交流问题 Q：FPGA打砖块小游戏，如何基于FPGA用verilog语言在Vivado平台上写打砖块小游戏，最好能用到PS2与VGA。...同时，该模块还负责判断球与砖块、球拍的碰撞检测。...当球与砖块碰撞时，根据碰撞的位置和角度计算球的反弹方向，并更新砖块的状态（标记被击中的砖块为已摧毁）；当球与球拍碰撞时，根据球在球拍上的碰撞位置计算反弹角度，使球以合适的方向弹回。...当游戏开始时，根据初始的砖块布局信息，在 VGA 屏幕的上方区域绘制出排列整齐的砖块阵列。 • 球拍绘制模块：依据游戏控制模块中的球拍位置信息，在 VGA 屏幕的底部绘制出球拍的图形。...例如，在扫描到对应砖块位置的像素时，输出砖块的颜色信号；在扫描到球拍和球的位置时，分别输出它们各自的颜色信号，以此来构建完整的游戏显示画面在 VGA 显示器上呈现给玩家。
AI 连续读取三帧，如果这三帧中的像素勾画出一个击中部分砖块的球，这个深度强化学习网络将其在游戏中的得分用作反馈机制，给予那几帧正反馈。...在去年三月 AlphaGo 与李世石的第二场对决中，它下出的一步棋令身为围棋大师的对手陷入混乱十五分钟之久。...它学习物体，球拍、球和砖块，以及它们如何移动和互动。它计算球每次撞击到球拍后飞离情况的概率，并根据概率移动球拍到最佳位置。它不仅是在打砖块，还是在以最高效的方式通关。...在其中一个场景中，他们把球拍移动到更靠近砖块的位置；又在另一个场景中在球拍和砖块之间添加了一个无法击碎的障碍物；他们甚至完全去掉砖块，让球拍同时耍三个球。...在每一个场景中，图示网络都取得了比深度强化学习网络最好的成绩更高的分数。 Phoenix解释道：“图式网络真正学习了游戏的概念。球碰到球拍时会发生什么？
，意思就是只要没落地 self.move_y = -self.move_y#继续向下移动 # 球与球拍的碰撞检测 def ball_rect(self):...1和3 self.move_y = - self.move_y#竖直速度反向概 # 球在球拍左、右两侧中间的碰撞检测 if self.distance...#标识为1 elif self.ball_x > self.brick_x + self.brick_length: #如果球横坐标大于砖块横向放的位置大小与砖块长度之和...、上中、上右3种情况的碰撞检测 这个跟球在球拍的上左，上中，上右是一样的类似解析，这就不概述了 if self.distanceb 中、下右3种情况的碰撞检测 跟球在球拍的三个方向类似解析，不清楚可以看球在球拍的这三个方向解析 if self.distanceb < self.radius and self.collision_sign_by
在这篇文章中，我们将尝试在不涉及技术细节的情况下，揭开它的神秘面纱。 状态、奖励和行动 每个强化学习问题的核心都是代理和环境。环境提供有关系统状态的信息。代理观察这些状态并通过采取行动与环境交互。...在确定性环境中，多次运行一系列「状态-动作对」总是会产生相同的结果。相比之下，在非确定性 RL 问题中，环境状态可能会因代理行为以外的事物（例如，时间的流逝、天气、环境中的其他代理）而发生变化。...有一个球在屏幕上移动，每次被球拍击中，它都会弹向屏幕顶部，那里排列着一排排的砖块。每次球碰到砖块时，砖块都会被破坏，球会反弹回来。在 Breakout 中，环境是游戏屏幕。...状态是球拍和砖块的位置，以及球的位置和速度。代理可以采取的行动是向左移动、向右移动。每次球击中砖块时，代理都会收到正奖励，如果球越过球拍并到达屏幕底部，则代理会收到负奖励。...无论如何，不可否认的是，深度强化学习已经帮助解决了许多非常复杂的问题，并且将继续成为 AI 社区的重要研究领域。
