在当今数字娱乐产业快速发展的背景下，游戏开发已成为计算机科学与艺术设计交叉领域的重要组成部分。特别是在中国，随着科技的进步和文化的多元化，游戏设计和开发教育受到了前所未有的重视。在这样的大环境下，深圳大学作为一所具有前瞻性视野的高等教育机构，其计算机游戏开发实验课程旨在培养学生的实际操作能力，加深对游戏开发流程的理解，以及熟悉相关开发工具和技术。 《太空射击》作为深圳大学计算机游戏开发实验三的项目之一，是一个典型的Unity游戏引擎开发的教学案例。Unity是一款功能强大的跨平台游戏开发工具，支持2D、3D、VR等多种游戏类型。它以其易用性、高效性和对不同平台的广泛支持而受到全球游戏开发者的青睐。通过此类项目的实践，学生们可以深入了解Unity引擎的使用，包括场景搭建、角色控制、物理碰撞、AI行为设计以及用户界面UI的制作等。 项目《太空射击》是一款太空题材的射击游戏，玩家在游戏中扮演太空战机驾驶员，需在虚拟的宇宙空间中与敌对势力进行激烈对抗。此类型游戏通常要求玩家控制战机在多变的战场环境中快速反应，躲避敌方攻击并摧毁敌方目标。这不仅考验玩家的操作技巧，也对游戏的设计者提出了较高的要求。开发者需要具备良好的游戏设计逻辑、空间想象能力以及对用户体验的敏感把握，才能设计出既具有挑战性又富有趣味性的游戏环境。 由于《太空射击》是一个可运行的源码项目，这意味着学生不仅能够接触到游戏设计的理论知识，还能亲手实现从编程到调试的完整开发过程。通过实际操作，学生能够更加直观地学习到如何将游戏概念转化为具体的游戏程序代码。在源码的基础上，学生还可以进一步进行修改和创新，比如添加新的游戏元素、改进现有机制或优化玩家体验等，从而加深对游戏开发全流程的认识。 此外，由于项目使用的是Unity引擎，学生在完成《太空射击》项目的过程中，还将学习到如何利用Unity的资源商店获取各种游戏开发所需的模型、动画和声音资源。这不仅有助于提高开发效率，也为学生在今后独立开发游戏提供了丰富的素材和灵感。 《太空射击》项目不仅是深圳大学计算机游戏开发实验教学中的一个环节，更是学生在理论与实践相结合、学习与创新相融合的环境中，提升个人专业技能的宝贵机会。通过该项目的学习和实践，学生将有机会为未来的数字娱乐产业输送具备实际开发能力的优秀人才。

