琼港计划 ———— 冲刺总结随笔

琼港计划团队账号 2025-11-04 15:56:59
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这个作业要求在哪里团队作业——站立式会议+α冲刺-CSDN社区
团队名称琼港工作室
这个作业的目标冲刺总结和人员分工
其他参考文献

目录

  • 一、关于项目
  • 1.1 项目预期计划
  • 1.2 项目现实进展
  • 1.3 项目进展视频
  • 二、收获和心得体会
  • 102300314
  • 102300124
  • 103200323
  • 062300243
  • 172209065
  • 102300228
  • 102300319
  • 102300311
  • 102300201
  • 三、人员分工

一、关于项目

1.1 项目预期计划

初步实现游戏核心功能,完成单周目和多周目系统,菜单栏设置,进行初步的测试

1.2 项目现实进展

已经初步完成核心功能,多周目和单周目系统初步完成,已经进行初步的测试

1.3 项目进展视频

二、收获和心得体会

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游戏核心架构的开发过程中,状态机设计与卡牌数据系统的实现验证了模块化框架对项目可维护性的关键作用。食谱匹配算法的迭代优化解决了多标签组合的实时计算效率问题,经济系统的搭建则深化了对游戏数值平衡的理解。这些底层工作不仅支撑了所有上层功能的稳定运行,还为后续扩展预留了清晰的接口规范,体现了技术基石对项目长期发展的决定性影响。

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把视觉稿还原到像素级的同时,必须给动画和拖拽留下“安全像素”:像素风一旦错位 1 px,玩家立即感知。因此先搭 8×8 网格基准,再对齐所有切图,后续多语言切换时字号变化也不会破坏布局。深刻体会到“UI 不是画出来,是量出来”。

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特效制作中,像素抖动Shader的实现需平衡视觉表现与性能开销,通过参数化控制解决了移动端发热问题。食材动态高光的设计不仅模拟了新鲜感,还利用UV动画技术避免了额外资源消耗。实践表明,特效并非单纯装饰,而是通过细微动态变化增强沉浸感的关键手段,尤其在资源受限环境下需优先考虑技术可行性。

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按照策划文档对游戏功能进行了系统化测试,包括上菜机制、商店购买流程、Boss战等核心玩法。建立了规范的Bug提交流程,为项目提供了稳定的质量保障。

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部署了AI辅助开发工作流,使用生成工具创建了通用代码模板与JSON数据表。通过自动化生成像素画概念草图与音效参考,验证了AI工具在游戏开发中提升效率的具体价值。把 GPT 当成“脚本实习生”而非“万能工程师”,效率反而高:让 AI 生成 80 分能跑的 JSON 模板,人工再调 20 分的关键阈值,整体节省 40% 配置时间。会议纪要自动转任务后,需求变更响应时间从 2 天缩到 4 小时。最大收获是:AI 不能减少决策,只能加速执行。

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完成了所有界面的视觉设计与交互流程规划,确保了UI风格与游戏主题的一致性。通过维护项目需求文档,建立了设计意图与开发实现之间的有效沟通机制。

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8-bit背景音乐创作需匹配游戏节奏变化,主界面舒缓旋律与Boss战紧张音效的切换强化了场景情绪。交互音效设计中,点击声的瞬时反馈与拖拽音的持续变化均经过采样率优化以减少内存占用。音频系统验证了声音细节对沉浸感的累积效应,微小音效的缺失会显著削弱操作的物理真实感。

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在多种设备上进行了性能与兼容性测试,识别并协助解决了内存占用与UI适配问题。通过帧率监控与资源分析,为项目优化提供了数据支持。

在 2 GB 内存的低端安卓机上跑 Profile,发现食材池未做对象池化时,GC 每 7 秒触发一次,帧时间从 16 ms 跳到 120 ms。把 Instantiate 换成对象池后,内存峰值降 35%,帧时间稳定在 14 ms。性能优化不是“降画质”,而是“别让引擎做重复工作”。

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完成了全部像素美术资源的创作,包括食材、角色、UI元素等视觉内容。通过统一色彩方案与造型风格,建立了游戏独特的视觉识别系统。

