跟大家分享一些高质量的游戏编程书籍下载

DarthVader 2009-10-22 12:58:07
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<H2><A href="http://www.cnblogs.com/honmiz/archive/2007/04/28/731243.html"><U><FONT color=#810081>Game development e-book download lists</FONT></U></A> </H2></DIV>
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<P><A href="http://lib.verycd.com/2004/11/23/0000027415.html"><FONT color=#336699>《游戏编程书籍》(Game Programming Books)2001-2003</FONT></A>
<P><A href="http://lib.verycd.com/2004/10/09/0000022768.html"><FONT color=#336699>《游戏编程书籍》(Books for game programming.)</FONT></A>
<P><A href="http://lib.verycd.com/2005/11/02/0000072507.html"><FONT color=#336699>《英文游戏编程图书全集》(Game Programming ebooks Collection All In One)</FONT></A>
<P><A href="http://lib.verycd.com/2005/10/30/0000072058.html"><FONT color=#336699>《游戏编程精粹系列》(Game Programming Gems Series)</FONT></A>
<P><A href="http://lib.verycd.com/2005/03/26/0000043657.html"><FONT color=#336699>《精品游戏开发书籍--英文为主》(The Game Programing books which the Series Editor)</FONT></A></P></DIV></DIV>

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xhnqchchfeng 2009-12-07
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trentliu 2009-10-29
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yydaoxwj 2009-10-23
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好人那
xqhrs232 2009-10-23
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f22fbi 2009-10-23
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gameice 2009-10-23
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好东西~~~~~~~~~~~~~~~
xingzhe2001 2009-10-22
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一定要顶!
DarthVader 2009-10-22
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好久没发贴了 杯具了…… 这样应该可以了吧:

Game development e-book download lists
http://www.cnblogs.com/honmiz/archive/2007/04/28/731243.html

《游戏编程书籍》(Game Programming Books)
http://lib.verycd.com/2004/11/23/0000027415.html

《游戏编程书籍》(Books for game programming.)
http://lib.verycd.com/2004/10/09/0000022768.html

《英文游戏编程图书全集》(Game Programming ebooks Collection All In One)
http://lib.verycd.com/2005/11/02/0000072507.html

《游戏编程精粹系列》(Game Programming Gems Series)
http://lib.verycd.com/2005/10/30/0000072058.html

《精品游戏开发书籍--英文为主》(The Game Programing books which the Series Editor)
http://lib.verycd.com/2005/03/26/0000043657.html

内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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