在当今的数字娱乐时代，电子游戏已成为一个广受欢迎的领域，对于计算机科学与技术专业的学生而言，游戏开发是一个重要的实践项目。深圳大学计算机专业的学生在进行游戏开发的实验项目中，通过对《爆破任务》游戏的设计与开发，不仅锻炼了编程实践能力，也提升了创新思维和团队协作精神。《爆破任务》作为一款可运行的游戏源码项目，详细展示了学生在游戏逻辑、图形渲染、物理引擎以及人机交互等方面的实践成果。 《爆破任务》游戏项目基于Unity游戏开发平台，Unity是业界广泛使用的多功能游戏引擎，它支持多种平台的游戏开发，并提供了丰富的功能模块和工具集，使得开发者能够高效地创建游戏。在《爆破任务》项目中，学生运用了Unity的主要组件，如场景编辑器、动画系统、物理引擎等，来构建游戏世界。项目中可能包含的文件如“Mission Demolition Prototype11”指明了游戏开发过程中原型迭代的过程，原型迭代是游戏开发中的重要环节，它允许开发团队快速构建游戏的基本框架，并在此基础上不断测试、优化和完善，直至最终的游戏产品。 在技术层面，Unity提供的C#编程接口使得学生能够通过编写代码来控制游戏逻辑和行为。学生在项目中学习了如何使用C#语言来编写游戏脚本，包括但不限于角色控制、得分机制、敌人AI等。此外，Unity的3D图形渲染能力让学生能够在游戏中实现逼真的视觉效果，这对于提升玩家的游戏体验至关重要。学生还需要学习和运用Unity的物理引擎来处理碰撞检测、重力模拟等物理交互效果，使游戏元素的交互更加自然和真实。 游戏开发不仅仅是技术的堆砌，它还涉及到游戏设计的诸多方面。《爆破任务》项目需要学生在游戏玩法、故事背景、角色设计、音效配乐等方面进行细致的规划和创新。游戏玩法的多样性、故事的吸引力、角色的深度、音效的恰到好处，都是决定游戏成功与否的关键因素。学生需要通过不断的游戏测试和用户反馈来调整游戏设计，使之更加完善和引人入胜。 标签“Unity 游戏开发”表明了《爆破任务》项目的开发工具和主要学习目标。对于深圳大学计算机专业以及对游戏开发感兴趣的其他学生来说，这样的项目不仅是一次技术实践，更是对未来职业道路的一次探索。通过参与这样的项目，学生们能够更好地理解游戏开发的整个流程，为他们将来从事游戏设计、软件开发或其他相关工作打下坚实的基础。 《爆破任务》项目不仅是深圳大学计算机专业课程学习的成果，更是学生实践能力、创新精神和技术水平的综合体现。通过这样的项目实践，学生们能够在游戏开发的世界里得到真实的体验，为他们的未来职业生涯开启了一扇门。对于学习计算机科学与技术的学生而言，这样的课程和项目能够大大增强他们的实践能力和市场竞争力。

资源中包含： ①一次小测的试卷 ②2021算法设计与分析期末真题 ③2022算法设计与分析期末真题

实验报告涉及的知识点主要集中在计算机系统的中断机制，特别是在LC-3这种简单的计算机体系结构中。中断是计算机系统中处理外部事件或硬件异常的一种机制，它允许计算机在执行当前任务的同时响应外部请求，如键盘输入。 实验的核心是设计一个用户程序和键盘中断处理程序。用户程序的目的是周期性地输出特定字符串"ICS"，并在输出之间插入延迟以使显示清晰。这个延迟是通过一个名为DELAY的子程序实现的，该子程序使用循环和递减计数器来达到延时的效果。用户程序使用trap x22指令，可能用于控制屏幕输出。 键盘中断处理程序则更为复杂，因为LC-3的操作系统功能有限，无法像Windows或Linux那样自动管理中断。在这个实验中，你需要编写一个中断处理程序，该程序在接收到键盘输入（特别是回车键）时，能够捕获输入并打印字符10次。由于不能使用TRAP指令，你必须直接操作DSR（数据选择寄存器）来读取键盘输入并输出字符。 在操作系统使能代码部分，你需要模拟一些通常由操作系统完成的任务。你需要初始化R6寄存器为X3000，创建一个简单的栈空间，因为没有操作系统来自动保存PC和PSR寄存器。你需要构建中断向量表，这是一个包含每个中断处理程序地址的表。在这个实验中，键盘中断处理程序的地址是X80，需要将其填入中断向量表的相应位置（即X0180）。你需要设置KBSR（键盘状态寄存器）的IE位，使得中断被启用。 中断服务程序的设计是实验的关键部分。在处理中断时，首先要保存现场，通常包括保存PC和PSR的值，以便在中断处理完成后能够正确恢复执行。然后，你需要检查键盘输入，如果输入是回车，则结束中断服务，否则，输出输入字符10次。由于不能使用TRAP指令进行输出，你必须直接操作硬件寄存器，如DSR，来实现字符的显示。 在实施这些步骤时，理解汇编语言和LC-3的指令集是至关重要的。汇编语言是编写这些低级程序的工具，而LC-3指令集提供了基本的计算和控制功能。实验要求的编程技巧包括流程控制、寄存器操作、栈操作以及中断处理的原理。 通过这个实验，学生可以深入理解计算机系统如何处理中断，以及在没有操作系统的情况下如何实现中断管理。这有助于掌握计算机硬件和软件交互的基本原理，对于理解和设计更复杂的计算机系统具有重要意义。

