基于JAVA的雷霆战机项目源代码，配合相关PPT食用更佳。

那么接下来，我将编写此游戏的全过程做一遍详细介绍，解释部分核心效果实现代码，只要读者此时具备基础的java语法知识，我相信一定可以非常轻松的编写出一款属于自己的雷霆战机游戏。（大神可跳过，直接看源代码）.....

Java 打飞机 雷霆战机 游戏 源代码小学期做了一个类似打飞机的游戏 小学期做了一个类似打飞机的游戏 通过操作键盘上下左右和空格键来控制飞机移动和发射子弹，没有写什么背景音乐，源码附上，希望能帮到需要的人 ...

自己制作的简易的雷霆战机代看懂码，代码量少，简单

1.飞机大战小游戏 超燃烧的音乐，一起来打灰机！！！ 飞机控制通过鼠标移动！！ 话不多说上代码！！...emmm还是来先看看游戏界面把… (声明：“阿里巴巴”小组创作) ...全部 图片素材 ，非常详细 的图片...百度网盘源码下载点

飞机大战/雷霆大战 全部Java源代码，可运行。 飞机大战代码挥泪大甩卖，学Java面向对象必备小游戏。 加入了子弹奖励模式，和最终Boss，画面优美，可玩性强。可学习，可直接作为游戏玩

内含雷霆战机游戏源码及视频讲解内容，两个项目一个是成品，一个是半成品，以及视频讲解

观看完了之后，相信大家对这个游戏所需要的元素已经有基本的了解了，雷霆战机游戏基本由图片素材、音乐素材和逻辑代码构成，是一个2D平面游戏，其实啊，雷霆战机游戏就是由逻辑代码将图片素材和音乐素材糅合整理起来...

当初为了巩固java基础，写了一个雷霆战机小游戏，用到swing和javaSE线程那一块知识，后来学习了Spring和Mybatis，于是又基于TCP写了一个服务器，管理玩家的一些基本数据，这些都是后话，这一次我就来分享一点我写这...

目录 资源加载 音乐播放 创建子弹类 创建爆炸和珍宝类 创建导弹和飞机类 鼠标键盘控制 资源加载 新建项目:Java Project ->...选择java build path,找到图示中jar的位置 ...然后我们开始编写代码: 我们...

具体的实现如何和Java开发雷霆战机是一样的。可以参见主页Java 开发雷霆战机的原理，写的很详细。源码已经打包好了放群里了。有需要的效果可以进来下载。 这些小游戏可以培养开发兴趣和维持码感。 有空大家都可以...

用Java语言写的小游戏——雷霆战机，单机游戏，不能联网，可以直接导入eclipse运行

本程序实现的主要功能有玩家飞机的控制、玩家飞机子弹发射、敌机移动、敌机子弹发射、boss飞机的折线运动、boss飞机的子弹发射、玩家飞机和boss...播放、玩家战机的选择（五种战机）、飞机与飞机、飞机与子弹之间的碰撞...

自学Java已经有一段时间了吧，一直都没有一个关于界面的完整的项目，计算器这些又太简单，所以就一直构思写一个基于JavaSwing的游戏。虽然在日常开发中使用到JavaSwing开发界面的很少。但是这个游戏也就当做一次对我...

基于JAVA做的雷霆焊机项目答辩PPT，配合JAVA项目源码压缩包实用更佳！

这个项目是本人在学习java的时候做的一个小项目，在高琪的视频指导下完成，版权所有。希望对大家有用，项目是基于Swing的。

使用java编写的小游戏：雷霆战机   效果如图 其中使用到的技术有： 1.线程 2.swing 画面的重画技术 3.集合等 都是JavaSE中最基本的 玩法是：按空格发射子弹 当子弹碰到敌方飞机时会消灭敌方飞机 我方飞机能用...

飞机项目的所有类的截图 ...import java.awt.Graphics; import java.awt.Image; import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.Random; import javax.imageio.ImageIO; import javax.sw...

一直想做《雷霆战机》这一款游戏，以前一直找不到相关的学习资源，在开发完《坦克大战》后觉得是时候慢慢的去开发它了。 我将这个项目发布到了GitHub上，所有的源代码都可在上面看到。 地址为：...

我们几个同学一起开发的一款JAVA雷霆战机游戏，功能一般，可以作为学习参考，希望对各位有帮助。

2.概念设计 3.流程设计 4.详细设计 (1)结构体 (2)链表 (3)控制方向 (4)绘图体系 (4)飞机，子弹图片的跟随移动 (5)时间差 (6)我方飞机飞行边界 (7)敌机重生的坐标 (8)透明图问题 (9)文字输出 (10)移动的...

NULL 博文链接：https://jimieaaa.iteye.com/blog/1846631

java经典小游戏源码下载，供java爱好者学习研究，打地鼠，雷霆战机，坦克大战，小精灵，推箱子等等。一起玩游戏，学习，回味童年。

A - 雷霆战机 Time Limit: 2000/1000MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768KB (Java/Others) Problem Description 风风最近迷上了一个打飞机游戏——《雷霆战机》，战机分为白二星、绿三星、...

低配版本的雷霆战机，敌机无法发射子弹 在这个游戏中我们能学到什么知识呢？ 背景的循环原理 不一样的增加链表结点的方法 链表结点的删除 首先我们要准备一点素材，没有素材的小伙伴，可以私聊我 ~ 效果如下所...

科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

包含2020美赛所有题目的所有O奖论文，A题8篇，B题5篇，C题6篇，D题7篇，E题5篇，F题6篇。

【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）。

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