FlappyBird 飞扬的小鸟程序源码可以帮助初学java者，以及 游戏爱好 迅速的了解 开发 Other Riddle games 其他智力
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&文件名称: FlappyBird& & [
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&&开发工具: Java
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&详细说明：飞扬的小鸟程序源码可以帮助初学java者，以及java游戏爱好者，迅速的了解java游戏开发的基本步骤-Flying birds can help beginners java program source code, as well as java games enthusiasts, quickly learn the basic steps of java game development
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在原来的基础上添加了会上下移动的红色柱子，刚打开时会有点慢，是因为在加载图片资源，耐心等待。
代码片段(3)
FlappyBird.zip&~&2MB&&&&
2.&[图片] Screenshot_-19-15-53.png&&&&
3.&[图片] Screenshot_-19-16-03.png&&&&
开源中国-程序员在线工具：
相关的代码(1524)
2楼：huazie 发表于
开源从代码分享开始
一只程序猿的其它代码Flappy Bird破900关后长这样？丧心病狂呐
你知道Flappy Bird在900关以后是什么样的吗？近日，网上流传着一组Flappy Bird突破900大关之后的动态突破。网友吐槽：简直就是丧心病狂呐！
站长之家（）1月19日消息& 你知道Flappy Bird在900关以后是什么样的吗？近日，网上流传着一组Flappy Bird突破900大关之后的动态突破。网友吐槽：简直就是丧心病狂呐！
下面就一起看看这款出自越南河内独立游戏开发者阮哈之手的像素风格休闲游戏，在突破900大关之后到底是如何的&丧心病狂&吧！
网友&心得&：Flappy Bird让我明白很多道理（来自百度贴吧）
1.人生就是个鸟，早晚还是死。
2.不拼命飞就会摔死，过于拼命就会撞死。
3.抱怨、烦躁只会死得更快，淡定、平和才能活得更久。
4.人生就是起起落落，起得很慢，落得很快。
5.做事要掌握好节奏，否则会死得很难看。
6.嘴大没有用，飞得稳才是硬道理。
7.失败一定是脸先着地。
8.不论你能飞多远，背景永远不动，预示着人类永远无法超越自身的枷锁。
9.找男朋友可以找flappy bird分高的，这样的人聪明、灵敏、洞察力强、 有耐心、做事不屈不挠持之以恒、 手指灵活很健康、最重要的是&&好脾气！
10.他让我明白过一根管子在想下一个，不能急。
11. 任何小失误都能断送你之前所有努力。
12. 现实是残酷的,也是公平的。
13. 没有教程,攻略也是浮云,你需要在失败中不断爬起。
14. 就算你玩的很熟，也可能在第一分的时候挂掉。
15.有时候落下是为了上升。
16.从&虐心&到&蛋定&说明你成熟了。
17.对你来说没有终点，即便你知道最终的分数是9000分。
18.成功的&门&很窄，往上或往下都会碰头。
19.在哪里摔倒就在哪里再摔倒一次。
20.游戏走错一步，影响接下来的十步，人生走错一步，影响接下来的十年。
21.我们无法控制人生前进的速度，但可以操控人生的高度。
22.上升的总是很慢，坠落总是很快；没得背景，飞的高度有限...