在2025年深圳杯数学建模竞赛中，参赛者面临了极具挑战性的D题，该题目的完整分析论文为参赛者和研究者们提供了一份详尽的指导，内容包括对问题的重述、分析、模型假设、符号定义以及针对两个具体问题的模型建立与求解过程，其中还包含了可运行的代码和相关数据。从摘录内容来看，分析论文整体结构清晰，分步骤详细阐述了竞赛中的关键问题和解决方案。 论文开篇对问题进行了重述，这一步骤对于理解竞赛题目的背景和目标至关重要。紧接着的“问题分析”部分则对问题进行了深入挖掘，从中提炼出解决问题的关键点，这为后续的模型建立奠定了基础。 在“模型假设”环节，参赛者根据实际问题的需求，提出了构建模型所需的一系列假设条件，这些假设在一定程度上简化了复杂现实情况，使得模型可以聚焦于核心问题。在随后的“符号定义”中，明确了论文中使用的所有符号和变量的含义，为论文的阅读者提供了统一的解读标准。 论文的核心部分是对两个具体问题的模型建立与求解。对于问题一，参赛者首先描述了建模的背景，并且详细阐述了特征工程设计，特征工程是机器学习中不可或缺的一步，通过合理的特征提取能够提升模型的性能和准确性。随后，论文介绍了分类模型的结构和数学表达，给出了模型的具体形式。 在模型求解方面，论文不仅提供了描述分析，还对模型的总体性能进行了对比，分析了模型在不同条件下的表现，特别是关注了模型在不同贡献者数量上的表现，这是在实际应用中非常重要的一个考量因素。 针对问题二，参赛者同样遵循了建模的步骤，从特征工程设计到模型结构和分类器构建，再到模型评估指标的定义，逐步深入，直至模型求解。问题二的求解部分也详细展示了模型的构建过程以及对模型性能的评估，这些内容对于理解模型的实际效果和应用范围具有指导意义。 由于文章是通过OCR扫描出文档的部分文字，可能存在个别字识别错误或漏识别的情况，因此在阅读和理解时可能需要一定的背景知识和逻辑推理能力，以便将识别错误的文字或概念还原为正确的含义。 整体来看，这篇论文不仅为2025深圳杯数学建模竞赛的D题提供了完整的解决方案，也为数学建模领域的研究者和实践者提供了一套详细的问题解决框架，其中包含的模型、代码和数据具有很高的参考价值。

2022-05-01企业商业秘密管理规范-深圳市地方标准

里面是2008.10.28步步高视听电子部分笔试题+10.30 深圳理邦精密电子公司的笔试题。都是刚考完的，部分是我所做的，这两个公司，本人都参加了面试，其中文档里面还给了我面试理邦精密电子的面试经历，希望对大家有所帮助。 这篇内容主要涵盖了两场2008年的笔试题目，分别是步步高视听电子和深圳理邦精密电子公司的笔试。这两家公司分别涉及消费电子和医疗电子设备领域。以下是对这些笔试题目的详细解析： 步步高视听电子的笔试题包含了综合测试和模拟部分。综合测试主要考察考生的基础知识，包括语文、数学、物理、化学、历史等多学科，以及逻辑思维能力。例如，题目要求填写2008年北京奥运会的相关信息，如届数、理念、口号以及奖牌数量。此外，还涉及了商、唐、明三个朝代的开国皇帝，牛顿万有引力定律，化学方程式的配平，几何定理的证明，以及一道利用11两和7两酒勺解决实际问题的逻辑题。 模拟部分主要测试电子工程的基础知识，比如共发射级电路的输入输出电压和电阻计算，二阶低通滤波电路的分析，JK触发器的状态图，单片机指令周期，数据分配器74LS138的逻辑功能，以及与非门的应用。 深圳理邦精密电子公司的笔试题则更加侧重于电子技术的深入理解。题目询问了影响三极管性能的参数，高频放大和前段放大所需关注的特性；要求设计并解释同向放大电路和差分放大电路的工作原理；画出二阶低通滤波器的电路图；根据D触发器的初始状态推导Q0和Q1的波形图，状态关系式和真值表，以及电路功能的描述；列举并说明所用过的接口芯片的电平关系，如IIC、IIS、串口、网口和USB；识别AD转换芯片的类型和位数，如MAX197和0809；列举实时操作系统的例子，如uC/OS-II、uClinux、Wince和Vxworks。 在面试环节，面试官可能会根据笔试内容深入提问，例如询问使用的AD芯片的详细规格，如位数、采样率和带宽，以及特定网络接口芯片如CS8900的工作原理，如MAC地址的写入、电平标准和接口类型。 总体来说，这两家公司的笔试和面试都反映了对候选人扎实的基础知识、逻辑推理能力和实践经验的要求，特别是对于电子工程和相关领域的深入理解。对于想要在消费电子和医疗电子领域发展的求职者，具备这些技能和知识是非常重要的。