强化学习 我们以Breakout（打砖块）游戏为例。在游戏中，玩家将操控屏幕底部的一块滑板，让球反弹后撞击屏幕上部的砖块，直到所有砖块都破碎。...尽管概念非常直观，在实际操作中却充满了挑战。举个例子，当你在“打砖块”游戏中击中了砖块并且得到了奖励回报，这个回报往往与最近的几次动作（移动滑板）并没有关联。...深度Q网络 打砖块游戏的环境状态可以由球拍位置，球的位置和方向，以及是否有砖块来定义。这种直观的表示是一个游戏特有的。我们可以用更为通用的方式来表示所有游戏吗？...让它收敛有很多种方法。这也相当耗时，使用一块GPU大概要花一个星期。 最重要的诀窍是经验重播。在游戏中，所有的经验被存储在重播内存中。...在他们的系统中，DeepMind实际上让ε随着时间从1降低至0.1——在开始的时候系统完全进行随机移动来最大限度地探索状态空间，然后它会降低到一个固定的探索率。
他透露公司内部经常用《黑客帝国》中的矩阵来称呼这些脑细胞生活的世界。 在游戏中，它们相信自己就是那个球拍。...论文的结论部分这样写道： 利用DishBrain系统，我们证明了单层的体外皮质神经元在虚拟游戏世界中可以自我组织并表现出智能和有感知能力的行为。 脑细胞是谁的？...脑细胞如何获取，这项研究是否符合伦理规范，可能是很多人首先关心的问题。...在8mm*8mm的面积上排列着共用26400个铂金电极，也就是说最高分辨率可达220*120。 电信号发送到阵列的不同区域代表“乒乓球”的位置，而脑细胞可以自己产生电信号来移动“球拍”。...2013年DeepMind的惊艳亮相，就是演示了AI在乒乓球、打砖块、越野耐力赛三款经典雅达利游戏上可以超过人类高手水平。 这次演示也是促成谷歌收购DeepMind的原因之一。
VR球类游戏：《Magical Squash》 这是一款操作简单，却能让你挥汗如雨的球类VR游戏，玩法很像我们小时候玩的《打砖块》。...挥动球拍的轻重与角度影响着球速与回弹方向，这也赋予了游戏一定的难度和技巧性。...VR乒乓球：《Eleven: Table Tennis VR》 该作据说是目前最真实的VR乒乓球游戏，不过刚开始上手的时候要多适应一会，毕竟Vive手柄的手感和球拍是不一样的。...最后，建议玩家直接体验高难度，低难度下AI只会和你简单的互相推球，高难度会比现实中还要难，所以也不推荐不会打乒乓球的人体验。...《Knockout League》是一款动作游戏，玩家在游戏中扮演一名拳手，要在联盟比赛中KO掉各个对手才能获得胜利。游戏中一共有四名对手，除了第一位长得像正经拳击手，其他三位造型都很奇葩。 ?
GM：最常见的日常应用是语音识别，比如你在家中与Alexa或Google智能音箱对话，就是在使用深度学习技术。如果你在Google相册使用自动标签，那么也是在使用深度学习技术。...这让人感觉有点后怕，深度学习算法并不像我们想象的那样智能。 JP：这些神经网络算法如此“脆弱”，是否因为深度学习没有真正的理解能力？ RB：深度学习系统的理解方式与人类的不同。...在人工智能领域，我们很清楚这个问题但没有去探讨。有时你可以获得“贪婪的”深度学习所需的数据，有时却不行。例如当需要做英语法语翻译时，我们可以通过同时从加拿大英语和法语数据库中对照获取已知数据而实现。...表面上看它可以玩Breakout（打砖块游戏）而且玩的不赖，但它并不能真正深刻理解游戏中出现的球拍、球或者砖块是什么，它只是了解某些特定的统计信息。...现在如果你打乱球和球拍的位置并将砖块向上移动几个像素，深度学习系统就不知道该怎么玩下去了，这正是因为其所“学到”的东西还只是浅层的。
在此之前，也有一项老少皆宜的国民运动，便是乒乓球。 刘畊宏毽子操 受疫情影响，在现实中打乒乓都无法实现。于是，VR乒乓球模拟器成了替代品。...VR乒乓球模拟器与机械臂的联动 T2 Snake由一个运行于VR头显的乒乓球模拟器和一个蛇形机械臂组成。...VR乒乓球模拟器是由Unity3D引擎创建的，从演示视频来看，背景被设置在了体育馆，有一张乒乓球桌和一块记分牌。报告里称，开头有一个指导视频，在比赛过程中还有激励玩家的拉拉队。...除了外观和场景不能定制，看上去与其他VR乒乓球游戏没有太大区别。 球拍在VR中的运动与机械臂的运动是如何实现同步的呢？...报告显示，在技能测试中，使用T2Snaker的志愿者的总体技能增益更高。 一名体验者给予了相当高的正面评价：像是在现实生活中，有教练在教授乒乓技能。
