二维图像游戏基础-计算机游戏程序设计.pdf下载

weixin_39821051 2023-11-17 09:00:37

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二维图像游戏基础-计算机游戏程序设计.pdf

目录序言前言第1章 程序设计与算法 1 1.1 程序设计语言的发展 1 1.2 C语言的特点 2 1.2.1 C语言是中级语言 2 1.2.2 C语言是结构化语言 3 1.2.3 C语言是程序员的语言 3 1.3 C语言的程序结构 4 1.3.1 基本程序结构 4 1.3.2 函数库和链接 6 1.3.3 开发一个C程序 7 1.3.4 C语言的关键字 7 1.4 算法 8 1.4.1 流程图与算法的结构化描述 9 1.4.2 用N-S图描述算法 12 1.4.3 用PAD图描述算法 13 第2章数据类型、运算符和表达式 14 2.1 C语言的数据类型 14 2.2 常量与变量 15 2.2.1 标识符命名 15 2.2.2 常量 16 2.2.3 变量 16 2.3 整型数据 16 2.3.1 整型常量 16 2.3.2 整型变量 17 2.4 实型数据 18 2.4.1 实型常量 18 2.4.2 实型变量 18 2.5 字符型数据 19 2.5.1 字符常量 19 2.5.2 字符串常量 19 2.5.3 转义字符 20 2.5.4 符号常量 20 2.5.5 字符变量 21 2.6 运算符 22 2.6.1 算术运算符 22 2.6.2 自增和自减 22 2.6.3 关系和逻辑运算符 23 2.6.4 位操作符 24 2.6.5 ?操作符 26 2.6.6 逗号操作符 27 2.6.7 关于优先级的小结 27 2.7 表达式 28 2.7.1 表达式中的类型转换 28 2.7.2 构成符cast 29 2.7.3 空格与括号 29 2.7.4 C语言中的简写形式 29 第3章程序控制语句 31 3.1 程序的三种基本结构 31 3.2 数据的输入与输出 31 3.2.1 scanf（）函数 31 3.2.2 printf（）函数 33 3.2.3 getchar（）函数与putchar（）函数 36 3.2.4 程序应用举例 37 3.3 条件控制语句 38 3.3.1 if 语句 38 3.3.2 switch 语句 43 3.3.3 程序应用举例 45 3.4 循环控制语句 46 3.4.1 while语句 47 3.4.2 do... while 语句 49 3.4.3 for 语句 50 3.4.4 break与continue语句 53 3.4.5 程序应用举例 54 第4章函数 57 4.1 函数说明与返回值 57 4.1.1 函数的类型说明 57 4.1.2 返回语句 58 4.2 函数的作用域规则 60 4.2.1 局部变量 60 4.2.2 全局变量 61 4.2.3 动态存储变量 62 4.2.4 静态存储变量 63 4.3 函数的调用与参数 63 4.3.1 形式参数与实际参数 64 4.3.2 赋值调用与引用调用 64 4.4 递归 64 4.5 实现问题 66 4.5.1 参数和通用函数 66 4.5.2 效率 66 4.6 函数库和文件 67 4.6.1 程序文件的大小 67 4.6.2 分类组织文件 67 4.6.3 函数库 67 4.7 C语言的预处理程序与注释 67 4.7.1 C语言的预处理程序 68 4.7.2 #define 68 4.7.3 #error 69 4.7.4 # include 69 4.7.5 条件编译命令 70 4.7.6 #undef 72 4.7.7 #line 73 4.7.8 #pragma 73 4.7.9 预定义的宏名 73 4.7.10 注释 73 4.8 程序应用举例 74 第5章数组 78 5.1 一维数组 78 5.1.1 向函数传递一维数组 78 5.1.2 字符串使用的一维数组 79 5.2 二维数组 80 5.2.1 二维数组的一般形式 80 5.2.2 字符串数组 84 5.3 多维数组 85 5.4 数组的初始化 85 5.4.1 数组初始化 85 5.4.2 变长数组的初始化 86 5.5 应用程序举例 87 第6章指针 91 6.1 指针与指针变量 91 6.2 指针变量的定义与引用 92 6.2.1 指针变量的定义 92 6.2.2 指针变量的引用 93 6.3 指针运算符与指针表达式 94 6.3.1 指针运算符与指针表达式 94 6.3.2 指针变量作函数的参数 95 6.4 指针与数组 96 6.4.1 