如何使用Love2D在乒乓球与Lua中的球拍碰撞时更改球的颜色_如何使用css在contact form7中更改单击时的图标颜色 - 腾讯云开发者社区

不少人表示，现在一听到周杰伦的《本草纲目》，就感觉DNA动了。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。...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。...研究人员在机械臂的尖端安装了一小截乒乓球拍和一个VR手柄，为了方便使用，另一端则被固定在铝制底座上。...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？

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早稻田大学利用VR设备，让机械臂教你正确的乒乓球挥拍姿势

近日，在国内再度面临疫情的严峻考验时，刘畊宏与妻子通过平台直播跳健身操，短短一周左右时间，就吸引了4000万粉丝观看。...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。...这个项目的首席开发者Taku Oya在接受吉尼斯世界纪录网站采访时表示，“目前是人类教机器人如何行事或教学，但在未来20年内，机器人可能会教授另一个机器人或开发机器人”。

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打砖游戏，详解每一行代码，历经三个小时解析，初学可看

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): # 定义碰撞标识为0...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...self.ball_x, 2) + math.pow(self.closestpoint_by - self.ball_y, 2)) # 球在砖块上左、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 < self.radius and self.collision_sign_by ==...、下中、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

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用深度Q网络玩电子游戏

偷偷看下我的DQN模型的结果（绿色球拍） *注：本张动图无法上传微信，请移步文末点击【阅读原文】查看绿色球拍由DQN模型控制，完全靠它自我对弈，以此学习如何玩乒乓球。...你需要知道这些强化学习的概念，并以此了解DQN！深入深度Q网络那么，我是如何让一台电脑学习如何比别人更好地玩电子游戏的（并在乒乓球中击败我的妹妹）？我使用DQN网络！...这种简单的经验概念解决了神经网络在强化学习中的问题。现在他们可以融洽相处地一起玩了！击败电子游戏我在pytorch创建了一个DQN，并训练它玩乒乓球。...起初，我的DQN只能随意地玩乒乓球，但经过3个小时的训练，它学会了如何比人类玩得更好！ ?...这意味着，同样的算法，教计算机控制这个绿色的乒乓球拍，也可以教计算机如何在毁灭战士中射击恶魔。 ? DQN最酷的一点是他们可以学习我甚至不知道的游戏策略。

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使用 Love2D 开发游戏

Love2D 笔记 Love2D 简介 Love2D 安装与运行使用Love2D开发游戏 Love2D 简介 ---- Love2D 是一款让开发者可以使用Lua语言进行开发的 2D游戏框架，免费且开源...对于macOS，可以通过设置在终端全目录下使用love命令。...其中 main.lua 是游戏的入口，而 conf.lua 用于配置窗口大小等信息。在控制台中可以直接切换到项目路径下，使用 love ....注：打包后若在新机器上无法正常运行，可能是打包时目录层级不对，main.lua 一定要在第一层目录下。...middleclass，一个简单的让开发者可以使用面向对象方法进行 Lua 开发的库。 anim8，方便开发者控制素材切割、动画播放等。 bump ，实现物体的碰撞。

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这盘「大脑」80万细胞，5分钟学会打乒乓球完爆AI！

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？...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。...而在电极阵列的上半部分的神经元，负责感知乒乓球的位置，下半部分的神经元分左右两块，负责输出乒乓球拍上下移动的距离。然后，DishBrain就可以产生电信号去移动球拍接球了。...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。

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Python|一男子竟然用python干这事儿

同样，绘制玩家时，也需要知道玩家的特征。就是大小、颜色、形状、还有位置。这里需要注意的是turtle的坐标系是怎样的。...game.onkey(p2_up,'Up') game.onkey(p2_down,'Down') 注意：在游戏时，只有英文输入法键盘才能控制。 5.添加乒乓球。...score() if pp.xcor()<-380: #左边界范围 pp.goto(0,0) p2_score += 1 score() 再来看接球检测，如果球的坐标与球拍的坐标距离在一定的范围内了...为了防止球在球拍上的粘连情况，让球反弹时适当往球拍外移动一点，这里选择将球的横坐标改变为339或-339. if pp.ycor()p2.ycor...game.onkey(p1_down,'x') #对应的移动在绘制玩家代码中，调用移动方法。