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这篇论文探讨了深度学习在股票价格预测方面的应用。股票市场受多种因素的影响，准确地预测股票价格对于市场经济和投资者来说至关重要。然而，传统的统计学方法在处理股票价格数据时存在一些困难，因此研究者们转向了深度学习模型，这些模型具有强大的数据表示和学习能力。 为了实现股票价格预测，研究者们采用了基于数据和基于文本的方法，并结合了各种深度神经网络模型进行分析。文章详细介绍了Informer方案的架构和模型构建过程。Informer方案是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它能够有效地捕捉股票市场中的复杂模式和关联性。 通过采用深度学习方法，股票预测的准确性和效果有望得到提高，为投资决策提供更可靠的支持。深度学习模型能够自动学习数据中的特征，并从大量的历史数据中发现潜在的模式和趋势。这使得投资者能够更好地理解市场动态，做出更明智的决策。 总之，深度学习在股票价格预测中的应用具有巨大的潜力。这项研究为改进股票预测方法提供了有益的思路，并为投资者提供了一种新的工具，帮助他们更好地理解和应对股票市场的挑战

化处理，采用 Pearson 相关系数和 Wasserstein 距离来分析饮食习惯与健康的关联。主成分分析法被用来确定各个评价指标的权重，通过多目标模糊综合评判模型，得出居民饮食习惯的综合评判值，进而揭示存在的问题。 对于问题二，我们需要探讨生活习惯和饮食习惯是否与个体的社会属性（如年龄、性别、婚姻状况、文化程度、职业等）相关。通过量化这些生活习惯和饮食习惯的评价指标，然后计算与个人属性的协方差矩阵和相关系数，可以识别出各因素之间的相关性和相关程度。 问题三关注的是慢性病与生活习惯多个因素之间的关系。通过灰色关联分析法，我们可以量化吸烟、饮酒、饮食习惯、生活习惯、工作性质和运动等因素与常见慢性病的相关程度。接着，采用二分类 BP 神经网络构建模型，揭示这些因素与慢性病发病的关系。 至于问题四，我们基于问题三的结果，对居民进行分类，比如分为患病但饮食健康、患病且饮食不健康、不患病且饮食健康和不患病但饮食不健康四类。利用支持向量机（SVM）进行二分类，为每类居民提供定制的健康改善建议，包括膳食调整和运动方案。此外，通过灵敏度检验确保模型的稳定性和有效性。 总结来说，这篇论文运用了多种数学建模方法，包括主成分分析、模糊综合评判、灰色关联分析和神经网络，对城市居民的健康状况进行了深度研究。通过量化和分析饮食习惯，找出不合理之处；探究生活习惯和饮食习惯与个体特征的联系；接着，分析慢性病与生活习惯多因素的关联；为不同健康状态的居民提供个性化建议。这些方法的应用有助于理解影响城市居民健康的复杂因素，并为公共卫生政策的制定提供科学依据。关键词涉及的灰色关联分析法、主成分分析法、多目标模糊综合评判法和二分类 BP 神经网络，都是解决此类问题的关键工具，它们的结合使用展示了数学建模在解决实际问题中的强大能力。