如何在電腦上用編程做游戲，steam上有什么不錯的賽車游戲？
隨著幾天前EA回歸steam，其旗下的人氣系列《極品飛車》也重新登陸steam平臺
《極品飛車》的核心玩法集中在地下飆車、非法改裝，風(fēng)格更偏向娛樂，與其他一些擬真類的賽車游戲如《極限競速》相比各有長短，喜歡爽快的飆車漂移不妨試試《極品飛車》
以下是本次回歸的作品：
其中有系列最新作《極品飛車21：熱度》，現(xiàn)在史低折扣135元
游戲所在地點的原型是邁阿密，副標(biāo)題也直接以邁阿密的NBA球隊Heat（熱火）來命名。
本作的一大特色，當(dāng)屬白天與黑夜兩種不同的模式，白天是守法好公民，晚上搖身一變就出現(xiàn)在非法地下賽事中。
兩個模式的不同與互補，成為了本作的一大要素
系列中評價頗高的《極品飛車14：熱力追蹤》，目前沒有折扣，原價98元，可以等到夏促看看
熱力追蹤作為10年前的游戲，畫質(zhì)放到如今可能已經(jīng)有些過時，而且可以改裝的地方較少。不過漂移很容易上手，賽道也不算太難。
不過許多玩家心中的經(jīng)典《極品飛車9：最高通緝》暫時沒有回歸，不知道以后會不會重新上架呢？
作者：杰小奇丶
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python是怎樣的編程語言？
Python 是一個高層次的結(jié)合了解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言。
Python 的設(shè)計具有很強的可讀性，相比其他語言經(jīng)常使用英文關(guān)鍵字，其他語言的一些標(biāo)點符號，它具有比其他語言更有特色語法結(jié)構(gòu)。
· Python 是一種解釋型語言： 這意味著開發(fā)過程中沒有了編譯這個環(huán)節(jié)。類似于PHP和Perl語言。
· Python 是交互式語言： 這意味著，您可以在一個 Python 提示符 >>> 后直接執(zhí)行代碼。
· Python 是面向?qū)ο笳Z言: 這意味著Python支持面向?qū)ο蟮娘L(fēng)格或代碼封裝在對象的編程技術(shù)。
· Python 是初學(xué)者的語言：Python 對初級程序員而言，是一種偉大的語言，它支持廣泛的應(yīng)用程序開發(fā)，從簡單的文字處理到 WWW 瀏覽器再到游戲。
(https://www.runoob.com/python/python-intro.html)
主要用途
1、Web開發(fā)
提到web開發(fā)，大家腦海中閃現(xiàn)的一定是當(dāng)前主流的開發(fā)語言Java,但你可能想不到的是python也可以做web開發(fā)，他由于開發(fā)迅速、部署飛快，變更起容易，代碼量小深受開發(fā)者的喜愛，并且還有強大的框架來進(jìn)行web開發(fā)。最經(jīng)典的Django、Flask、Tornado，使程序員快速開發(fā)復(fù)雜的代碼和應(yīng)用，開發(fā)高質(zhì)量的web程序。我們的金主知乎、豆瓣、Google、YouTube等企業(yè)均將python作為主要的開發(fā)語言，怎么樣強大吧！！！
2、自動化運維
隨著公司的發(fā)展、業(yè)務(wù)需求的持續(xù)并快速的增長，往往一個運維工程師通常要管理成百上千臺服務(wù)器，運維工作變的重復(fù)、繁雜。那么將運維工作自動化，把運維工程師從服務(wù)器的管理中解放出來，讓運維工作變得簡單、快速、準(zhǔn)確，這是使用python來做的持續(xù)高效的事，那么為什么選擇Python呢，一來，大部分的開源運維工具都是由純Python編寫的，如Celery、ansible、Paramiko、airflow等，二來，Python與其他語言相比，更加優(yōu)雅、明確和簡單。
3、數(shù)據(jù)分析/可視化
作為數(shù)據(jù)分析的一大利器--Python,除了自身語言簡潔高效易上手的優(yōu)點，還有許多強大的功能。
支持非常多的庫用于分析需求：Pandas：一個強大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集，基礎(chǔ)是 Numpy（提供高性能的矩陣運算）；可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)；可以對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行運算操作，比如歸并、再成形、選擇，還有數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工特征。NumPy(Numerical Python) 是 Python 語言的一個擴(kuò)展程序庫，支持大量的維度數(shù)組與矩陣運算，此外也針對數(shù)組運算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫。