首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用unityads创建多个奖励视频按钮

Unity Ads是Unity Technologies开发的一种广告平台,用于在Unity游戏中显示广告。通过Unity Ads,开发者可以在游戏中集成多个奖励视频按钮,以提供给玩家观看广告并获得游戏内奖励的机会。

要使用Unity Ads创建多个奖励视频按钮,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 集成Unity Ads SDK:首先,需要在Unity项目中集成Unity Ads SDK。可以通过Unity Asset Store下载并导入Unity Ads插件,然后按照官方文档提供的集成指南进行配置。
  2. 创建奖励视频按钮:在游戏中创建多个奖励视频按钮,可以使用Unity的UI系统(如Button)或自定义的UI元素。确保每个按钮都有一个独特的标识符,以便在代码中进行识别。
  3. 设置奖励视频回调:为每个奖励视频按钮添加回调函数,以便在广告观看完成后执行相应的逻辑。可以使用Unity Ads提供的事件监听器来捕获广告观看完成的事件。
  4. 请求奖励视频广告:在按钮点击事件中,调用Unity Ads的广告请求函数来加载奖励视频广告。可以使用按钮的标识符来确定要加载哪个奖励视频广告。
  5. 显示奖励视频广告:在广告加载完成后,调用Unity Ads的广告显示函数来显示奖励视频广告。可以使用按钮的标识符来确定要显示哪个奖励视频广告。
  6. 处理奖励:在广告观看完成后,根据玩家是否完整观看广告来判断是否给予奖励。可以使用Unity Ads提供的回调函数来获取广告观看的状态,并执行相应的逻辑。

需要注意的是,为了使用Unity Ads创建多个奖励视频按钮,开发者需要在Unity Ads的控制台中创建相应的广告位,并在代码中配置广告位的标识符。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云移动广告(https://cloud.tencent.com/product/tac)

腾讯云移动广告(Tencent Ads)是腾讯云提供的广告平台,支持在移动应用中显示广告。开发者可以使用腾讯云移动广告来替代Unity Ads,实现多个奖励视频按钮的创建。腾讯云移动广告提供了丰富的广告形式和广告位管理功能,可以满足不同游戏的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何使用CSS创建按钮悬停动画效果?

摘要 本文介绍了在CSS中创建悬停动画效果的方法,包括使用 transform 、 opacity 、 background-color 、 color 等属性,以及如何使用CSS过渡或关键帧动画来创建按钮悬停动画效果...文章还提供了三个示例,展示了如何创建不同类型的按钮悬停动画效果。 按钮悬停动画效果的属性 transform − 这个属性允许您对元素进行缩放、旋转或平移。...使用CSS创建按钮悬停动画效果 按钮悬停动画是为网站增加视觉吸引力的好方法。要使用CSS创建按钮悬停动画效果,我们通常使用 :hover 伪类选择器与CSS过渡或关键帧动画相结合。...通过以下步骤,我们可以轻松地创建按钮悬停动画效果。...示例1 - 悬停放大 在这个示例中,按钮将具有蓝色背景和白色文本。当鼠标指针悬停在按钮上时,按钮使用 transform 属性以平滑的过渡在0.5秒内缩放20%,背景颜色将变为绿色。

23610
  • 如何创建修改远程仓库 + 如何删除远程仓库 + 如何删除远程仓库中的某个文件或文件夹 + 如何使用git将本地仓库连接到多个远程仓库

    如果我们想要删除Github中没有用的仓库,应该如何去做呢? 1、进入到我们需要删除的仓库里面,找到【settings】即仓库设置: ?...七、如何使用git将本地仓库连接到多个远程仓库 1、先在GiuHub(国外)、Gitee码云(国内) 和 Coding(国内) 上分别新建一个远程仓库,参考“二、创建远程仓库”。...2、创建一个本地仓库test,在某一个目录下右键 --> Git Bash Here,演示使用本地仓库test(远程仓库的名称和本地仓库的名称可以不一样,一样是为了方便,不一样也没事) ?...其余命令如下: 使用git在本地创建一个本地仓库的过程(位置:在本地桌面上)     $ makdir test       // 创建一个本地仓库     $ cd test           /...rebase origin master // 先把远程服务器github上面的文件拉下来把本地的覆盖   2、再输入:git push origin master 九、参考连接   Git将本地仓库连接多个远程仓库