三、人员分工

学号姓名模块工作内容具体说明
102300314黄逸涵核心代码游戏核心架构与逻辑实现。负责搭建游戏状态机、卡牌数据系统(ScriptableObject)、食谱匹配算法、经济系统等底层框架。
是所有功能得以运行的技术基石。
102300124林哲纶UI实现实现所有用户界面与交互功能。将UI设计师的视觉稿转化为可操作的界面,
实现按钮、拖拽、卡牌展示、弹窗、动画等所有交互逻辑。
103200323施涵特效Shader制作为UI和卡牌添加像素抖动和发光特效
为传送带上的食材制作动态高光,模拟新鲜感
062300243滕柏宇测试功能测试、玩法体验、Bug提交。根据策划文档,系统地测试每一个游戏功能(如上菜、商店购买、Boss战),
验证逻辑是否正确,并提交详细的Bug报告。
172209065林伟豪AI 技术员搭建AI辅助开发工作流,提升团队效率利用AI为程序员生成通用代码模板、单元测试,减少重复劳动。
使用AI工具批量生成JSON数据(如食谱、员工效果),并检查数值平衡;为美工生成音效、像素画概念草图作为参考。
利用AI整理会议纪要、自动生成任务清单,确保信息同步。
102300228杨欣潼策划和UI设计界面视觉设计、交互流程、需求文档维护。负责所有UI界面的视觉设计(如主菜单、游戏HUD、商店),并确保交互逻辑符合策划案。
同时维护项目文档,明确功能需求。
102300319陈启航音乐 & 音效游戏背景音乐与效果音制作。创作8-bit风格的背景音乐(主界面、经营、Boss战)
创作所有交互音效(点击、拖拽、得分等),营造沉浸式体验。
102300311方林升测试性能、兼容性与用户体验测试负责在不同设备(手机/PC)和分辨率下测试游戏性能、内存占用、UI适配及操作流畅度,确保最终发布质量。
102300201陈吕萌美工游戏内所有视觉素材绘制。负责绘制像素风格的食材、员工、UI元素、背景等所有2D美术资源,确保画风统一且符合项目要求。
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内容概要:本文聚焦风电出力的不确定性问题,采用拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法生成具有统计代表性的风电出力初始场景集,有效克服传统蒙特卡洛抽样存在的样本冗余与收敛速度慢的缺陷。为进一步降低场景数量以提升电力系统优化调度的计算效率,研究结合K-means聚类、快速前向选择等场景缩减技术,对生成的高维场景进行聚合与概率修正,保留最具代表性的典型场景及其对应概率分布。整个建模流程在Matlab平台上编程实现,形成一套完整的“抽样—生成—缩减—验证”的不确定性建模框架,为含高比例风电的电力系统提供高质量、低冗余的输入场景集,显著增强随机优化、鲁棒优化等模型的求解效率与工程实用性。; 适合人群:具备电力系统分析、概率统计基础及Matlab编程能力,从事新能源并网、电力系统优化调度、不确定性建模与风险评估等方向的科研人员、工程技术人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于风电主导的电力系统随机优化调度、机会约束规划、鲁棒经济调度等场景,提升模型对不确定性的刻画能力;②帮助研究者深入掌握拉丁超立方抽样与场景缩减的核心原理与实现方法,构建高精度的不确定性输入模型;③为复杂电力系统仿真提供经过科学约简的典型场景集,平衡计算精度与效率,支撑实际工程决策。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块调试与运行,重点理解LHS在多维空间中的分层抽样机制、场景距离度量方式及聚类缩减过程中的概率守恒原则,关注缩减前后场景集的分布保真性与计算效率提升效果,以全面掌握风电不确定性建模的关键技术路径。
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 全国范围内的飞思卡尔智能车竞赛是一项专注于在校大学生的科技创新项目,其目的在于通过设计并制造一辆能够执行特定任务的智能车辆,以增强学生的创新思维和工程实践技能。在此过程中,参赛团队需要开发相应的控制程序代码,用以确保智能车的平稳运作以及高级功能,例如路径选择、障碍物躲避等。本文将详细分析飞思卡尔智能车竞赛程序代码中常见的几个核心信息技术范畴:PID控制方法、智能控制方法、图像识别方法以及超声波测距技术。 PID控制方法作为智能车控制系统的核心组成部分,通过模仿人类的驾驶行为,并融合传感器提供的实时数据,对车辆的运动进行精确调控。在智能车竞赛中,PID控制通常被应用于处理车速、方向和加速度等多个控制方面。一个标准的PID控制系统主要由三个关键部分构成:比例部分(P)、积分部分(I)和微分部分(D)。比例部分负责减少误差,积分部分旨在消除稳态误差,而微分部分则预测误差的发展趋势,从而实现快速响应变化。通过调整PID参数,可以使智能车在赛道上保持稳定,并能迅速适应赛道条件的变化。 智能控制方法的实现是智能车在复杂环境中有效运行的关键。智能控制往往需要整合机器学习和人工智能技术,例如模糊逻辑、神经网络或遗传算法等。在智能车竞赛场景下,车辆需要依据传感器收集的环境数据,完成对路线的识别、障碍物的规避等任务。路径规划方法能够协助车辆挑选最优的行驶路线,而避障策略则保障车辆能够安全地绕开前方的障碍物。此外,智能车还应具备一定的学习功能,能够适应环境的变化,并作出相应的调整。 图像识别方法对于智能车对赛道的感知能力具有决定性作用。车辆通常配备摄像头或其他视觉传感器来采集图像信息。借助图像处理...

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