活,工作,爱情都处于人生的低谷,一穷二白,一无所有,一事无成。 分享一下成长的建议吧。匿名用户23岁那年...就是去年...... 在22岁的时候我毕业...

二十三又是谁的二十三

23 岁那年你正处在哪个状态?现在呢? 我,23岁,应届毕业生。生活,工作,爱情都处于人生的低谷,一穷二白,一无所有,一事无成。 分享一下成长的建议吧。 匿名用户 23岁那年…就是去年… 在22岁的时候我毕业,同时...

全程软件测试(第3版)

第5章 项目启动:知己知彼、百战不殆

全程软件测试(第3版)

第5章 项目启动:知己知彼、百战不殆

程序员面试白皮书

第1章 简历、面试和Offer

2020五一建模A题解题思路.zip

2020年五一数学建模A题解题思路 最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响,分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化,(主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场)。建立预测模型(时间序列预测模型, Elman神经网络预测模型等),预测煤炭价格变化。

自动驾驶.pdf(2021 mathorcup A题)

自动驾驶模型的建立

2020五一建模比赛B题论文与代码

针对本文给出的基金资产配置策略问题,本文建立了结合小波分析算法,均值-方 差模型,蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型,对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略,使用小波分析算法对数据进行降噪,再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法,参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型,并且使用遗传算法,改变初始参数多次进行求解。

建模论文(五一建模比赛)

五一建模写的论文,当时是拿啦奖的,你们可以参考下哦

2020五一数学建模A题 论文 煤炭价格预测问题

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标,通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法,建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号,通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t,网络输出值y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

2021华中杯第二问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内有处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,新增的RGB坐标。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

Activiti 工作流入门到大神

什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) 什么是流程、工作流作用、Activiti背景简介、Activiti流程设计器安装、Activity环境搭建、通过HelloWorld掌握 Activiti操作流程的步奏、常见API使用、流程部署管理(发布流程、查看流程定义、删除流程、查看流程附件)、流程实例管理(启动流程、查看任务、认领任务、办理任务、查看流程状态) QQ:362969068

数学建模30种基本模型分析

文中把历年来的常见的数学建模比赛模型总结在一起,便于大家的学习,总共有30中模型,每一种模型都会有详细的分析,议论文的形式展现出来......

Python 3.9 安装包

Python是一种编程语言,可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人,都可以轻松学习和使用Python

OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

2020深圳杯C题.docx

参考了许多网络上的解法,自己做的练习题,完整的论文,附录有完整的python代码,仅大家供学习参考。

数学建模校车安排问题

数学建模 校车安排问题 优秀论文

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

go语言就业指南

授人予鱼不如授人予渔,本课程不但包含go语言从业者所的技能,而且还包含开发人员在开发中的学习技巧。掌握这些技巧和技能可以让你在面试中游刃有余。学习过程中任何问题联系: 4223665 1、掌握go语言基础 2、掌握go语言网络编程 3、掌握go语言并发编程 4、掌握go语言调试技巧 5、掌握go语言反射基础 6、掌握Cgo基本开发 7、掌握通过文档查阅所需资料的能力

新型冠状病毒疫情_2020年东三省数学建模A题_论文展示

2020年东三省数学建模A题_论文展示。 采用了topsis和lstm长短期记忆人工神经网络深度学习模型。 研究新冠病毒疫情传播和世界主要国家疫情聚类和疫情管控评价。

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