    7.4K20

    狂揽4k star,AI通过强化学习玩宝可梦,两万场后成功拿下

    v=DcYLT37ImBY 当你打开视频,就能观看两万场 AI 玩的《宝可梦・红》。一开始,AI 没有任何的知识和经验,只能够随机按下按钮。但在五年的模拟游戏时间里,它在经历中习得了更多能力。...作者试图使用输掉战斗就减去奖励来改进,但是没有效果。当 AI 即将失败时,它没有避免艰难的战斗,而是拒绝按下按钮继续无限期地拖延。这在技术上满足了目标,但不是作者想要的。...登录并漫无目的地按了一会儿按钮后,它将一只宝可梦存入了系统,随即大量奖励就流失了。这是因为奖励是根据宝可梦的等级总和分配的。因此,存入一只 13 级的宝可梦就会立即损失 13 分。...作者在视频中表明,机器学习的基本挑战是在不明确告诉程序如何做的情况下让它做一些事情。这意味着,如果你的模型没有按照你预期的方式运行,你必须弄清楚如何通过学习算法或在线训练数据间接地改进它。...然后需要仔细考虑 AI 如何与环境交互以及奖励函数如何设计。在视频中,作者对他所用到的奖励函数已经有所介绍,但是受制于篇幅,并没有介绍全部。

    34740

    OpenAI发布强化学习环境Gym Retro:支持千种游戏

    在本次发布之后,OpenAI 公开发布的游戏数量将从大约 70 个雅达利和 30 个世嘉游戏增加到了 1000 多个游戏,其中包括对任天堂 Game boy 等各种模拟器的支持。...由于所涉及的变更规模很大,代码暂时只能在 Branch(https://github.com/openai/retro/tree/develop)上使用。...如果你有游戏 ROM,此工具可以帮你轻松创建储存状态、寻找内存位置以及设计强化学习智能体可以实施的方案。...集成工具还支持录制、播放将所有按钮输入保存到游戏中的视频文件。这些文件很小,因为它们只需要存储按钮按下的开始状态和顺序,而不是输出的每一帧。...像这样的视频文件对于可视化增强学习智能体正在执行的操作以及存储用作训练数据的人工输入非常有用。 Farming 奖励 ?

    64330

    资源 | OpenAI发布强化学习环境Gym Retro:支持千种游戏

    在本次发布之后,OpenAI 公开发布的游戏数量将从大约 70 个雅达利和 30 个世嘉游戏增加到了 1000 多个游戏,其中包括对任天堂 Game boy 等各种模拟器的支持。...由于所涉及的变更规模很大,代码暂时只能在 Branch(https://github.com/openai/retro/tree/develop)上使用。...如果你有游戏 ROM,此工具可以帮你轻松创建储存状态、寻找内存位置以及设计强化学习智能体可以实施的方案。...集成工具还支持录制、播放将所有按钮输入保存到游戏中的视频文件。这些文件很小,因为它们只需要存储按钮按下的开始状态和顺序,而不是输出的每一帧。...像这样的视频文件对于可视化增强学习智能体正在执行的操作以及存储用作训练数据的人工输入非常有用。 Farming 奖励 ?

    51150

    每日学术速递8.5

    使用在循环中融入人类反馈和高效模型的可扩展数据引擎,我们创建了一个新数据集 (AS-1B),其中包含超过 10 亿个区域,并用语义标签、问答对和详细标题进行注释。...我们跟踪多个帧上的场景运动并对齐图像,以保持所需的清晰度并产生美观的运动条纹。我们捕获曝光不足的突发并选择输入帧的子集,该子集将产生受控长度的模糊轨迹,而不管场景或相机运动速度如何。...我们的关键想法是,语言可以帮助智能体预测未来:将观察到什么,世界将如何表现,以及哪些情况将得到奖励。这种观点将语言理解与未来预测结合起来,作为一个强大的自我监督学习目标。...与仅使用语言来预测动作的传统代理不同,Dynalang 通过使用过去的语言来预测未来的语言、视频奖励,从而获得丰富的语言理解。...除了从环境中的在线交互中学习之外,Dynalang 还可以在文本、视频或两者的数据集上进行预训练,而无需操作或奖励

    17620

    资源 | OpenAI发布强化学习环境Gym Retro:支持千种游戏

    在本次发布之后,OpenAI 公开发布的游戏数量将从大约 70 个雅达利和 30 个世嘉游戏增加到了 1000 多个游戏,其中包括对任天堂 Game boy 等各种模拟器的支持。...由于所涉及的变更规模很大,代码暂时只能在 Branch(https://github.com/openai/retro/tree/develop)上使用。...如果你有游戏 ROM,此工具可以帮你轻松创建储存状态、寻找内存位置以及设计强化学习智能体可以实施的方案。...集成工具还支持录制、播放将所有按钮输入保存到游戏中的视频文件。这些文件很小,因为它们只需要存储按钮按下的开始状态和顺序,而不是输出的每一帧。...像这样的视频文件对于可视化增强学习智能体正在执行的操作以及存储用作训练数据的人工输入非常有用。 Farming 奖励 ?

