SAiS.zip_space：解读太空冒险的经典太空射击游戏

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0 下载量 81 浏览量 更新于2024-10-12 收藏 761KB ZIP 举报
资源摘要信息: "SAiS.zip_space" SAiS.zip_space 是一个包含游戏引擎和游戏内容的压缩文件，其中游戏引擎被用于解读和运行名为 "Space Adventures in Space" 的经典太空射击游戏。"Space Adventures in Space" 可能是一款复古风格的太空主题射击游戏，通过解读描述信息，我们可以推测出它是一款典型的太空冒险射击游戏，玩家在游戏中可能会扮演太空探险者的角色，进行一系列的空间冒险活动。 从标题 "SAiS.zip_space" 中我们可以提炼出以下知识点： 1. **文件压缩格式 (ZIP)：**ZIP是一种常用的文件压缩格式，它允许用户将多个文件和文件夹压缩成一个单独的压缩文件。这样做可以减小文件大小，便于传输和存储，并且能够将多个文件作为一个单元进行管理。 2. **游戏引擎概念：**游戏引擎是一套软件系统，它提供游戏开发中所必需的常见功能。例如渲染图形、物理计算、声音播放、碰撞检测、AI、网络通信等。游戏引擎通常会提供一套工具和API，使得开发者可以更加快速、高效地开发游戏，而不必从头开始编写底层代码。 3. **太空射击游戏 (Space Shooter)：**太空射击游戏是一种流行的电子游戏类型，玩家在太空环境中操作太空船或其他太空交通工具，与其他太空飞船战斗或避开障碍物。这类游戏通常以太空为背景，强调动作和射击元素，可能包含科幻故事情节。 4. **游戏内容的解读 (Interpreted Game Content)：**在SAiS.zip_space中，游戏引擎被用来解读游戏内容。这可能意味着游戏内容是用一种可以被引擎识别和处理的脚本语言或数据格式编写的。游戏引擎负责将这些脚本或数据转化为游戏中的实时互动体验。 5. **复古游戏风格 (Classic Space Game)：**从描述中可以推断出 "Space Adventures in Space" 是一款复古的游戏。复古游戏指的是那些设计风格、玩法和图像技术看起来类似于早期电子游戏的现代游戏。它们通常采用像素艺术、简单的音效以及有限的色彩范围，但具有独特的魅力和怀旧价值。 6. **标签 “space”：**"space" 标签表明这款游戏与太空主题紧密相关。太空主题可以涉及多种元素，比如宇宙飞船、外星人、黑洞、星系探索等。游戏中的这些元素通常需要借助游戏引擎提供的渲染和物理模拟能力来实现逼真的太空环境和动作。 7. **文件名称 "SAiS"：**从压缩包子文件的文件名称列表来看，"SAiS" 很可能就是游戏的缩写或者是游戏引擎的名称。考虑到上下文信息，我们可以假设 "SAiS" 代表 "Space Adventures in Space"。 综上所述，SAiS.zip_space 文件中包含的资源涵盖了游戏开发的基础知识，包括游戏引擎的使用、太空射击游戏的特定风格、以及复古游戏的概念。这些知识点对于理解电子游戏的开发过程和历史发展尤为重要。在现代游戏开发中，类似的引擎可能会提供图形渲染、物理引擎、人工智能、网络连接等核心功能，帮助开发者创造出具有高度沉浸感和交互性的游戏体验。而复古游戏风格的流行也体现了人们对于过去美好记忆的怀旧情绪以及对经典游戏精神的传承。

SA.zip_Minecraft source_zip

2022-09-24 上传
本文将围绕“SA.zip_Minecraft source_zip”这个主题，深入探讨Minecraft插件的源码结构、开发环境搭建以及核心编程概念。 一、Minecraft插件基础 Minecraft插件主要基于 Bukkit 和 Spigot 这样的服务器端API构建，...

