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关键词

同步模

常见的同步模何为同步,通俗点讲,就是在一个里有玩家A和B同框,当A释放了一个技能,状态发生了变化,B又是如何及时表现A的当前状态的呢,就是通过同步技术。 虽然在一些方面表现出了差异,但是关于哪类应该选用哪种同步模,除了一些对某些要求比较极端的更适合哪种模之外(比如对实时性有着极强要求的格斗类(FTG)适合使用锁步同步,而有量玩家同时在线的 而作为一个单局PVP为主的FPS,单局可观察的对象较少,流量负担较小,而PVP要求保证公平性,以服务器的算结果作为权威,在安全性有更优势的状态同步更为合适,且没有客户端不确定性的风险,开发负担更小 以上TCP影响实时性的几点特性,除了1可通过配置避免之外,其他两个都是无法做出调整的,这导致了相对于UDP,TCP的传输速度慢很多,特别是在弱的情况下,会影响的体验。 所以对实时性有要求的,基本都采用UDP作为传输的协议,再根据需要,基于UDP开发一套可靠的协议。

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是怎么试的

试起因近几年来,成了最新的弄潮儿,从盛之传奇般的掘起,吸引了无数公司的眼球。 但由于随着玩家的品位的升高,代理费用的上升,单一的代理国外的模式已经很难在国立足,而有中国传统文化特色的则在国受欢迎,比如剑侠情缘,话西等一些国的精典之作已经进入了一流的阵营 与此同时随着家对稳定性,可玩性要求的升高,试开始成为家关注的话题。 试与开发过程的关系CMM(Software Capability Maturity Model)软件成熟模家都比较熟悉了,但在实施的过程中却存在这样那样的问题,对于开发就更没有一个固定的路可以讲了 ,由于的用户巨,所以这也是一个重在的问题。

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    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

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    【开源 胧村镇 LongCunZhen

    说明: 打怪,杀怪,升级!胧村镇恶贼横行,你化身成为一名侠客,来驱赶这些恶贼,禁止他们再祸害胧村镇的人。图片演示: ???

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    数风流人物之六龙争霸--剖析巨人之路(一)

    作为业最专业的腾讯WeTest质量试平台,为六龙争霸量身定制试方案,解决了客户端,服务器以及弱方面的相关问题,确保上线后能让所有玩家都有畅快淋漓的体验。 【弱性能优化】1.试目的这项检的目的在于验证客户端是否有在弱甚至极端环境下做相应的处理,当连接状态不好的时候在一定的等待时间是否会有友好的提示,是否会因为误码而造成解码失败,程序崩溃等问题的出现 无数项目因为WeTest这项检,帮助留下了量的用户。 2.验证容在不同的中,有不同的场景容需要被验证,WeTest提供多个场景供试工程师选择,在六龙争霸里,主要选取了以下四个场景:1.功能操作检查,即在高抖动条件下的战斗中逻辑,是否会出现同步异常情况 4.模选择有了上述巧妙的方法之后,模拟弱信号就变得非常简单了,WeTest也同样为试工程师提供了多种弱

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    数风流人物之《天天富翁》--说说成功背后的准备

    2、客户端性能试及优化 在客户端性能优化的过程上,我们按照IOS与安卓的不同机对CPU占用率,存,电量试,流量这四个重要指标进行了试,选择的场景包括启动,登录,单人,联等 三、机兼容适配和弱试 1.机兼容适配 客户端适配试主要是客户端在各个不同版本手机端的运行情况,主要针对的场景包括安装,登录,公告,邀请分享,好友送心,好友排行,对局等 试由WeTest的ATC实验室完成,总计发现6款机存在Crash,白屏,功能失效,无法等问题,最终全部修复,保证了可以在绝部分热门机上使用。 2.弱试 弱试主要目的是找出在较差下运行会出现的问题,通过模拟各种不同场景、不同制式信号,比如市区2G,高铁4G,楼宇间3G等,进行,并针对重连、数据一致性校验以及用户体验等多方面进行评估改进 经两轮认真试后,共发现54个严重bug,其中36个为严重级别,改善在不同条件下用的体验。试中使用的弱方案,目前已经在WeTest上线对外。

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    漫谈的深度学习算法,从FPS和RTS角度分析

    数据集上进行训练后,智能体应该学习通用模,使之在未见过的输入上依然表现良好。  这些神经的架构致可分为两个主要范畴:前馈和循环神经(RNN)。  B. 开放世界  开放世界,如 Minecraft、Grand Theft Auto V,这类的特点是非线性,有一个很世界供玩家探索,没有既定目标或清晰的在次序,玩家在既定时间有很的操作自由 基于双 Q 学习 [31] 的双 DQN 通过学习两个价值降低观到的过高估计值,两个价值在更新时互为目标 [113]。   在好奇心单元(Intrinsic Curiosity Module,ICM)包括多个神经,在每个时间步基于智能体无法预动作结果来计算在奖励。  E. 涉及到的多数工作研究端到端无模深度强化学习,其中卷积神经能够通过互动从原始像素中直接学习玩。一些研究还展示了使用监督学习从日志中学习,让智能体自己在环境中展开互动的模

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    【开源】勇士的战争!

