20234115马煜章《python程序设计》实验四报告

20234115马煜章 2024-05-28 21:10:46

20234115马煜章《python程序设计》实验四报告

课程:《Python程序设计》
班级:2341
姓名:马煜章
学号:20234115
实验教师:王志强
实验日期:2024年5月27日
必修/选修: 专选课

1.实验内容

Python综合应用:爬虫、数据处理、可视化、机器学习、神经网络、游戏、网络安全等。
在Windows/Linux系统上使用VIM、PDB、IDLE、Pycharm等工具编程实现。
选择利用PyCharm编写游戏“贪吃蛇”。

 

2.实验过程及结果

(1)设计想法

贪吃蛇是一款十分简单而且经典的小游戏(我小时候非常喜欢玩),基本元素少(只有蛇和食物),方便我这种初学者进行操作。Python这个单词在英语中是蟒蛇的意思,贪食蛇也可以算是其同名游戏了。所以我最终选择做一款贪吃蛇小游戏。

“蛇”如何表示?我选择将整个游戏区域划分成许多小方格,那么,“蛇”就可以用一组连在一起的小方格来表示,并且用不同的颜色,来和背景进行区分。由于每一个小方格都可以用一个坐标来表示,且X轴和Y轴的范围都可进行人为的设定,那么,“蛇”就可以用一个存放坐标的列表来表示。

解决了“蛇”如何存在的问题,接下来就是解决“蛇”如何运动的问题。在现实生活中,蛇的运动是整个蛇身一起向前爬行,抽象成物理模型的话,也就是蛇身上每一个点都以同样的方向和速度移动。如果以同样的思路,放在Python里面就是构成“蛇身”的所有方格同时运动,比较复杂。通过对同类游戏运行画面的逐帧比较,我发现,实际上运动的方格只有“蛇头”和“蛇尾”,“蛇身”的每一个方格只不过是在沿着前一个方格的轨迹运行(或是替代了前一个方格位置)。因此,“蛇”的运动可以抽象为“蛇头出现,蛇尾消失”,即将下一格(“新蛇头”)的坐标添加到列表中,将列表中最后一个坐标(“旧蛇尾”)移除的,就可以实现“蛇”的运动。

最后是游戏输赢的判定。游戏结束有两种情况。一是“蛇”的移动超出了游戏区域的范围,二是“蛇”碰到了自己。前者很容易判定,因为游戏区域的范围是已经设定好的;后者需要用的“化动为静”的思想,将运动的“蛇”想成静态的列表,只需要判断食物的坐标是否包含在“蛇”的列表中就可以了。

(2)程序结构

①安装插件pygame

 

 

②搭建初始环境,绘制游戏场景

这一部分包括游戏初始化界面,游戏窗口大小,主要是设置参数。

 

③确定蛇和食物的位置

使用列表确定蛇的位置,使用random函数确定食物的位置。

 

④死亡函数

使用def定义死亡函数。

 

⑤游戏循环

使用while if语句设置游戏循环。

 ⑥设置游戏结束条件

 

 

3.遇到的问题以及感想体会

 

问题1:写好的程序无法运行,而且程序检测无错。

解决方案:安装pygame插件。

 

问题2:蛇吃不到食物。

解决方案:修改蛇的宽度,使之于食物的大小一致;同时,修改蛇运动的速度,使之能同时被游戏区域的长宽以及食物的长宽整除。

4.结课总结与反思

Python编程世界对于文科生来说,可能是一个全新的领域。开始时可能会感到有些困难,但每当解决一个问题或编写出一个小程序时,那种成就感会让人非常兴奋。学习Python让我有机会将编程技能与自身的专业知识相结合。例如,可以用Python进行文本分析等,这些技能在社会科学、人文科学等领域都非常有用。编程需要严谨的逻辑和系统的思考,这有助于我培养更加理性、科学的思维方式。

总之,对于我来说,学习Python不仅可以拓宽自己的知识和技能领域,还可以提升自己的竞争力、工作效率和创新精神。虽然学习过程中可能会遇到一些困难和挑战,但只要有兴趣和决心,就一定能够掌握这门强大的编程语言。感谢志强老师,给了我接触python的机会,并悉心教导我。期望与您的再次相遇!

 

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随着元宇宙概念兴起与虚拟数字人技术快速发展,虚拟主播、在线教育虚拟助教、元宇宙社交等应用场景对实时动作表情驱动系统提出更高需求。当前主流动作捕捉方案多依赖专业光学动捕设备或深度相机,设备成本高昂、部署复杂,难以在普通用户场景普及。本研究设计并实现一套基于普通单目摄像头的虚拟数字人实时动作表情驱动系统,旨在降低数字人内容生产门槛。系统采用Unity作为主开发引擎,结合Blender进行数字人模型构建与BlendShape表情系统制作,使用MediaPipe框架实现人脸关键点检测与人体姿态估计,通过C#脚本完成实时数据处理与渲染控制。系统包含五个关键模块:人脸关键点检测(MediaPipe Face Mesh提取468个关键点)、人体姿态估计(MediaPipe Pose识别33个骨骼关键点)、表情迁移映射、动作平滑优化(卡尔曼滤波与贝塞尔曲线插值消除抖动)、实时渲染(60fps流畅渲染,支持直播推流与视频录制)。实验结果表明,系统在普通笔记本上可实现60fps实时驱动,人脸关键点检测准确率达98.7%,人体姿态估计平均误差小于5像素,表情迁移相似度达92.3%。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论基础 第3章 系统架构设计 第4章 关键模块设计与实现 第5章 实验与结果分析 第6章 总结与展望 参考文献
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内容概要:本文研究了基于阶跃响应的V-Tiger自动增益调整PID控制器优化方法,并提供了完整的Matlab代码实现。通过深入分析PID控制的核心性能指标与V-Tiger控制器的动态特性,提出了一种融合阶跃响应特征提取与多目标协同优化的自动整定方案,设计了具备自适应迭代校正能力的优化机制,有效提升了控制系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。文中系统阐述了整定原理、算法架构设计及性能验证流程,通过仿真实验充分验证了该方法在复杂工业控制场景下实现高精度参数自整定的可行性与优越性,为智能PID控制提供了可复现、可拓展的技术路径。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、电气工程等领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于需要高精度PID参数整定的工业控制系统中,如电机驱动、温度控制、电力电子变换器等;②为科研人员提供一种可复现、可扩展的智能PID整定方法,用于提升系统动态性能与鲁棒性;③作为教学案例帮助学生理解PID整定原理与现代优化算法的融合应用。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐模块运行与调试,重点关注阶跃响应特征提取与增益优化策略的实现逻辑,同时可尝试将其应用于实际控制系统中进行对比验证,以深化对自动整定机制的理解。

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