"基于Java Swing的俄罗斯方块游戏开发实训报告"

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本段描述主要介绍了基于Java Swing的俄罗斯方块游戏的背景和实训目的和要求。 在PC日益普及的今天,人们在使用计算机进行工作和学习之余,也越来越喜欢玩一些有趣的桌面游戏来休闲娱乐。而俄罗斯方块游戏作为最为熟悉的小游戏之一,已经成为人们的首选。 本次实训的主题是基于Java Swing的俄罗斯方块游戏。学生的学院是计算机科学与工程学院,专业班级是计算机19-5班,学号是2019304295,学生姓名是程诗沁。指导老师是孙克雷。 实训的目的是进行Java项目开发。要求学生完成问题分析和任务定义,选择适当的逻辑设计和数据结构,进行详细设计和编码,最后进行上机调试。其中,问题分析和任务定义阶段,学生需要根据给定的项目素材完成相应的功能。在逻辑设计和数据结构的选择阶段,学生需要选择使用数组和集合中的list集合来存储数据。在详细设计和编码阶段,学生需要搭建项目框架,使用窗体类和画布类进行编码,并使用IO来读取素材图片,使用线程来操作项目中的移动业务。最后,在上机调试阶段,学生需要使用Debug操作进行项目调试。 实训的具体内容包括Java鼠标监听事件、键盘监听事件、IO流、文件存储、文件读取、多线程等。此外,还包括JavaWeb开发中使用的JS等技术。 通过本次实训,学生将能够深入理解Java项目开发的流程,并掌握相关的技术和方法。同时,通过实际动手操作和调试,学生能够提高自己的问题分析和解决能力,培养自己的团队合作意识和创新思维。这将有助于学生在今后的学习和工作中更好地应用所掌握的知识和技能,提高自己的综合素质和竞争力。 总的来说,本次实训的目标是基于Java Swing开发俄罗斯方块游戏,通过学生的努力和实践,使其能够掌握相关的项目开发技术,并且提高自己的问题解决能力和团队合作能力。这不仅对于学生个人的学习和发展有着重要的意义,也对于推动计算机科学与工程学院的教学和科研水平的提升具有积极的影响。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行