我们也或多或少接触过相关延申作品，有的是在小霸王学习机上，有的是在电子词典之类的游戏机上，成为了我们童年美好记忆。 游戏开始时，画面上方显示几排砖块，每个砖块会有颜色的不同。...很多变种的游戏会添加一些特殊的道具，有的会让平台变长，有的会增加一个球，还有的坑爹的会让平台变短，哈哈，这些都让人怀念。 玩家的最终目的时清除所有砖块，但是我们不可能让程序去理解这个抽象的目标。...AI时如何玩这款游戏的呢？秘诀就是上面说的得分，我们用强化学习的标准术语叫做奖励。强化学习中的程序会因为选择的动作不同，会在环境中不断获得奖励。...如此，我们希望AI刚开始在什么都不会的情况下首先学会接住小球，避免没有接到小球而游戏失败。之后我们希望AI可以不断接到小球，让小球碰到所有的砖块，拿到更高的分数。...在大约600轮的强化学习迭代之后，AI不但学会了预判球的落点轨迹去接球，还学会了要把弹球绕过下层砖块，直接打到画面最顶上，连续消除顶部方块的策略，并能完美执行。
自1988年乒乓球进入奥运会后，中国队夺得了32枚乒乓球金牌，可以说是一枝独秀了。 不过在2019年中日少儿挑战赛，华裔兄妹张本智和与张本美和先后拿下冠军。...这让中国乒协主席刘国梁看到了国内在培养青少年乒乓球热情和技术上的缺失。 而在利用技术培养人们对于运动的热情这方面，日本人可是从来没让人失望过。...这不，就在最近，日本早稻田大学的研究人员就开发了一种VR装置，VR系统本身与机械臂相连接，通过在VR环境中引导用户手部的运动，就可以高效地练习乒乓球的正确击打姿势，获得技能提升了。...也就是说，乒乓球拍和VR控制器被安装在了机器人手臂的尖端，同时球拍在VR中的运动和机器人手臂的运动也是同步的。...一般在专业的训练当中，发球是最耗时耗力的任务，多球训练一般在整个训练过程中的占比可以高达70%-80%。
依据参与的人数，可以分为单打与双打，及新兴的3打3。羽毛球拍由拍面、拍杆、拍柄及拍框与拍杆的接头构成。...一支球拍的长度不超过680毫米，其中球拍柄与球拍杆长度不超过41厘米，拍框长度为28厘米，宽为23厘米，随着科学技术的发展，球拍的发展向着重量更轻、拍框更硬、拍杆弹性更好的方向发展。... 羽毛球是一项隔着球网，使用长柄网状球拍击打平口端扎有一圈羽毛的半球状软木的室内运动。可以分为单打与双打。...早在两千多年前，一种类似羽毛球运动的游戏在中国、印度等国出现。现代羽毛球运动起源于英国。自1992年起，羽毛球成为奥运会的正式比赛项目。...40px; } .foot p { text-align: center; font-size: 12px; line-height: 40px; color: #ddd; } 六、 如何让学习不再盲目
1.流速大的地方，压强小 实例1： 兵乓球 实例2：如图，在离桌边2～3cm的地方放一枚铝制硬币，在硬币前10cm作用用直尺或钢笔等架起一个栏杆，高度约2 cm。...在硬币上方沿着与桌面平行的方向吹一口气，硬币就可能跳过栏杆。比比看，谁能使硬币“跳”得最高。解释是什么力使得硬币向上“跳”起来了？...实例3：如图，在火车站或地铁站，离站台边缘一定距离的地方标有一条安全线，人必须站在安全线以外的区域候车。请分析，为什么当列车驶过时，如果人站在安全线以内，即使与车辆保持一定的距离，也是非常危险的。...最后，两船剧烈相撞，霍克号把奥林匹克号撞出了一个大洞。请你用所学的物理知识解释这一事故发生的原因。...如果用力吹气，A管中的水将从管口流出，想一想，这个现象有什么实用价值? 实例7,漏斗 实例8： 实例9.