    58620

    如何安全地吃掉悬崖边上的苹果?DeepMind&OpenAI给出3D版安全强化学习答案

    其中一个苹果还需要踩按钮开门才能吃到。 在展示的视频中,智能体踩住按钮,打开闸门,成功吃到被关住的苹果,一套操作行云流水。 我们来看看它是怎么做到的。...3D版安全强化学习模型如何训练 在ReQueST的基础上,DeepMind和OpenAI需要解决的问题就是适用于3D场景的动力模型和奖励模型。 我们先从整体的流程上看一下这两者的角色。...这次DeepMind和OpenAI使用的动力模型使用LSTM依据动作序列和过去的图像观测预测未来的图像观测。...最重要的是,这种损失建立在对每个步骤的未来多个步骤的预测上,从而使动力模型在长时间的部署中也能保持连贯性。...而ReQueST(safe-only)代表训练集中只使用安全路径的训练结果。 另外,ReQueST(sparse)是不用奖励草图训练的结果。

    23640

    如何在 SushiSwap 挖矿 YGG

    据SushiSwap:流动性游泳池的[R ê地方池记号,以便用户可以使用它们来进行交易以分散的方式。这些矿池由想要从其使用中获利的用户和去中心化应用程序(或简称 Dapps)创建。...观看上面的视频或查看下面有关如何向 SushiSwap 添加流动性的分步指南,以便您可以开始从 SushiSwap 2x Rewards Farm 赚取 SUSHI 和 YGG 奖励。...观看此演练视频以获取说明或阅读下面的分步指南。 如何在 YGG/ETH 池中提供流动性: 转到app.sushi.com并通过 MetaMask 连接。 2....如何收获奖励: 点击“收获”在2x奖励农场页面领取当前奖励,然后通过MetaMask确认交易。如果您打算移除所有代币,则可以跳过此步骤,因为当您“取消抵押”时将自动获得奖励(这也将节省汽油费)。...如何取消(停止)产量农业: 现在要取消您的 YGG/WETH SLP 代币,请在“取消抵押”按钮上方的字段中单击 MAX。单击“Unstake”并通过 MetaMask 确认交易。 2.

    1.2K10

    介绍 Zapper Alpha Leaks

    每周的帖子将包括屏幕截图、视频和 gif,如果有人有兴趣了解有关如何使用Zapper工具参与的更多信息,请继续关注。这不是财务建议,应该继续进行自己的独立研究。 将在哪里发布?...在 Zapper 的 Medium 帐户(所以点击绿色的“关注”按钮!)、Zapper 的 Twitter 帐户和Zapper Discord #alpha-leaks 频道上。...如果是这样,我们将重新评估是否每周发布一次以上,以及是否在每篇博文中托管多个 Alpha Leaks。 在 Zapper Alpha Leaks 中写作我能得到什么?...yVault 自动出售赚取的 CRV 和 LDO 奖励以获得更多 ETH + stETH,这会增加您的头寸,根据当前池中的流动性和出售的奖励代币的价格,以 ETH 中估计 28% 的年利率增长。...任何收益还需缴纳 20% 的绩效费,按 50:50 在 Yearn Treasure 和创建 yVault 的策略师之间分配。

    66430

    在通往40亿美元估值的路上,Dropbox做了这7件事情

    一、突出注册按钮 Dropbox 网站的落地页布局非常简单,这为整个产品奠定了简单易用的印象基础。...Dropbox从一开始就在他们的网站上放了这个2分钟的视频,以此来向用户说明如何使用Dropbox产品。 ? 这是最先的版本,下载 Dropbox 和观看视频两个按钮并列。 ?...Dropbox 让用户很容易邀请朋友加入,而且会给他们奖励反馈。例如,一个注册过 Dropbox 的用户邀请了另一个用户,双方都会获得500MB 的免费空间使用。...“在Facebook上给我们点赞”、“在Twitter上关注我们”,这样的社交按钮已经越来越多了。人们开始使用社交媒体来增加自己的影响力,甚至还会给粉丝特别的福利。...多个平台支持对于Dropbox来说,不仅在用户使用体验上非常重要;它当然也是增长的机会。