指针与一维数组 97 6.4.2 指针与二维数组 99 6.4.3 数组指针作函数的参数 102 6.4.4 指针与字符数组 108 6.5 指针的地址分配 111 6.6 指针数组 112 6.7 指向指针的指针 118 6.8 main函数的参数 121 第7章结构体与共用体 125 7.1 结构体类型变量的定义和引用 125 7.1.1 结构体类型变量的定义 126 7.1.2 结构体类型变量的引用 127 7.1.3 结构体类型变量的初始化 127 7.2 结构体数组的定义和引用 129 7.3 结构体指针的定义和引用 135 7.3.1 指向结构体类型变量的使用 135 7.3.2 指向结构体类型数组的指针的使用 136 7.4 链表的建立、插入和删除 138 7.4.1 单链表 139 7.4.2 单链表的插入与删除 141 7.5 共用体 149 7.5.1 共用体的定义 149 7.5.2 共用体变量的引用 150 第8章输入、输出和文件系统 153 8.1 缓冲文件系统 153 8.1.1 文件的打开与关闭 153 8.1.2 文件的读写 155 8.1.3 随机读写文件 163 8.2 非缓冲文件系统 166 8.3 文件系统应用举例 167 第9章实用编程技巧 170 9.1 图形应用技巧 170 9.1.1 显示适配器类型的自动测试 170 9.1.2 屏幕图像的存取技巧 179 9.1.3 屏幕显示格式的控制方法 181 9.1.4 使图形软件脱离BGI的方法 182 9.1.5 拷贝屏幕图形的方法 183 9.1.6 随意改变VGA显示器显示颜色的技巧 185 9.1.7 用随机函数实现动画的技巧 187 9.1.8 用putimage 函数实现动画的技巧 189 9.2 菜单设计技术 191 9.2.1 下拉式菜单的设计 191 9.2.2 选择式菜单的设计 194 9.2.3 实现阴影窗口的技巧 195 9.3 音响技巧 197 9.3.1 音乐程序设计 197 9.3.2 自动识谱音乐程序 200 9.3.3 实现后台演奏音乐的技巧 203 第10章 C++入门 205 10.1 面向对象的概念 205 10.1.1 面向对象的程序结构 205 10.1.2 C++的类 206 10.2 C++的输入与输出 207 10.3 类与对象 208 10.3.1 类的定义与对象的引用 209 10.3.2 构造函数与析构函数 211 10.3.3 函数重载 215 10.3.4 友元 216 10.4 对象指针 219 10.5 派生类与继承类 225 10.5.1 单继承的派生类 225 10.5.2 多继承的派生类 233 附录A 常用字符与ASCII代码对照表 238 附录B 习题 239

《人工智能：深度学习入门到精通实战》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合深度学习框架进行建模实战。由浅入深，每一个理论搭配一个实验，引领学员浸泡式逐步掌握各项技能和实战项目，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面课程大纲：第一章：深度学习基础-深度学习简介01.1-前置知识01.2-传统编程与数据编程01.3-深度学习起源01.4-深度学习崛起与发展01.5-深度学习成功案例01.6-深度学习特点第二章：深度学习基础-Python基础02.1-PyTorch介绍与环境配置02.2-数据操作与创建Tensor02.3-算术操作、索引与改变形状02.4-线性代数、广播机制与内存开销02.5-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU02.6-实验01-创建和使用Tensor-102.7-实验01-创建和使用Tensor-202.8-梯度下降02.9-实验02-梯度下降-102.10-实验02-梯度下降-202.11-自动求梯度概念02.12-自动求梯度实例02.13-实验03-自动求梯度-102.14-实验03-自动求梯度-2 第三章：深度学习基础-线性回归03.1-线性回归讲解03.2-线性回归实例03.3-实验04-从零实现线性回归-103.4-实验04-从零实现线性回归-203.5-实验05-线性回归的简洁实现-103.6-实验05-线性回归的简洁实现-2 