高校游戏开发训练营|学习有奖,大额奖金/海量周边/毕业证书完成即有!

肩匣与橘 主管理员
新星创作者: 游戏开发技术领域
2023-01-09 10:39:47
加精

作为游戏爱好者,即将走出大学的新鲜人,一段游戏项目履历,对人生还是就业,都将是一段实力的证明!但传统游戏引擎做游戏,不仅需要写代码、美术、甚至队友,做联机更是难的飞起!
那么来参加「MetaApp」举办的免费「游戏开发训练营」吧!联机游戏项目,不用专业引擎,也不用组队团战,全程陪你经历游戏上线推广、市场反馈、玩法迭代全流程!优秀作品更可获得奖金激励!

推荐学习理由:

  1. 游戏开发知识入门:资深游戏策划与知名讲师免费教学;
  2. 实践游戏开发经验:可写在简历上的实际项目产出;
  3. 奖金激励与平台分成:发布游戏免费上线平台,获得收益。

往期学员作品展示: 

🌳训练营内容 

一、训练营安排

      「实战项目」将使用 「MetaApp编辑器」进行开发,共2周学习+2周发布迭代,全程学习指导、游戏上线运营指导,均全部免费。既能学习游戏制作技术,还能实打实的获得游戏项目经历。

  1. 训练营采用线上教程资料自助学习,配合重点要点视频以及直播,以及全程的官方技术人员辅导。
  2. 游戏项目开发全程答疑支持,项目发布至「233游戏平台」,将给予平台流量补贴以及运营方面的指导;

二、实战项目

  1. 个人游戏项目:基于「竞技类多人游戏框架」开发的实战项目;

  2. 推荐制作的游戏类型:跑酷、收集类

  3. 考验项目:针对开发工程师岗位的技术考核性项目。 

三、活动福利 

奖励等级等级要求MateApp赞助奖品&官方扶持
新锐制作人提交「个人游戏」并上线平台 1、训练营毕业证书
2、平台免费推送10000+流量曝光
成神之路游戏符合活跃要求的作品 1、每日10min时长以上的玩家,按每玩家/每天/¥0.02发放奖金!
说明:奖金需达到¥500方可发放,奖金累计上限¥3000
2、游戏广告分成(注:接入平台商业化SDK后)
全员福利

1、成功报名入组实战营

2、MetaApp平台签约作者 机会 

1、不定期分享游戏开发课程、与现役游戏制作人交流 
2、加入游戏创作者社群
3、定期举办游戏创作活动,获得平台流量补贴。
进击制作人 提交「考验项目」并通过审核 MetaApp公司实习机会!
奖励等级参与人数CSDN赞助奖品&官方扶持
L1活动参与人数 30-49 人定制马克杯*3
L2活动参与人数 50-99 人定制马克杯*5
L3活动参与人数 100-149 人定制马克杯*5
定制帆布袋 *3
L4活动参与人数 ≥150 人定制马克杯*5
定制帆布袋 *3
定制背包*2
社区首页 banner 推荐:3-5天

相关奖品图(仅供参考) 

马克杯帆布袋定制背包结业证书

四、时间安排

  • 1.05-1.20      报名
  • 1.30-2.12      自研编辑器学习与个人项目游戏开发
  • 2.13-2.26      个人游戏发布运营与迭代 ,上线无问题后可申请进行考核项目制作 

五、课程安排 

 

        需要每天坚持学习并完成作业打卡,同时完成一周的大作业才可以进入下一阶段学习。

第一周萌新期编辑器安装编辑器操作游戏物体预制体
第二周进阶期 TS脚本1 TS脚本2 事件通信 触发器

六、参与方式

①活动帖任务区报名。填写格式:参与报名

②扫码添加官方hr申请报名表-填写报名表后进入官方群进行学习。 添加请备注:CSDN

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SoftwareTeacher 2023-01-18
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1

游戏开发,很有趣。

肩匣与橘 主管理员 2023-01-18
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@SoftwareTeacher 谢谢,以后会有更多的合作活动和学习活动!
肩匣与橘 主管理员 2023-01-09
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参与方式:点击上方任务区 提交内容:报名参与 如图:

img

夏目浅石. 2023-01-13
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@肩匣与橘 报名满了?
肩匣与橘 主管理员 2023-01-13
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@夏目浅石. 添加官方咨询一下 如果没满可以进行参与 满的话可以等她下一期直接拉你 学习活动比较紧凑的 很快就会有下一期
内容概要:本文系统阐述了基于矩约束的最大熵方法在扩展不确定度评估中的理论基础与实现方法,并配套提供了Matlab代码实现。该方法通过引入已知的矩约束(如均值、方差等),在缺乏先验分布信息的前提下,依据最大熵原理推导出最符合客观规律且信息量最大的概率分布,从而对测量结果的不确定度进行更为合理和稳健的量化评估。文中详细论述了算法的数学推导过程、数值求解策略以及在实际工程问题中的应用步骤,尤其强调了其在处理非正态分布、小样本数据等传统方法难以应对的复杂场景时所展现出的优越性。; 适合人群:具备概率统计、信息论及数值计算基础知识,从事测量科学、实验数据分析、可靠性工程、系统建模与仿真等领域研究的科研人员、工程师,以及熟悉Matlab编程并希望深入理解不确定度量化前沿方法的技术开发者; 使用场景及目标:①应用于高精度仪器校准、物理实验数据处理等需要精确评定扩展不确定度的场景;②解决输入变量分布未知或非正态时的不确定性传播与合成问题;③目标是克服传统GUM方法的局限性,提升在信息不充分条件下的评估客观性与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码,深入理解拉格朗日乘子法求解最大熵分布的具体实现过程,重点关注矩约束的构建、熵最大化方程的求解以及最终置信区间的获取,同时可通过对比不同约束条件下评估结果的变化,来深刻把握该方法的适用条件与优势所在。
内容概要:本文提出了一种电动汽车聚合可行域的内近似模型,旨在精确刻画大规模电动汽车(EV)集群在充放电过程中的灵活性边界,并将其应用于含风、光、负荷等多重不确定性的微电网两阶段鲁棒调度中。通过引入鲁棒优化理论,结合大M法与列与约束生成(C&CG)算法,构建了能够有效处理不确定性并保证系统安全运行的优化模型。该方法不仅提升了对EV集群可调度能力的建模精度,还在保证计算效率的同时增强了微电网对可再生能源的消纳能力与运行经济性。; 适合人群:具备电力系统优化、鲁棒调度及混合整数规划基础知识,从事新能源并网、电动汽车参与电网互动、微电网能量管理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车集群作为分布式灵活资源参与电网调度的建模方法;②解决高比例可再生能源接入下的微电网两阶段鲁棒调度问题;③掌握大M法与C&CG算法在复杂鲁棒优化模型中的实现路径与求解技巧; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心支撑,建议读者结合文中详细的模型推导与算法流程,动手运行并调试配套程序,深入理解内近似建模思想与鲁棒优化求解机制,同时可进一步拓展至外近似模型或不同聚合策略的对比分析,以全面掌握EV集群灵活性建模的技术体系。

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