    1.1K50

    一图尽展视频游戏AI技术,DQN无愧众算法之鼻祖

    这篇论文的重点在于深度学习方法如何更好地玩视频游戏,而关于如何以靠谱的、有趣的或与人类似的方式玩游戏的研究也有很多。...Double DQN 和 Dueling DQN 是使用多个网络改进估计过程的早期的对 DQN 的扩展。DRQN 则采用递归神经网络作为 Q 网络。...Gorila 是第一个基于 DQN 建立的异步方法,接着是 A3C 方法,它为 actor-critic 方法使用多个异步智能体。...1、通用视频游戏(General Video Game Playing) 解决单个问题并不智能,如何设计能够玩所有视频游戏的通用游戏 AI agent,是一个重要的挑战。...但出于游戏测试、创建教程和演示游戏的目的,能够创建具有特定技能水平的智能体可能很重要。

    68320

    Techo Day腾讯技术开放日有奖征集,多重好礼就等你来!

    云原生如何实现?云原生有什么用?...,时长不低于1分钟、图片清晰、视频清晰,代码规范;三、参与方式:1、注册/登录腾讯云账号,腾讯云开发者社区 PC 端页面右上角「写文章」或「发视频按钮发布作品;2、将发布的作品链接贴在本条活动页面评论区...四、奖励与评选规则:1、优秀奖*3评选规则:将由内容评审团根据投稿内容的浏览及互动数据、内容质量等进行综合评定奖励礼品:TOP1:KOSS头戴式耳机+腾讯虎年毛绒公仔TOP2:小米手环4+腾讯虎年毛绒公仔...:腾讯云开发者社区定制笔记本+鼠标垫+冰箱贴* 以上奖项不可重复获得,重复会进行顺延(如果同时获得其中 2 个奖项,将取最高排名所在的奖项类别),1个作者的多个作品入选,将取数据最高的作品进行评选;五、...3、所有符合征集活动要求的参与作品,作者可以点击「自荐上首页」按钮,即有机会获得腾讯云开发者社区首页热门推荐。4、参加征集活动的作品作者拥有著作权,腾讯云开发者社区拥有使用权。

    3K194

    一图尽展视频游戏AI技术,DQN无愧众算法之鼻祖

    这篇论文的重点在于深度学习方法如何更好地玩视频游戏,而关于如何以靠谱的、有趣的或与人类似的方式玩游戏的研究也有很多。...Double DQN 和 Dueling DQN 是使用多个网络改进估计过程的早期的对 DQN 的扩展。DRQN 则采用递归神经网络作为 Q 网络。...Gorila 是第一个基于 DQN 建立的异步方法,接着是 A3C 方法,它为 actor-critic 方法使用多个异步智能体。...1、通用视频游戏(General Video Game Playing) 解决单个问题并不智能,如何设计能够玩所有视频游戏的通用游戏 AI agent,是一个重要的挑战。...但出于游戏测试、创建教程和演示游戏的目的,能够创建具有特定技能水平的智能体可能很重要。

    80320

    大猩猩也会玩《我的世界》了,看一遍视频就能get新技能

    如果表现出色,研究人员会给予奖励,比如花生或其他零食。 或许是因为之前玩过一些游戏,Kanzi 刚坐到屏幕前就进入了状态,几秒钟就学会了如何操作角色前进。...在这样的奖励机制下,Kanzi 很快学会了如何在游戏里行走。 接下来的测试任务是在游戏里使用工具(屏幕上方的某个按键)击碎一些积木块。...为了给 Kanzi 提示,工作人员一直指着屏幕上方的按钮,但 Kanzi 依然不得要领。 无奈之下,工作人员只好换了一种方法:让 Kanzi 看一遍人类示范。...这个视频在国外视频网站引起了很多人关注。视频制作者、YouTube 博主 ChrisDaCow 的本意是呼吁人类关注野生动物,看到这些动物有趣的一面。...这比仅仅使用奖励更加高效。 课程学习:他们从非常简单的环境开始,逐渐教会 Kanzi 控制技能。最终,Kanzi 能够在复杂的洞穴、迷宫和下界之间前行。 「大猩猩的视觉系统如此强大也让我感到惊讶。

