第十周个人周报-111211-付志豪

111211付志豪 2023-05-08 22:29:20

总结:

这次我开发了一个完整的GAME,现在可以成功的开发一款桌面宠物软件,这让我感到十分的开心。

项目背景和目标:

桌面宠物是一款基于桌面的虚拟宠物养成类游戏,它能够通过在屏幕上显示一个可爱的动态宠物,来为用户提供娱乐和陪伴。它能够响应用户的操作,包括点击、鼠标悬停等,同时会发出动画以表达对用户的反馈。

技术选型:

在技术选型阶段。经过比较,我们选择了QT开发平台,易于我们学习,而且学习的内容对于后续的开发十分有用。使得我们收获了很多

功能设计与实现:

为了确保小程序的实用性,我们进行了多轮的需求讨论和功能设计。最终确定了以下几个核心功能:

  • 显示宠物:在桌面上显示一个可爱的宠物形象,支持动态动画效果;
  • 互动反馈:响应用户的点击、鼠标悬停、等操作,发出动画以表达对用户的反馈;
  • 养成玩法:支持宠物的喂食、游戏、洗澡等养成玩法,玩家可以通过这些玩法与宠物互动,提高宠物的等级和属性值;
  • 多样化造型:支持宠物的多种造型和变化,可以通过不同的换装、发型等方式为宠物添加新的元素;

在实现过程中,我遵循了模块化的开发原则,对不同功能进行了拆分,使代码结构更加清晰。

遇到的挑战及解决方案:

在开发过程中,我遇到了许多挑战。但是我们都坚持下来了。

总的来说,这是一次很不错的体验,让我熟悉了软件的开发流程,学习到了很多知识。

 

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内容概要:本文提出了一种结合在线鲁棒主成分分析(RPCA)模型与长短期记忆(LSTM)循环网络的商品需求预测方法,并提供了完整的Python代码实现。该方法首先利用RPCA模型对原始商品需求时间序列进行分解,分离出低秩的潜在趋势成分与稀疏的异常波动成分,有效实现数据去噪与异常值修正,提升输入数据的鲁棒性;随后将净化后的数据输入LSTM网络,充分挖掘时间序列中的长期依赖关系与时序模式,从而提高对未来需求的预测精度。整个模型设计针对实际商业场景中普遍存在的数据噪声大、波动剧烈、突发性事件干扰等问题,展现出较强的稳定性与预测能力。文中通过实验验证了该混合模型在多个指标上优于传统统计模型及单一LSTM模型,体现了其在复杂环境下的优越性能。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识,从事数据分析、供应链管理、电商运营、零售优化及相关领域研究的研发人员或研究生;特别适合关注时间序列预测、深度学习建模以及鲁棒数据处理技术的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电商平台、零售企业或制造行业中的销量预测,以支持库存优化、生产计划制定与物流调度决策;②为科研工作者提供一种融合鲁棒统计与深度学习的预测建模范例,推动高噪声环境下预测算法的创新与复现研究;③帮助开发者深入理解RPCA与LSTM的集成机制,掌握复杂预测模型的构建、训练与调优流程。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码逐步实现模型,重点理解RPCA在数据预处理阶段的作用机制以及LSTM网络的结构设计与超参数配置。学习过程中应在真实或模拟数据集上复现实验结果,对比不同参数设置下的模型表现,以深化对模型内在工作原理的理解。同时可进一步探索其他深度学习模型(如GRU、Transformer)与鲁棒分解方法(如VMD、STL)的融合可能性,拓展应用场景。

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