第四章：深度学习基础-softmax回归04.1-softmax回归04.2-实验06-FashionMNIST04.3-实验07-从零实现Softmax回归-104.4-实验07-从零实现Softmax回归-204.5-实验08-softmax回归的简洁实现第五章：深度学习基础-多层感知机05.1-感知机05.2-多层感知机05.3-多层感知机与神经网络05.4-激活函数05.5-正向传播05.6-反向传播05.7-正向传播和反向传播05.8-批大小05.9-实验09-从零实现MLP05.10-实验10-MLP的简洁实现第六章：深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合06.1-训练误差和泛化误差06.2-模型选择06.3-欠拟合和过拟合06.4-权重衰减06.5-丢弃法06.6-实验11-多项式函数拟合实验06.7-实验12-高维线性回归实验-106.8-实验12-高维线性回归实验-206.9-实验13-Dropout 第七章：深度学习基础-数值稳定性和模型初始化07.1-数值稳定性和模型初始化-107.2-数值稳定性和模型初始化-207.3-实验14-房价预测案例-107.4-实验14-房价预测案例-207.5-实验14-房价预测案例-3 第八章：深度学习计算-模型构造08.1-模型构造-108.2-模型构造-208.3-模型构造-308.4-实验15-模型构造-108.5-实验15-模型构造-2 第九章：深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享09.1-模型参数的访问09.2-模型参数初始化和共享09.3-实验16-模型参数-109.4-实验16-模型参数-2 第十章：深度学习计算-自定义层与读取和储存10.1-不含模型参数的自定义层10.2-含模型参数的自定义层10.3-实验17-自定义层10.4-读取和储存10.5-GPU计算10.6-实验18-读取和储存第十一章：卷积神经网络11.01-卷积神经网络11.02-卷积神经网络的组成层11.03-图像分类的局限性11.04-二维卷积层与卷积层11.05-卷积在图像中的直观作用11.06-实验19-二维卷积层11.07-填充与步幅11.08-卷积过程11.09-卷积层参数-111.10-卷积层参数-211.11-实验20-Pad和Stride11.12-多输入和输出通道11.13-实验21-多通道11.14-池化层11.15-实验22-池化层第十二章：经典网络12.01-卷积神经网络12.02-实验23-LeNet模型12.03-深度卷积神经网络12.04-实验24-AlexNet模型12.05-使用重复元素的网络12.06-实验25-VGG模型12.07-网络中的网络12.08-实验26-NiN模型12.09-含并行连接的网络12.10-实验27-GoogLeNet模型12.11-批量归一化-112.12-批量归一化-212.13-实验28-批量归一化12.14-残差网络12.15-实验29-残差网络12.16-稠密连接网络12.17-实验30-稠密连接网络第十三章：循环神经网络13.01-语言模型和计算13.02-n元语法13.03-RNN和RNNs13.04-标准RNN向前输出流程和语言模型应用13.05-vector-to-sequence结构13.06-实验31-语言模型数据集-113.07-实验31-语言模型数据集-213.08-实验32-从零实现循环神经网络-113.09-实验32-从零实现循环神经网络-213.10-实验32-从零实现循环神经网络-313.11-实验32-从零实现循环神经网络-413.12-实验33-简洁实现循环神经网络-113.13-实验33-简洁实现循环神经网络-2 第十四章：RNN进阶14.01-通过时间反向传播-114.02-通过时间反向传播-214.03-长短期记忆-114.04-长短期记忆-214.05-实验34-长短期记忆网络-114.06-实验34-长短期记忆网络-214.07-门控循环单元14.08-RNN扩展模型14.09-实验35-门控循环单元第十五章：优化算法15.01-优化与深度学习15.02-局部最小值和鞍点15.03-提高深度学习的泛化能力15.04-实验36-小批量梯度下降-115.05-实验36-小批量梯度下降-215.06-动量法-115.07-动量法-215.08-实验37-动量法15.09-AdaGrad算法与特点15.10-实验38-AdaGrad算法15.11-RMSrop算法15.12-实验39-RMSProp算法15.13-AdaDelta算法15.14-实验40-AdaDelta算法15.15-Adam算法15.16-实验41-Adam算法15.17-不用二阶优化讲解与超参数第十六章：计算机视觉16.01-图像增广与挑战16.02-