23.不管你曾经飞的多远，下一段航程也可能死在起点。
24.越到后面你越在意那个跳动的数字，你就会死得越快，表示人不能太看重已获得的成绩！
25.iPhone真不如诺基亚抗摔。
26.有一种忧伤，叫做：&还没有开始，就已经结束了。
27.你永远不知道下一个到来的是什么，所以无论什么时候都不能掉以轻心，一定要提高警惕。
28.不是努力了就有机会，技巧错了，再怎么努力也只能是徒劳。
29.失败其实是一种必要的过程，尝试多了也就知道该如何去做了。
30.有起有落才是人生。
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网友热评的文章练成不死鸟 —— 把机器学习应用到Flappy Bird上 - 极客范 - GeekFan.net
练成不死鸟 —— 把机器学习应用到Flappy Bird上
翻译自 。欢迎加入，同我们一道翻译与分享。转载请参见文章末尾处的要求。
这篇文章是对最近很火的Flappy Bird游戏的一个破解。虽然这款游戏已经从谷歌应用和苹果商店下架，但是这并没有停止人们在网络上去创造更好的复制品。而且人们已经创造了很多有趣的游戏变体，如Flappy Brid Typing Tutor和Flappy Math Saga。
在玩了这个游戏一段时间后，我萌生让我的机器自己去学习怎么玩Flappy Bird的想法。上面的视频展示了训练好的Flappy Bird能够避开全部管道的结果。
首先，我想在安卓应用上来实现破解，而且我计划使用Monekyrunner去获得屏幕截图以及发出点击指令。但是获得屏幕截图要有1-2秒的延迟，这肯定使得响应不够迅速。之后，我找到了@mrspeaker的游戏引擎，Omega500和他的Flappy Bird的版本来进行输入练习。我去掉了原有的输入组件并加入了一些javascript的Q学习代码。
这里有一条基本的准则：这个例子中的Flappy Bird，在一个状态代理会表现一个确定的动作。之后它会自己找到一个新的状态并且基于这个状态得到一个补偿。在不同的情况下有很多变体可以使用，如：策略迭代法、值迭代法、Q学习等等。
Q学习（Q Learning）
我使用了Q学习是因为它是增强学习的一个免费模型。这意味着我不需要对小鸟的力学特征建模；像如何升高下降，对点击的反应以及其它一些特性。
这里有一个对Q学习的良好精准的描述。下面是算法实现：
S代表一个状态集
A代表一个动作集
γ代表折扣率
α代表迭代步长
实际序列Q/S,A/
任意初始状态Q/S,A/
观察当前状态s
选择和执行一个动作a
观察反馈r和状态s’
我将我的空间通过下面的参数离散化：
到下部管道的垂直距离
到下一组管道的水平距离
生命：存活或者死亡
在每个状态，有两种可能的动作：
什么都不做
反馈的结构仅仅依赖于生命参数：
+1如果小鸟儿依旧存活
-1000如果小鸟儿死忙
序列Q被初始化为0而且我总是选择那些能将我所期望的反馈最大化的最优动作。为了打破这种绑定我选择“什么都不做”因为这是一种最常见的动作。
步骤1：观察飞翔的小鸟儿在什么状态然后执行一个最大化期望反馈的动作。
使得游戏引擎执行它的“标记”。飞翔的小鸟儿进入下一个状态。
步骤2：观察新的状态s’得到相关联的反馈。如果小鸟还活着那么+1否则-1000。
步骤3：根据Q学习准则更新Q序列。
我选择alpha为0.7是因为我们有一个确定性的状态而且我想要使得学习进度加快。同样的折扣因子和lambda是1。
步骤4：当前状态更新为s’然后重新开始
下一个步骤
要达到足够好（得到150分）大约需要6-7个小时来训练飞翔的小鸟儿。这个过程可以通过初始化多个小鸟儿来加快进度而且这可以使得它们的所有“学习”贡献给同一个Q序列。
另一种使得学习过程更快的方式是让使用者提供较好的输入。目前，你可以点击屏幕来使得小鸟进行跳跃。但是，这种输入并不会被学习者考虑。
使得这个能够在移动端工作！！如果任何人有任何想法，请通过评论的方式让我知道J
我想要对@mrspeaker表示深深地感谢，因为他开发了Omega500游戏引擎并且完全开源！
原文链接：
- 译文链接： [ 转载请保留原文出处、译者和译文链接。]
浙大计算机小硕一枚@梦如茶DreamTea
翻译的不好
免费模型？有收费模型吗？