NumPy 是一個運行速度非常快的數(shù)學(xué)庫，主要用于數(shù)組計算，包含：一個強大的N維數(shù)組對象 ndarray；廣播功能函數(shù)；整合 C/C++/Fortran 代碼的工具；線性代數(shù)、傅里葉變換、隨機(jī)數(shù)生成等功能。Matplotlib 是 Python 的繪圖庫。 它可與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開源替代方案。 它也可以和圖形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。
4、網(wǎng)絡(luò)爬蟲
瀏覽網(wǎng)頁時，發(fā)現(xiàn)好多對我們有用的數(shù)據(jù)，但怎樣從互聯(lián)網(wǎng)上抓取對于我們有價值的信息呢，這個時候我們需要一款利器—python，比如：豆瓣的推薦電影列表、社區(qū)留言、音樂軟件評論等
5、機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)是一類算法的總稱，這些算法企圖從大量歷史數(shù)據(jù)中挖掘出其中隱含的規(guī)律，并用于預(yù)測或者分類，更具體的說，機(jī)器學(xué)習(xí)可以看作是尋找一個函數(shù)，輸入是樣本數(shù)據(jù)，輸出是期望的結(jié)果，只是這個函數(shù)過于復(fù)雜，以至于不太方便形式化表達(dá)，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)及隨機(jī)森林，基本道理和上述相似，應(yīng)用場景很多：例如推薦系統(tǒng)、人臉識別及語音識別等。
對于機(jī)器學(xué)習(xí)庫和Python框架，scikit-learn和TensorFlow算是兩個比較熱門的。下面是scikit-learn中文學(xué)習(xí)網(wǎng)站，大家可以訪問學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)編程需要什么配置的電腦？
不同的編程方向?qū)﹄娔X的要求也不盡相同，下面做一個簡單的總結(jié)：
如果做Web開發(fā)，那么對電腦的要求并不高，i5以上的處理器，8G內(nèi)存，1T的硬盤就完全能夠滿足大部分Web開發(fā)場景的要求，其他的配置比如顯示卡就沒有什么要求了，集成顯卡也是可以的。做程序開發(fā)，因為要長時間對著屏幕，所以最好配一個大點的顯示器，電池容量也是越大越好，至少能工作4個小時以上。
如果做大數(shù)據(jù)開發(fā)，對電腦的內(nèi)存有較高的要求，簡單的說就是內(nèi)存越大越好，最好在16G以上，大數(shù)據(jù)開發(fā)非常吃內(nèi)存。一些商用大數(shù)據(jù)平臺對內(nèi)存的基礎(chǔ)要求往往都是32G以上，因為內(nèi)存如果小的話會嚴(yán)重影響性能，尤其是使用Spark平臺。大數(shù)據(jù)開發(fā)對CPU的要求并不高，i5以上就能滿足要求。
如果做人工智能開發(fā)，對電腦的顯卡有較高的要求。因為人工智能的算法實現(xiàn)往往非常考驗GPU的運算能力。目前人工智能處理框架常見的架構(gòu)有三種，分別是CPU+GPU、CPU+FPGA和CPU+ASIC，其中FPGA表示現(xiàn)場可編程門陣列，ASIC為專用集成電路。這三種架構(gòu)中，由于GPU可以并行處理大量數(shù)據(jù)，比較適合深度學(xué)習(xí)場景，所以CPU+GPU是目前的主流架構(gòu)，這就要求做人工智能開發(fā)的電腦，要具備較強的GPU。對于個人來說，至少也要買一塊運算能力強的獨立顯卡。
如果做移動互聯(lián)開發(fā)，那么就需要選擇一款蘋果系列的筆記本電腦了，因為要做iOS開發(fā)，所以選購一款MBP是比較方便的選擇，i5+8G內(nèi)存就能夠滿足大部分的開發(fā)場景要求。
我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能，目我也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，我會陸續(xù)在頭條寫一些關(guān)于大數(shù)據(jù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我的頭條號，相信一定會有所收獲。
如果有大數(shù)據(jù)方面的問題，也可以咨詢我。
謝謝！
以上就是關(guān)于如何在電腦上用編程做游戲和steam上有什么不錯的賽車游戲的相關(guān)問題解答，希望對你有所幫助。