翻转、裁剪、变化颜色与叠加16.03-实验42-图像增广-116.04-实验42-图像增广-216.05-微调16.06-迁移学习16.07-实验43-微调-116.08-实验43-微调-216.09-目标检测16.10-边界框16.11-实验44-边界框16.12-锚框与生成多个锚框16.13-交并比16.14-实验45-生成锚框-116.15-实验45-生成锚框-216.17-标注训练集的锚框-116.18-标注训练集的锚框-216.19-实验46-标注训练集的锚框-116.20-实验46-标注训练集的锚框-216.21-实验46-标注训练集的锚框-316.22-输出预测边界框16.23-实验47-输出预测边界框-116.24-实验47-输出预测边界框-216.25-多尺度目标检测16.26-实验48-多尺度目标检测16.27-目标检测算法分类16.28-SSD与模型设计16.29-预测层16.30-损失函数16.31-SSD预测16.32-实验49-目标检测数据集16.33-实验50-SSD目标检测-116.34-实验50-SSD目标检测-216.35-实验50-SSD目标检测-316.36-实验50-SSD目标检测-416.37-实验50-SSD目标检测-516.38-实验50-SSD目标检测-6 第十七章：自然语言处理17.01-词嵌入和词向量17.02-神经网络模型17.03-跳字模型17.04-训练跳字模型17.05-连续词袋模型17.06-负采样17.07-层序softmax17.08-子词嵌入17.09-Fasttext模型17.10-全局向量的词嵌入17.11-实验51-word2vec之数据预处理-117.12-实验51-word2vec之数据预处理-217.13-实验52-word2vec之负采样-117.14-实验52-word2vec之负采样-217.15-实验53-word2vec之模型构建-117.16-实验53-word2vec之模型构建-217.17-实验54-求近义词和类比词-117.18-实验54-求近义词和类比词-217.19-实验55-文本情感分类RNN-117.20-实验55-文本情感分类RNN-217.21-实验55-文本情感分类RNN-317.22-实验55-文本情感分类RNN-417.23-TextCNN17.24-TextCNN流程17.25-实验56-文本情感分类textCNN-117.26-实验56-文本情感分类textCNN-217.27-Seq2Seq的历史与网络架构17.28-Seq2Seq的应用与存在的问题17.29-Attention机制与Bucket机制17.30-实验57-机器翻译之模型构建-117.31-实验57-机器翻译之模型构建-217.32-实验57-机器翻译之模型构建-317.33-实验58-机器翻译之训练评估-117.34-实验58-机器翻译之训练评估-217.35-实验58-机器翻译之训练评估-3

本书是计算机图形学领域的经典著作。本书由基础知识、用户界面、模型定义和图像合成四个部分组成，包括srgp的编程、画二维图元的基本光栅图形学算法、图形硬件、几何变换、三维空间的观察、对象的层次结构和sphigs系统、输入设备、交互技术与交互任务、对话设计、用户界面软件、实体造型、消色光与彩色光、可视图像的真实性、可见面判定、光照模型与光照计算、图像处理与存储、高级光栅图形体系结构、高级几何与光栅算法、高级建模技术和动画等内容。　　本书内容全面，涉及图形学的各个领域，可以作为计算机专业本科生和研究生的教材，同时也可供相关技术人员阅读。这是计算机图形学领域的一部经典之作，作者foley、van dam等是国际图形学界的著名学者、学术带头人，而且本书英文版自出版以来，一直是各国大学计算机图形学课程的主要教科书。来自清华大学、北京大学、中国科学院计算技术研究所、中国科学院软件研究所的多位图形学领域的专家和精英花费了大量的时间和精力进行翻译，最终完成了这本中文版。　　本书由基础知识、用户界面、模型定义和图像合成四个部分组成，内容覆盖了日趋成熟的计算机图形学领域各个方面，包括二维、三维图形学的数学基础，重要算法，光栅图形硬件和软件，交互技术及用户界面软件，真实感图形学，高级建模技术 (分形、体绘制等)，图像处理和存储，以及动画等。此外，书中包括了大量习题和参考文献，提供了大量的用c语言编写的实现算法的程序。　　本书是高等院校计算机专业本科生、研究生计算机图形学课程的理想教材，是相关领域专业人员开展研究工作的优秀参考书。

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