ODB_Inside_Cadence_Allegro_111_Windows_64_SA_Setup.zip.006

2020-04-16 上传
ODB_Inside_Cadence_Allegro_111_Windows_64_SA_Setup.zip.001 ODB_Inside_Cadence_Allegro_111_Windows_64_SA_Setup.zip.002 ODB_Inside_Cadence_Allegro_111_Windows_64_SA_Setup.zip.003 ODB_Inside_Cadence_...

sais-lite-2.4.1.zip_ sais-lite

2022-09-24 上传
在sais-lite-2.4.1.zip这个压缩包中，包含的sais-lite库可能包含以下几个部分： 1. `sais.h`：这是Sais-lite的头文件，其中定义了相关的数据结构和函数原型，供用户在自己的程序中调用Sais-lite算法。 2. `sais.c`...

SELECT bs.report_no, bs.sample_id, bs.test_id, bs.service_type, bs.sample_name, bs.total_fee, bs.receivable_fee, bs.sample_no, bs.ranges, bs.grade, bs.sample_remark AS remark, bs.factory, bs.item_name, bs.apply_dept, bs.specification, bs.factory_number, bs.calibrat_point, bs.mandatory_flag, bs.inspection_type, bs.report_org_name, bs.plan_complete_date, bs.standard_instrument_name, bs.bleeding_site_name, bs.arrive_date, DATEDIFF( bs.plan_complete_date, NOW()) AS surplus_days, bs.order_no, bs.order_type, bs.customer_name, bs.order_id, bs.business_type, bs.group_id, bs.group_name, bs.item_id, bs.is_merge, bs.pass_time, bs.audit_time, bs.report_id, bs.compile_time, bs.generate_time, bs.pass_user_name, bs.audit_user_name, bs.compile_user_name, bs.report_state, bs.is_just_certificate, bs.label_price, bs.labor_cost, bs.product_type, bs.batch_number, bs.original_number, bs.type_no, bs.template_id, bs.template_version, bs.standard_instrument_id, bs.standard_instrument_name, bs.report_query_code, bs.test_user_id, bs.test_user_name, bs.test_time, bs.review_user_id, bs.review_user_name, bs.review_time, bs.or_number, bs.test_result, bs.test_result_text, bs.test_date, bs.test_address, bs.result_value, bs.unit, bs.test_dept_id, bs.test_dept_name, bs.sample_mass, bs.form, bs.color, bs.clarity, bs.amplification_detection, bs.precious_metal, bs.remarks, bs.photo, bs.identifying_code, bs.diamond_quality, bs.hand_ring, bs.craft, bs.instrument_photo, bs.customer_item_basis, bs.quality_photo, bs.check_point, bs.check_code, bs.mass_unit, bs.manufacturer_name, bs.manufacturer_addr, bs.result_sample_describe AS sampleDescribe, bs.test_rule AS metalRuleIdsStr, bsa.attach_id FROM view_sample_info bs JOIN bus_sample_report bsr ON bs.report_id = bsr.id JOIN bus_sample sa ON bsr.sample_id = sa.id JOIN bus_sample_attr bsa ON sa.id = bsa.id 需要按照bs.report_no 的整数来从小到大进行排序

2023-07-15 上传
JOIN bus_sample sa ON bsr.sample_id = sa.id JOIN bus_sample_attr bsa ON sa.id = bsa.id ORDER BY CAST(bs.report_no AS UNSIGNED) ASC; ``` 这将按照bs.report_no的整数值从小到大对结果进行排序。

