ddl战士 ———— α冲刺Day1

ddl战士 2025-10-30 23:25:46
这个作业属于哪个课程2501_CS_SE_FZU
这个作业要求在哪里团队作业——站立式会议+α冲刺
这个作业的目标α冲刺Day1
其他参考文献《构建之法》、Google Style Guides

1. 站立式会议照片

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2. 项目燃尽图

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3. 成员工作总结

成员角色今日至明日站立会安排存在的问题 / 遇到的困难心得体会
陈志豪(敌人模块)1. 完成敌人死亡处理(任务 E-001),实现 AI 禁用、死亡动画与资源清理;2. 集成 EnemyDrop 系统(任务 E-002),死亡时可触发 LootTable 生成掉落物。暂无多对象并发处理需考虑碰撞体层级与空间分布,避免资源竞争或交互冲突,参数调试需结合实际玩法场景验证。
胡定赟 (UI/UX 设计)1. 完成血条系统集成(任务 U-001),绑定 Attribute.OnHealthChanged 事件,实现实时更新;2. 优化背包 UI 基础布局(任务 U-005),调整物品槽位间距与 Icon 显示比例。暂无UI 适配需覆盖多分辨率场景,动态数值更新需考虑视觉流畅度,避免因数据频繁变化导致的用户体验下降。
阮航宇 (地图与资源设计)1. 完成 Tilemap 地图完整构建(任务 M-005),使用 cave_tileset 补充场景细节(洞穴通道、障碍物);2. 实现地图可交互物(宝箱)逻辑(任务 M-006),点击后触发掉落。暂无地图设计需兼顾视觉效果与玩法逻辑,碰撞层配置需逐一校验,避免因细节遗漏导致的玩法漏洞。
张天荣 (攻击模块)1. 完成 Attack 组件与 PlayerController 集成(任务 P-002),实现 J 键触发近战攻击;2. 优化攻击判定(任务 C-001),调整攻击盒大小(半径 0.3f→0.4f)与命中特效触发时机;3. 实现伤害数字显示(任务 C-004),添加浮动文字与暴击红色高亮效果暂无攻击系统需兼顾 “手感” 与 “准确性”,动作与判定的同步是核心,需通过冷却锁、范围补全等细节优化提升体验;视觉反馈需明确区分不同状态(普通 / 暴击),帮助玩家快速感知战斗效果。
汪涛(测试与性能优化、玩家模块)1. 完成玩家死亡状态处理(任务 P-001),实现禁用控制、死亡动画播放与重生机制;2. 优化移动与跳跃手感(任务 P-004),调整跳跃力与移动加速度参数。3. 执行全系统集成测试(任务 T-001),覆盖 “攻击 - 受击 - 死亡 - 掉落 - 拾取” 流程;4. 定位 2 处性能瓶颈:Update () 中频繁调用 FindObjectOfType、技能释放时 GC 峰值过高。暂无物理组件状态管理需更细致,重生时需逐一校验依赖组件的激活状态,避免因组件未初始化导致的异常;测试需提前确认资源加载状态,性能优化需优先解决高频调用与 GC 问题,确保目标设备的流畅运行。
莫馥玮(技能模块)1. 完成 Fireball 投射体系统(任务 S-001),实现投射、碰撞检测与伤害触发;2. 开发技能冷却 UI(任务 S-003),绑定技能 CD 与冷却环动画。暂无投射体系统需严格控制碰撞层级,避免误触发非目标对象;UI 与逻辑的同步依赖事件总线,需确保事件发送与接收的时序一致性。

4.成果证明

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内容概要:本文研究了基于麻雀优化算法(SSA)优化CNN-BiLSTM-Attention混合模型的风电功率预测方法,采用多变量输入实现单步预测。通过SSA算法对模型的关键超参数进行智能寻优,有效提升了预测的精度与鲁棒性。该混合模型充分融合了卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力、双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时序数据前后依赖关系的建模优势,以及注意力(Attention)机制对关键时间步特征的自适应加权聚焦能力,能够深入挖掘风电数据中复杂的非线性动态特性与时序关联模式。研究在Matlab平台上完成了完整的代码实现,并通过严谨的实验验证了所提方法在风电功率预测任务中相较于传统模型的优越性能。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事新能源发电预测、电力系统调度、智能优化算法应用或相关领域研究的科研人员、工程技术人员及高年级研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率单步预测,为电网调度决策提供高精度数据支持,提升新能源消纳能力和系统运行稳定性;②为深度学习模型的超参数优化提供一种高效的智能算法应用范例;③作为融合多种先进神经网络结构与元启发式优化算法的综合性研究案例,服务于学术科研复现、技术创新与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入理解从数据预处理、模型构建、SSA优化流程到结果分析的完整技术链条,重点关注多变量特征选择、网络结构设计细节及注意力机制的实现原理,并可通过替换数据集或调整模型组件来进一步拓展研究深度与应用广度。

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