小弟想转行做手机游戏开发,请各位大侠给点建议。。。谢谢!

DK_Sun 2006-02-17 11:34:29
之前学的是j2ee方面的,新手啊,现在在公司干了快3个月了,感觉没有什么成就感。之前也是因为游戏而学计算机的(相信有不少人也是吧)想想还是想去做游戏,今年大四就要毕业了,我想转行。不知道该做一些什么准备(以前整天是研究的jsp,strucs框架之类的)? 如果现在转,不考虑工资待遇,可以吗?
当然,我也想知道一点行情。。:)
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cxc014 2006-02-20
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centerpark(花溅泪) ( ) 信誉:100
有没兴趣到成都来工作,如果兴趣加我MSN:cxc_014@hotmail.com
billlion 2006-02-20
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我觉得做什么并不重要,重要的是自己有兴趣,如果对j2ee兴趣很少而对j2me游戏开发兴趣很大,就转行。it这一行重要的不是做什么,而是不要变成软件民工才好。
DK_Sun 2006-02-19
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感觉flytooth(天下人负我) 说的还是挺有道理的
我还得慎重的考虑一下,兴趣和现实总是有差距的啊。
做手游有成就感吗?我是想问里面的个人设计居多,还是整体格式居多。
我就是觉得j2ee缺少个人思想,在一种格式下塔积木,才想转的。
centerpark 2006-02-18
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我的情况和楼上几位差不多,现在也是做j2ee,想转j2me。
毕业半年到现在struts,hibernate,spring,ejb,tapestry都接触了,没啥兴趣。
想进j2me。网上发了十几分简历没人要,苦恼中……
flytooth 2006-02-18
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本人做过一年的J2EE
后来转做J2ME
已经做两年了

觉得IT是围墙 里面的人想出去 外面的人想进来

不同领域也是一样

说白了 J2ME到顶了给你6K/月 算不错了(在一般企业的话,不算特别有名气的)

做J2EE还是不错的 建议楼主考虑好后再转
cxc014 2006-02-18
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做J2ME其实上手比较容易
主要学的还是跟游戏相关的一些东西,比如算法,图形基础理论...等,所以个人觉得开始时就找家比较好的公司,这样也可以学到更多
zhihong_ding 2006-02-18
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我做手游已2年了,总的来说游戏与其他的编程的最大区别在于数据结构和算法。而且这两方面是所有编程的基础,对于语言的掌握只要肯花时间看文档和实践就能掌握。我认为这两方面是最关键的
wangx1949 2006-02-18
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我也和你一样,毕业半年,刚出来做JSP,现在已经转做J2ME了.
我觉得J2ME比J2EE简单,了解J2ME的框架是很容易的,主要是游戏里面的算法很多(尤其的画图那一方面),建议重点学习
另外推荐一本书,<J2ME开发大全>,觉得比较适合我们这些新手
usaspy 2006-02-18
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fynshmily 2006-02-17
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内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,提出一种融合Transformer架构与基函数映射机制的深度学习方法,旨在提升锂电池SOC估计的精度与鲁棒性。该方法采用PyTorch框架实现,通过构建轻量化Basisformer网络,对电池运行过程中采集的电压、电流、温度等多维时序数据进行高效建模,充分挖掘数据中的长期依赖关系与非线性动态特征,从而实现高精度的端到端SOC预测。文中系统阐述了模型的设计原理、网络结构细节、训练优化策略及实验验证流程,并在公开电池数据集上开展对比实验,结果表明该方法在预测准确性、收敛速度和泛化能力方面均优于传统的LSTM、CNN-LSTM及标准Transformer模型。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,从事电池管理系统、新能源汽车、储能系统或时间序列预测相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于锂电池健康状态监控与剩余电量精确估计,提升电动汽车与储能系统的安全性与能效管理水平;②为深度学习在工业级时序预测任务中的【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)落地提供可复现的技术方案与优化思路;③作为基于注意力机制的电池状态预测研究的入门与进阶参考资料。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码实践操作,深入理解Basisformer中基函数编码与注意力机制的融合设计,同时可尝试在不同电池工况数据上迁移验证,进一步掌握模型调参与性能优化技巧。
内容概要:本文系统阐述了基于麻雀搜索算法(SSA)的无人机三维路径规划方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法采用一种新兴的群体智能优化算法——麻雀搜索算法,针对复杂三维环境(如城市、山地等)中的无人机飞行任务,构建多目标优化模型,综合考虑路径长度、飞行高度变化、威胁规避能力及转弯角度成本等因素,以实现安全、高效、低能耗的最优路径搜索。文中不仅详细介绍了SSA算法的原理及其在路径规划中的具体应用流程,还通过与其他主流智能算法(如灰狼优化GWO、粒子群PSO、鲸鱼优化WOA等)进行对比实验,验证了SSA在收敛速度、寻优精度和鲁棒性方面的优越性能。该资源属于一系列智能优化算法在无人机路径规划中应用的研究成果之一,配套仿真模型与可运行代码,便于科研复现与教学实践。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉智能优化算法基本原理,从事无人机路径规划、智能控制、群体智能或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 在复杂三维地形或城市环境中规划无人机的安全飞行路径;② 对比分析麻雀搜索算法与其他智能优化算法(如PSO、GWO、WOA等)在路径规划任务中的性能差异;③ 实现兼顾路径最短、能耗最低、安全性最高的多目标无人机航迹优化。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,深入理解目标函数设计、环境建模、约束处理及算法参数调优等关键环节,可进一步拓展至动态障碍物避障、多无人机协同路径规划等更复杂的应用场景。

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