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全民运动日：私教太贵请不起？VRPinea送你一整套定制化运动方案

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：《VR乒乓》是一款像素风格的体育竞技VR游戏。游戏在虚拟空间中1：1还原了乒乓球体育场，模拟了现实中的乒乓球运动。...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。...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。

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python实现打砖块游戏

''' #球与窗口边框的碰撞检测 def ball_window(self): if self.ball_x <= self.radius or self.ball_x = (self.window_length-self.radius...): self.move_x = -self.move_x if self.ball_y <= self.radius: self.move_y = -self.move_y #球与球拍的碰撞检测 def...math.sqrt(math.pow(self.closestpoint_x-self.ball_x,2)+math.pow(self.closestpoint_y-self.ball_y,2)) #球在球拍上左...self.radius and self.collision_sign_y == 1 and self.collision_sign_x == 3: self.move_y = - self.move_y #球在球拍左...#球与砖块的碰撞检测 def ball_brick(self): #定义碰撞标识 self.collision_sign_bx = 0 self.collision_sign_by = 0 if self.ball_x

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黑客帝国真的可以！这100万个「活体人脑细胞」5分钟学会打游戏

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。...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。电极阵列的上半部分的神经元负责感知乒乓球的位置，而下半部分神经元分左右两块，负责输出乒乓球拍上下移动的距离。...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。

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全球首个 AI 发球机器人诞生，国球练出新高度

因此，学院近年来也一直在追求创新，在人工智能时代，也迅速抓住这一前沿技术，将其与乒乓球运动相结合。院长施之皓表示，希望能借此引领世界乒乓球运动的发展潮流。...央视体育频道于 7 月 14 日对此进行报道智能陪练：发球与动作分析两手抓据悉，这位 AI 乒乓球多球训练机器人庞伯特，是世界上第一个手执球拍发球的机器人。...庞伯特发球频率为 30-85 次/分钟，最大储球量 180 个不仅硬件上使用「拟人化」，让其更加接近于人，在软件上，研发团队还赋予它分析能力，给它加入了运动轨迹分析和动作分析等模块。...当年德国工业机器人制造商库卡的宣传片片段他在一次采访中说，「要造出能拿世界第一的乒乓球机器人」。时隔五年，借着人工智能的力量，这个梦想一步步成为现实。...2017 年 11 月，中国乒乓球学院与新松公司合作研发的，国内首台乒乓球机器人，在第 19 届中国国际工业博览会上正式亮相。 ?

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欧姆龙开发乒乓球机器人创造人机最佳默契

如果是两人对垒，很容易完成连续对攻，而人与机器的对决则需要高水平的技术才能实现。过程是这样的。首先，传感器检测到有球打过来，然后计算出如何击回。控制器再根据计算数据控制机器人击球。...由于乒乓球始终不停地在移动，在1/1，000秒的时间精度内出现的问题，想找出原因是极具挑战性的。”...乒乓球机器人的最大特点是它要与人类共同完成一个目标：持续的乒乓球游戏，并通过计算判断如何实现这一目标。...1/1000秒内的精准同步要实现这一目标，最重要的是让机器检测到人的位置并采取合理的动作。乒乓球机器人要掌握(定位)对手的站位和球拍的位置，三维地分析并预测球的运动轨迹。...许多这样的机器只会不停地抛球，即便击球手正在系鞋带，还没有准备好。所以当我们需要系鞋带时，为了避免机器持续抛球，必须先按下暂停按钮或者离开击球位置。

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人脑细胞在培养皿中学会打游戏，比AI学习速度快18倍还省电，有黑客帝国那味了

这个世界里只有复古的乒乓球电子游戏Pong，他们整天都在打这个游戏。科学家对外把它们叫做盘中大脑 (DishBrain)。...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。...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”。通过一套信号循环反馈系统，盘中大脑用5分钟就能学会玩乒乓球游戏。...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。...最后，他们还提供了一个在线演示，可以观察盘中大脑学会打乒乓球游戏的过程。

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【说站】python如何检测pygame中的碰撞

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

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中科院智能乒乓球桌登上Nature：检测球速跟踪路径，准确找到击球位置