    说明:勇士的战争,拿起属于你的弓和箭,为你的荣誉而战!图片演示:????代码摘要: HTML: Please rotate your device.

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    从FPS到RTS,一文概述人工智能中的深度学习算法

    数据集上进行训练后,智能体应该学习通用模,使之在未见过的输入上依然表现良好。这些神经的架构致可分为两个主要范畴:前馈和循环神经(RNN)。B. 在棋类中有重意义的混合方法是 AlphaGo ,该方法依赖深度神经和树搜索方法,打败了围棋领域的世界冠军。3. 和研究平台本节概述流行的和研究平台(与深度学习相关)。 基于双 Q 学习 的双 DQN 通过学习两个价值降低观到的过高估计值,两个价值在更新时互为目标在好奇心单元(Intrinsic Curiosity Module,ICM)包括多个神经,在每个时间步基于智能体无法预动作结果来计算在奖励。E. 的学习模L. 处理决策空间7.

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    强化学习中的好奇心驱动学习算法:随机精馏探索技术

    OpenAI的一篇新论文,利用随机蒸馏(RND)技术,提出了一种新的部奖励方法。该模试图预给定的状态以前是否见过,并对不熟悉的状态给予更的奖励。 模约束:模的体系结构是有限的,不能准确地概括环境以预下一个状态。例如,当预下一个状态所需的神经的层数和小是未知的时候,就遭遇了模约束。二、RND是如何工作的? 目标和预通过计算两种输出的差异,目标和预对陌生状态产生更在回报。两种小和结构是相同的,使用卷积编码器(CNN)和全连接层,将状态嵌入到特征向量f中。 在下一步预中,虽然还无法提前预知需要哪种体系结构(神经层数和小等)来对动作的结果进行建模,然而,预只需要预目标的输出结果即可。 因为具有与目标相同的体系结构,预应该能够正确地学习到已知状态的输出。这“解决” 了模约束误差(误差#3)。 这一架构让机器人代理更容易在中生存,因为死亡迫使它回到熟悉的状态。

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    守护S级产品锻造之路,WeTest领航跃迁,与时代同行

    QNET弱试:与居高不下的构建成本和使用成本说再见在试移动设备上进行弱专项试,一直面临着弱环境构建成本高(需要额外的PC或者服务器)、使用成本高(安装部署工具麻烦)、弱环境功能不完善等一系列棘手的问题 无需ROOT手机,无需连接数据线,多种弱参数支持且参数配置灵活,以独立app的方式,为用户提供给可靠的弱模拟服务。还能提供TCPUDP协议抓包功能,帮助开发和试人员进行流量分析。 2.0版本的QNET新增国各省市、运营商真实数据,覆盖地铁、电梯等20+弱场景并增加了全局弱配置和弱IP配置,在增加burst波形和抖动概率配置等基础上优化了弱,同时还支持了adb 不同画面中需要识别的元素存在着极的差异,这也造成了传统的基于API接口进行自动化的方案在领域并不通用。 方案通用性强,可适用于绝多数场景的自动化试。且场景自动化插件完成后,随着版本的迭代更新,只要的玩法不改变,已经实现的自动化过程几乎不需要做修改,维护成本极低。

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    围棋之后,AI玩FPS也能秀人类一脸!

    2016”尘埃落定,就是搞个新闻的时候了:根据评论更新:这些人工智能算法与玩家们常见的置bot和外挂有本质区别,置bot和外挂都是通过获取部数据来获得不对称优势,而这些算法,他们在试时和人类一样 这和置AI不同,置AI是能够通过引擎获取所有的部信息的。ViZDOOM平台简介ViZDOOM的官在此。 甚至可以利用这些部信息来训练自己的AI,但是,在试阶段,是不能得到部信息的,只能让AI根据画面来自主决策和行动。用白话来说,就是训练AI你可以开上帝模式,我不管你。 当前的DQN模不能将两个针对不同任务优化的合并在一起。但是,当前的阶段可以通过预敌人是否能被看见(行动阶段)或不被看见(探索阶段)来决定,这可以从特征信息中推断。 算法评价本质上讲卡基梅隆学的AI为了简化AI的训练难度,通过人类的知识将的环节设计成导航阶段和行动阶段,然后设计了三个(一个简单点的DQN用于导航阶段,一个特征识别用于选择不同的阶段