    15030

    Grasp2Vec:通过自我监督式抓取学习物体表征

    当成功可以由简单的传感器测量结果来衡量时,设计奖励函数并非难事。举一个简单的例子,当机器人按下某个按钮时,它会直接得到奖励。...常见的假设是我们可以将图像压缩成低维空间,并从之前的帧预测出视频中的对应帧。然而,如果没有对数据内容的进一步假设,则这些假设往往不足以用来学习分离对象表征。...此响应图可用于寻找要抓取的物体 当存在多个与查询对象匹配的物体时,或者即使查询中包含多个对象(两个向量的平均值),我们的方法仍然有效。例如,以下是在场景中检测到多个橙色块的情况。 ?...结论 在这篇文章中,我们展示了机器人抓取技能如何生成用于学习对象中心表征的数据。然后,我们可以利用表征学习来 “引导” 机器人学习实例抓取等更复杂的技能,同时保留自主抓取系统的自我监督学习属性。...除了我们自己的研究以外,最近的许多论文也研究了如何通过抓取、推压以及采用其他方法操纵环境中的物体,从而将自我监督互动应用于获取表征。

    46220

    教AI逐帧搓招玩《铁拳》通关最高难度,现在的街机游戏爱好者有点东西啊

    DIAMBRA Arena提供了多个强化学习研究和实验环境,具有情节性的强化学习任务,由离散的动作(如游戏手柄按钮)和屏幕中的像素和数据(如人物血条)组成。...训练中的奖励是一个基于生命值的函数,如果对方生命值损伤则得到正面奖励,己方控制的角色生命值损失则得到负面惩罚。 同时,AI的动作速率也被限定为最大速率的1/10,即游戏中每6步发送一个动作。...AI选手互虐的激烈场景,而开发者本人对此非常赞同: 我们正在创建一个平台,在这个平台上,程序员将提交他们训练有素的AI并互相对抗,并在我们的频道上播放比赛。...所以,他们的DIAMBRA Arena框架面向各类街机视频游戏提供完全符合OpenAI Gym标准的Python API。...像死或生、街头霸王等多个流行的街机游戏都被囊括其中: GitHub链接: https://github.com/diambra/diambraArena 视频链接: https://www.youtube.com

    49430

    每日论文速递 | Google提出PERL:将PEFT与RLHF结合起来

    此外,论文还探讨了如何通过PERL方法来提高RLHF的效率,包括在多个数据集上的实验结果,以及与现有RLHF方法的比较。...论文还提出了未来的研究方向,包括探索PERL在更广泛泛化性上的性能、使用加权平均模型来减少奖励黑客行为等。 Q3: 论文如何解决这个问题?...性能比较:作者比较了PERL与常规RLHF在多个基准测试上的性能,包括在7个数据集上的奖励模型和强化学习任务。比较的指标包括训练速度、内存使用和结果质量。...未来的工作可以探索如何通过技术如混合LoRA适配器等来提高跨领域泛化能力。 奖励模型的鲁棒性:奖励模型容易受到“奖励黑客”行为的影响,即模型可能会学习到如何产生高奖励但实际上低质量或不相关的输出。...未来的研究可以探索PERL在多模态任务(如图像、音频和视频)中的适用性和效果。 伦理和社会影响:论文提到了使用众包工人创建对话数据集的过程。

    23610

    连顺风都开始做游戏了?聊聊软成瘾和游戏化思维

    实验过程大概是这样: 实验1:将一只很饿的小白鼠放入一个有按钮的箱中,每次按下按钮,则掉落食物。 结果:小白鼠自发学会了按按钮。 结论:奖励可以培养行为习惯。...结论:固定性奖励没有培养起小白鼠连续按按钮的行为,反而使小白鼠“偷懒”了。为什么?因为行为者知道短期内行为不会再得到奖励。 实验4:将一只很饿的小白鼠放入斯金纳箱中,多次按下按钮,概率掉落食物。...而最核心的内容就是奖励机制的正确使用。 杀怪→得金币→开箱子→变强→杀更高的怪→得更多的金币→开更好的箱子→变更强→杀更厉害的怪,如此往复,直到弃坑为止。...比如,做个云玩家,直播或者视频看人家通关,之后索然无味。 3 什么是游戏化和心流体验?...也就是说在非游戏领域也使用游戏领域的这种奖励机制。或者可以说把【软成瘾】通过某些方式嵌入到其他事物中去。

    83020
    领券