而人类诱导多能干细胞 (hiPSC) 分化为单层活性异质皮层神经元之后，这些神经元也能显示出成熟的功能特性，并可以与作为支持的神经胶质细胞形成密集的连接。 那么，细胞培养出来了，如何让其打乒乓球呢？...那神经元如何主动推理，从而完成游戏的呢？ 为了教会DishBrain打乒乓球，研究小组让这片神经元去玩了单人乒乓球游戏。 研究人员利用电信号刺激电极阵列上的神经元，并将其活动状态记录下来。...其中，电信号发送不同阵列区域代表乒乓球的位置，盘子两侧的微电极会指示球是在球拍的左侧还是右侧，而信号频率则反映了球的距离。...这就使得系统在打乒乓球时得到了改进，在短短五分钟内，DishBrian就学会根据球的位置来回移动球拍了。 诶，好像DeepMind的AI也玩过这个游戏？...在目前，DishBrain在打乒乓球时采用的策略还是缓慢而片面的，让它们赢得电子竞技冠军，听起来也相当遥远，但是这些研究反映了活体组织与硅技术融合的潜力。
什么是类和对象 类和对象，在我们的生活中其实是很容易找例子的。类是一种把对象分组归类的方法。比如动物，植物就可以看作是类，而大象，狮子就可以看作一个动物类中的对象；花，草可以看作是植物类中的对象。...除了提供的对象，其实我们也可以自己来创建对象，这里我们就用一个比较好理解的例子来说：假设我们要做一个弹球游戏，这里面有三个不同颜色大小的球和一个球拍。我们就可以创建一个球类 和 一个球拍类。...根据球类我们可以创建三个不同的颜色大小的球，根据球拍类可以创建一个指定颜色大小球拍。 这里的球类就相当于一个模子，它可以调整颜色，大小和显示位置，利用它可以生成各种各样的球，球拍类同理。 ? ?...以后，如果你要做个变动，你只需在一 处修改即可。 3.将一个长程序分解为多个函数，可以让你一次调试一部分，然后再将它们组合为 一个可行的整体。 4.设计良好的函数经常对多个程序都有帮助。...如何利用类和对象去编程 前面讲了很多概念性的东西，下面讲讲如果利用类去编程，当然学完后还是需要自己去理解，将其用到自己的实际项目中，这里比较考验你的解决问题能力，如何将实际问题变成程序的问题，和数学中的建模问题很相似
python如何检测pygame中的碰撞 说明 1、在PyGame中，可以使用pygame.Rect对象来完成基本的碰撞检测。 2、该Rect对象提供了多种方法来检测对象之间的碰撞。...请注意，即使是在Pong游戏中，矩形物体与圆形物体（如球拍和球）的碰撞也可以通过两个矩形物体（球拍和球的边界矩形）之间的碰撞来粗略地检测到。...实例 pygame.Rect.collidepoint： 测试点是否在矩形内 import pygame pygame.init() window = pygame.display.set_mode...pygame.draw.rect(window, color, rect) pygame.display.flip() pygame.quit() exit() 以上就是python检测pygame中碰撞的方法
简介：在《NBA 2KVR体验》中，玩家可与《NBA 2K17》封面球星保罗·乔治一起在印第安纳步行者队的银行家生活球馆里大秀球艺。...简介：《羽毛高远球VR》是一款与羽毛球相关的VR游戏 ，游戏共有两种模式：匹配竞技与休闲娱乐。在匹配竞技中，玩家可以使用各种打羽毛球的技巧，如高远球、扣杀、吊球等。...游戏内容包括一个如霓虹灯照射下的环境中拿着一个类似球拍的物体击打飞来的球。玩法也很简单，两名玩家分别在场地两端，需要躲避反弹高速运动着的虚拟弹球，并要想尽办法将球打到对手的场地。...《枪球》在游戏中为玩家构建了一个充满科幻感的竞技场体育，玩家将参与到枪球联盟（Gunball League）的一系列选拔比赛中。这些比赛需要玩家将球准确地击打、穿过各种圆环。...与一般地使用球拍进行击打不同的是，《枪球》要求玩家将通过枪将球射向空中并拿下分数。所以，游戏的核心玩法就是站在竞技场的最中央，通过射击以使球通过圆环进行得分。
AI要90分钟才学得会的「乒乓球」游戏，这个「大脑」仅仅用了5分钟就玩得有模有样了，不由得让人细思极恐：缸中之脑要成真的了？ 缸中之脑成真？ 100万个活体人脑细胞在培养皿成功培养。...接着，研究人员把这些神经元培养物被放置到 HD-MEA 高密度微电极阵列上，通过刺激这些细胞，就可以在虚拟环境中打Pong——乒乓球了。...通过对比实验，结果显示人类神经元在玩游戏过程中确实比小鼠神经元更聪明。 由于之前也有科学家提出，人脑的学习能力胜于其他动物，除了数量上的优势以外，也和人脑的神经元结构与别的动物大为不同有关。...那神经元如何主动推理，从而完成游戏的呢？ 为了教会迷你「大脑」乒乓球，研究小组让这片神经元去玩了单人乒乓球游戏。...在优化误差方面，Cortical Labs团队主要使用了最小化变分自由能的预测编码公式，又名卡尔曼滤波器。 这样，经过一段时间的训练，神经元们就能学会根据球的位置来回移动球拍。
pip install pygame 于是我在命令行里输入了上面的代码。 我的第一个游戏应允而生。...在我一段时间的埋头苦写之下，一个大概150行代码的小游戏就诞生了： ''' Time : 2022-4-18 Author : Marquis FileName: Dog打砖块1.0.py...ballrect = ballrect.move(speed[0], speed[1]) # 球与板的撞击判断 if ballrect.colliderect...and ballrect.left 0: speed[0] = -speed[0] # 球与边界的撞击判断...我还更新了3个模式提供给不同人群： 无尽模式：只要还有球，游戏就不会结束，提供给大佬刷分。 娱乐模式：提高道具爆率，并减少道具种类，使道具更集中在某几种上，提供给娱乐玩家。
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