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    【综述翻译】Deep Learning for Video Game Playing

    神经可以学习预动作状态对的下一状态,而不是为给定状态提供动作。因此,本质上是学习,然后可以用来更好地玩或执行计划。 另一种用于棋盘的混合方法是AlphaGo ,它依靠深度神经和树搜索方法来击败Go的世界冠军,则将计划应用到预之上。 这种方法允许将训练期间未看到的短语概括化,这对于文本是一种改进。该方法已经在文字《拯救约翰》和《死亡机器》这两个基于选择的中进行了试。进一步进行语言建模,Fulda等。 此方法使用一种称为“行动消除”(AEN)的注意力机制。在基于解析器的中,动作空间非常。AEN在玩时会学会预哪些动作对于给定的状态描述将无效。 在行业中,包括Electronic Arts,Ubisoft和Unity在的数家开发和技术公司最近已开始部研究部门,其研究重点是深度学习。

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    你的手遭遇信任危机了吗?从XcodeGhost漏洞事件看手安全

    包括几安全领域:· 包括帐号、充值的问题涉及到了安全的领域;· 客户端的安全,反破解、反调试等属于软件安全的领域;· 外挂的检与防御,就比较类似于杀毒软件的检做法;· 逻辑漏洞的检 (一)的分类在PC端盛行的时代,根据交互实现的不同就已经分为了两种类。封包逻辑强校验的,例如MMORPG等类,这类是主流。 因此,弱校验类也变得更多。针对强校验类,一般情况只需要试器协议封包逻辑。因为,这种类,在本地的所有关键数据都不参与运算,均是在服务器端进行的运算。? 例如天天酷跑角色在的跳跃等动作。这种类试重点则放在了存数据修改和代码修改上。因为计算的数据存放在本地,虽然服务器端最终有校验处理,但不能够完全的保证校验处理的全面性。 其主要功能包含有:敏感权限检、本地数据安全、数据安全、应用的C#源代码上的逻辑错误语法错误等问题。目前市面上的其他保护,更多的是安全加固,提供保护方案。

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    由全民吃鸡引发的加速学习总结

    表1说明从中国陆连接到美国东西部都得超过120ms,远于正常的要求(少于90ms)。同时也发现,从陆访问中国香港、中国台湾、韩国、日本、新加坡和马来西亚的延迟在正常可接受范围之。 因此,为有效降低延迟,一种是玩家获取加速服务,从客户端直连到合适的国际端口,减少国壁垒的影响,而另一种则是公司在世界范围布置区域服务器,为玩家提供最低的访问延迟。 而如何有效降低国访问国外服务器的延迟是一个综合性问题(如图2)。 表1——中国陆国际出口的理论延迟图2——如何有效降低国访问国外服务器的延迟是个综合性问题3、加速的基本原理加速器主要是在骨干发挥作用。 加速器客户端能够自动识别用户的线路类(电信或联通),自动选择速度最快的节点服务器进行数据转发,从而达到数据加速作用。加速可以采用两种方式来实现。一种是V**。

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    一图尽展视频AI技术,DQN无愧众算法之鼻祖

    中的深度学习人工神经的架构致可分为两类。一类是前馈和递归神经(RNN),前馈采用单个输入(例如状态的表示),并输出每个可能动作的概率值。 除了的先前隐藏状态与下一个输入一起反馈给外,RNN 的训练过程类似于前馈。这就允许通过记忆先前的激活而变得具有上下文感知,这在那种单个观察不代表完整状态的中是非常有用的。 神经可以学习预动作状态对的下一状态,而不是为给定状态生成动作。2、无监督学习无监督学习的目标不是学习数据与其标签之间的映射,而是发现数据中的模式。 但开放世界(Open world games)并不总是有明确的奖励模,因此对 RL 算法具有挑战性。?和研究平台深度学习方法的快速发展无疑受益于公开数据集上的评。 「golovin ai agent」和「Affordance Based Action Selection」都利用神经学习了语言模,该语言模为智能体玩提供动作选择机制。

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    一图尽展视频AI技术,DQN无愧众算法之鼻祖

    中的深度学习 人工神经的架构致可分为两类。一类是前馈和递归神经(RNN),前馈采用单个输入(例如状态的表示),并输出每个可能动作的概率值。 除了的先前隐藏状态与下一个输入一起反馈给外,RNN 的训练过程类似于前馈。这就允许通过记忆先前的激活而变得具有上下文感知,这在那种单个观察不代表完整状态的中是非常有用的。 神经可以学习预动作状态对的下一状态,而不是为给定状态生成动作。2、无监督学习 无监督学习的目标不是学习数据与其标签之间的映射,而是发现数据中的模式。 但开放世界(Open world games)并不总是有明确的奖励模,因此对 RL 算法具有挑战性。?和研究平台深度学习方法的快速发展无疑受益于公开数据集上的评。 「golovin ai agent」和「Affordance Based Action Selection」都利用神经学习了语言模,该语言模为智能体玩提供动作选择机制。