SELECT bs.sample_id, bs.item_id, bs.report_id, bs.order_no, bs.order_id, bs.order_business_type, bs.commission_date, bs.customer_name, bs.applicant, bs.phone, bs.receive_user_name, bs.contract_no, bs.special_requirements, bs.report_org_name, bs.report_org_address, bs.sample_name, bs.standard_instrument_name, bs.complete_day, bs.sample_remark AS remark, bs.standard_instrument_id, bs.sample_no, bs.factory_number, bs.item_name, /*bs.item_quantity,*/ bs.inspection_type, bs.mandatory_flag, bs.test_quantity, bs.sample_state, bs.current_site, bs.plan_complete_date, bs.affix, bs.ranges, bs.grade, bs.factory, bs.calibrat_point, bs.apply_dept, bs.specification, bs.final_fee, bs.service_type, CASE WHEN bs.actual_complete_date IS NOT NULL THEN DATEDIFF( bs.plan_complete_date, bs.actual_complete_date ) ELSE datediff( bs.plan_complete_date, now()) END AS surplus_days, bs.report_no, bs.is_report_back, bs.back_reason AS report_back_reason, bs.is_just_certificate, bs.report_state, bs.temper, bs.humidity, bs.test_result, bs.test_date, bs.next_test_date, bs.test_cycle, bs.test_address, bs.generate_time, bs.point_report_id, bs.is_merge, bs.circulation_flag, bs.item_proposal_fee AS proposal_fee, bs.change_price_reason, bs.test_user_name, bs.group_id, bs.group_name, bs.charging_num, bs.other_fee, bs.receivable_fee, bs.affix_quantity, bs.test_org, bs.out_org_order_no, bs.out_org_sample_no, bs.business_user_name, bs.pdf_path, bs.settlement_state, bs.result_describe, bsa.attach_id FROM view_sample_info bs JOIN bus_sample_report bsr ON bs.report_id = bsr.id JOIN bus_sample sa ON bsr.sample_id = sa.id JOIN bus_sample_attr bsa ON sa.id = bsa.id 根据bs.commission_date 进行排序最近的排上面 bs.commission_date

2023-07-15 上传
JOIN bus_sample sa ON bsr.sample_id = sa.id JOIN bus_sample_attr bsa ON sa.id = bsa.id ORDER BY bs.commission_date DESC; ``` 在上述 SQL 查询中，我们添加了 `ORDER BY` 子句，并使用 `bs.commission_...

class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out这是我改进之前的类代码块，而这是我加入SA注意力机制后的代码块：class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out，我发现改进后的代码块对于mlps参数的计算非常混乱，请你帮我检查一下，予以更正并给出注释

2023-05-24 上传
for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out +=...

self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps[:2], use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) )根据以上代码，我希望我在k等于3时传入SelfAttention的参数为channel_out的一半，而其余情况下传入的参数就是channel_out

2023-05-24 上传
self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps[:2], use_xyz...

for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.__len__()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.__len__()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] self.SA_modules.append( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.__len__()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule(mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k]) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

2023-05-23 上传
xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] channel_out = 0 # 初始化 channel_out for i in range(len(self.SA_modules)): mlps = self.SA_modules[i].mlps # ...

PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ),在该代码块中该如何修改mlps的参数传输指令，令mlps只将前两个元素传入PointnetSAModuleMSG中

2023-05-24 上传
npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps[:2], # 仅将前两个元素传递给 PointnetSAModuleMSG use_xyz=use_xyz, bn=cfg....

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x) def get_model(input_channels=6, use_xyz=True): return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) class Pointnet2MSG(nn.Module): def __init__(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out self.FP_modules = nn.ModuleList() for k in range(cfg.RPN.FP_MLPS.len()): pre_channel = cfg.RPN.FP_MLPS[k + 1][-1] if k + 1 < len(cfg.RPN.FP_MLPS) else channel_out self.FP_modules.append( PointnetFPModule( mlp=[pre_channel + skip_channel_list[k]] + cfg.RPN.FP_MLPS[k] ) ) def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]在forward函数中，如果我要使用channel_out变量传入SA_modules中，我该如何在forward函数中计算并得到它，再传入SA_modules中，你可以给我详细的代码吗？

2023-05-23 上传
super().__init__() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG....
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