，在小级别赛事和日常训练中难以推广。...中国科学院北京纳米能源与系统研究所、中国科学院大学纳米科学与技术学院、美国佐治亚理工学院和美国普渡大学的研究人员共同参与开发了一种木基摩擦电传感器，可以感受乒乓球撞击桌面产生的“触觉”从而监测乒乓球的运动...应用木基摩擦电传感器的智能乒乓球桌系统利用乒乓球撞击桌面产生的能量，为乒乓球落点分布统计系统和擦边球判断系统提供动力，还能够采集并实时显示乒乓球撞击位置、运动速度和轨迹等统计信息，帮助运动员和教练展开运动分析...在经过球拍击打后，传感器会追踪到球运行的轨迹，记录球速，并同时探测球会落在桌子顶部或边上。研发团队表示通过使用更多自供能连续传感器将帮助运动员和他们的陪练，更好地分析他们的表现。...该系统可以测量撞击的位置，并将这个信息反馈给球员。特质轻木制成的静电传感器，能判断球击中桌子的边缘还是角落团队表示这项实验中使用更可持续的自供电传感器，可以帮助运动员和陪练分析他们的表现。

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DeepMind后继有人，图式网络通用性完胜AlphaGo？

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。...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？...Etzioni 评论道：“除了模拟那个游戏里球的碰撞，他们半点儿物理学都没搞”。

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VR体育游戏盘点丨活着就要折腾，不然你又该胖啦！

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。...同时由于手柄的缘故，游戏中基本只能用横拍了，如果用直拍你很可能把控制器飞出去…… ? 此外，乒乓球受力之后的物理运动算是挺复杂的，游戏中已经可以做出轻微的削球和抽拉球了，只是成功率并不高。...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。...然后，两者玩法虽然很相似，但《Holodance》是可以用头去顶那些魔法球的，游戏中甚至有个成就就是全程只用头，我觉得你可能需要一个呕吐袋……最后，《Holodance》中的UI元素也比《音盾》更加华丽一些

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如何理解python中的类和对象？

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。 ? ?...当然还有很多其它好处，但是如果使用的比较少或者了解的比较少，你可能感觉不到它的一个优势，更多的理解体会还需要再往后的学习中慢慢感悟，等到那一天你觉得代码比较多，要处理的对象比较多，更改代码，添加功能比较麻烦时...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

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VR下双手与物体的交互

这种双持的体感控制器, 在UE4中统称为MotionController, 在Unity中嘛(我们都是野孩子). 有了双手, 第一件想干事是什么? (嗯, 我指的不是摸) 是抓东西, 扔东西....相对于方法1需要在移动时考虑碰撞, 比如在UE4中就是设置Sweep=true 3. Set Velocity 每帧更新物体的速度(角速度), 让它不断地追赶Hand....与静态场景模型的碰撞当我们手上没抓东西时, 让手插入静态场景模型(比如墙壁), 怎么处理? 一种做法是让手保持与现实中的位置一至, 一种做法是让手留在碰撞的地方不动....方法1在速度非常快的情况下会击不出球, 因为前一帧在球前, 后一帧就跑到球后面去了. 方法2球拍会停在与球接触的地方. 方法3和方法4可以符合预期....有些物体我们希望手拿起来就在把手位置, 比如球拍, 手枪等. 这种可以在物体上设置挂点解决.

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业界 | 当物理遇上深度学习——谷歌 AI 推出投掷机器人 TossingBot

需要强调的是，无论是何种拾取方式，抛掷一把螺丝刀与抛掷一个乒乓球，两者之间有很大的不同，乒乓球将因空气阻力落在更靠近你的位置。...我们基于相似性对特征进行聚类，并将最近邻居可视化为热图（越热的区域表示该特征空间拥有越多的相似性），这样便可以准确定位在该场景中的所有乒乓球。...即使橙色墙块与乒乓球有着相似的颜色，然而其特征已经足以让 TossingBot 作出区分。同理，我们也可以利用提取特征来定位所有的马克笔，即便这些马克笔拥有相似的形状与重量，且在颜色上不尽相同。...它似乎已经足以使系统对物体类别进行区分（比如之前提到的乒乓球和马克笔）。这个实验说明一个与机器视觉相关的广泛概念：机器人应该如何学习视觉世界的语义？...物理学和深度学习的结合，将 TossingBot 导向一个有趣的问题：还有哪些领域可以从残差物理学中受益？如何将这个想法推导至其他类型的任务与交互，是未来研究里一个充满希望的方向。

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