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    死亡启示录:AI在Dota 2中预玩家5秒后死亡

    此外,研究表明,该模能够在指定的 5 秒窗口出现之前预玩家死亡,说明它已经学会了与死亡相关的「固有属性」。模详解研究者将具有权重分享的深度前馈神经作为模。 因此,该具有 10 个独立的持续输出,代表每位玩家在接下来 5 秒死亡的概率。架构?图 1:架构概览图。图 1 为该的架构概览,显示了输入如何进入共享的结构。 特征集包含全部的特征(每个英雄 287 个特征)。训练对于每一个特征集,研究者使用基于随机搜索的探索来确定最佳超参数,用于:层数、每层的神经元数、学习率和批小,详细信息见表 II。? 结果表 III 显示了最佳模试集上的性能。结果表明,该可以利用额外的特征。?表现最佳的模达到了 0.5447 的平均精度,研究者利用这一模进行进一步分析。 目前,该模已经在 GitHub 上开源:https:github.comadam-katonadota2_death_prediction「电子竞技非常复杂,几秒钟之的一个瞬移都有可能改变的平衡

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    死亡启示录:AI在Dota 2中预玩家5秒后死亡

    此外,研究表明,该模能够在指定的 5 秒窗口出现之前预玩家死亡,说明它已经学会了与死亡相关的「固有属性」。模详解研究者将具有权重分享的深度前馈神经作为模。 因此,该具有 10 个独立的持续输出,代表每位玩家在接下来 5 秒死亡的概率。架构?图 1:架构概览图。图 1 为该的架构概览,显示了输入如何进入共享的结构。 特征集包含全部的特征(每个英雄 287 个特征)。训练对于每一个特征集,研究者使用基于随机搜索的探索来确定最佳超参数,用于:层数、每层的神经元数、学习率和批小,详细信息见表 II。? 结果表 III 显示了最佳模试集上的性能。结果表明,该可以利用额外的特征。?表现最佳的模达到了 0.5447 的平均精度,研究者利用这一模进行进一步分析。 目前,该模已经在 GitHub 上开源:https:github.comadam-katonadota2_death_prediction「电子竞技非常复杂,几秒钟之的一个瞬移都有可能改变的平衡

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    数风流人物之《龙英雄》--说说如何脱颖而出

    【协议试】协议试顾名思义就是根据运营者的要求进行试。在龙英雄的试中,根据协议总计发现两个严重影响体验的缺陷,在这里和家分析下。 发现关卡中存占用在190M左右,前后台待机在101M左右,此外7分钟,使用流量778KB,这三项数值都偏高,都在正式公幅降低,保证了玩家的良好体验。 【弱试】在这个模块下,平台主要针对登录和重连,购买与消耗,物品领取,厅操作,主流程和其他6个模块在四种重点模拟的弱环境下进行试。 目的是为了保证客户端在弱下能做出相应处理,连接状态不好时服务器仍能做出正确回应。 ,运行卡顿,公告加载出错等经过2轮严密试后,全部解决,保证了这款精品可以在部分热门机上完美表现。

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    “云+未来”峰会在即,专场聚焦腾讯云全球化生态

    据悉,此次专场将于6月22日在深圳中华喜来登酒店举行, CTO李湛、猎豹副总裁王嗣恩、DeNA China CEO任宜等行业领袖将出席分享全球化经验。 此外,腾讯团队还将带来VR、语音交互、优化等技术的前沿探讨,腾讯云的全球化生态战略也将一并亮相。?腾讯云聚焦全球战略近两年,国出海已经成为声势浩荡的行业潮。 全球化运营,对节点分布、稳定、应用加速等云端基础能力提出了更高要求。腾讯云作为国领域市场中占有量最的公有云,为了更好地帮助行业实现全球化运营,腾讯云的全球布局也由此走上了快车道。 作为近几年来始终保持高速增长的公司,和猎豹在海外市场斩获颇丰,而DeNA也是成功进入中国,迅速完成本土化转的国外公司典范。 根据议程,在此次会上, CTO李湛将对全球化运维的心得进行分享;而猎豹则将由副总裁王嗣恩分享《钢琴块2》《弓箭手作战》等海外爆款的成功秘诀;DeNA China CEO任宜则会从海外容进入中国的角度解读本土化的成功经验

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