框架脚本 几乎所有的 Hapland 逻辑都包含在附加到时间轴帧的 ActionScript 中。要如何导出所有这些东西？我可不想在我的游戏中包含 ActionScript 解释器。...那么渲染器应该如何解释 alpha 值呢？如果它将它们解释为感知混合因素，则半透明对象看起来是正确的，但一切的抗锯齿边缘看起来都是错误的。如果它将它们解释为覆盖率值，则反之亦然。...但我就是无法摆脱应该尝试提供一些额外价值的感觉，所以加新活在所难免。除了重新绘制大量旧图形和动画外，我还进行了一些重大更改。 及时保存 我认为需要让 Hapland 3 不那么让人不知所措。...保存状态是模拟器该有的功能，如果你按下「保存状态」，它会通过将控制台的内存转储到文件中来记录当前游戏的整个状态。然后，如果你搞砸了，按下「加载状态」，你就会回到要重试的地方附近。...在原始 Flash 游戏中实现保存状态是不可行的，因为 Flash 不让程序员访问其整个状态。但由于这次我使用的都是自己的代码，所以这是可能的。
打飞机游戏，我们已经做得差不多了。今天要再加上两个功能，让它看上去更完整：显示分数、重新开始。这样，玩家才能一次接一次地玩下去。...为了达到这个目的，修改一下之前的checkHit函数，让它和checkCrash一样，返回一个bool值，表示是否发生了碰撞： def checkHit(enemy, bullet): if (...为了让游戏结束后能方便地重新开始，我们再往事件响应的代码中增加一段处理： #判断在gameover状态下点击了鼠标 if gameover and event.type == pygame.MOUSEBUTTONUP...b.active = False score = 0 gameover = False 当gameover状态下发生了鼠标按钮抬起的事件（即玩家点击了鼠标），我们就把本体和敌机都重置位置...至于记录最高分什么的，我想你应该也可以搞定吧。 源代码文件见论坛crossin.me ? ? ? ?
总之这种方法时候解决问题的最糟糕的方法！也是非常浪费时间的。 最好的方法是： a、有一个框架 b、练习它 几乎所有的雇主都把解决问题的能力放在首位！...我看到新程序员犯的最大错误是专注于学习语法，而不是学习如何解决问题。by - V....Anton Spraul (http://vantonspraul.com/) 那么，当你遇到新的问题时，你应该怎么做呢？ 步骤如下： 1、理解 非常确切的知道自己被问的是什么问题。...这种技巧呢，是解决所有问题的基石，请记住它（建议你重新再读一遍这个步骤） 如果我能交给每一个初学者一种解决问题的技能，那就是“减少问题这个技能” ，例如：假设你是一个新程序员，你被要求编写一个程序，读取...（另一种重新评估的方式是重新开始。删除所有的内容，用全新的眼光重新开始。你会惊讶到这是多么有效。） 搜索/研究 ：你没看错，就是使用Google，不管你有什么问题，可能有人已经解决了。
如果我们的游戏世界物理上没有分隔，是一个无缝的大世界，我们也可以人为的将其分成多个独立区域，所需要做的额外工作是处理好那些站在区域边界附近的对象。事实上，现在的无缝大世界也都是这样实现的。...有了这样一个前提，我们再来看这个已宕掉的场景该如何处理。 还是老办法，赶紧先把它拉起来吧。...一个具体可行的方案是，由场景管理器，或者你也有可能叫它世界服务器，来监视各个场景进程的运行状态，当某个场景异常失去联系时，由管理器来将其重新启动。...按照前面的描述，场景管理器可以看作是整个游戏世界的中心，它以一个指挥者的身份维护着游戏世界的有序运行，所以它的宕机对整个游戏世界的影响也将会是巨大的。...如果是管理器发现场景进程失去联系，那就启动新的场景，如前面所描述的那样。
真的怕明天媒体曝出一个「Google 做出了一个能够模拟整个世界的 AI」。...另一方面，我们在任何时刻所感知到的其实是由我们大脑内部的心智模型对未来的预测所决定的。 那么如何来理解我们大脑的预测模型呢？...一个棒球击球手只有几毫秒的时间来决定他们应该如何摆动球棒，这事实上比眼睛的视觉信号到达我们大脑所需要的时间还要短；击球手能够击中球的原因是，我们能够本能地预测出球在什么时候出现在什么地方。...VizDoom 实验的过程整体上和赛车实验一样，不过也有一些不同。首先V除了开始时编码一些视频外，在整个「幻想」期间，不再编码外界真实的视频帧，而是将由M预测的下一时刻特征向量转化为可见的图像。...需要强调的是，在这里，智能体除了收集的原始图像数据外，别得什么都没有，它将在自己的梦境中学习如何模拟游戏的基本规律，例如游戏的逻辑、敌人的行为、物理特性等。
因此，我觉得，做一个游戏，在一定程度上，可以看做是创造一个世界 首先，要做一个游戏，或者说，要创造一个世界，第一步需要什么？...免得大家带着太多的问题，影响思考 0x02 创世的次日 在整个游戏世界的基础确定了之后，我们可以开始着手游戏的开发了。...这里引入了一个 World 的概念，E 与 S 均是 W 里面的成员。然后 W 每一帧调用一次 update 方法，更新并推进整个世界的状态。这样我们整个逻辑就能跑通了！...轮盘其实可以看做是虚拟摇杆：处理玩家在屏幕上的触控操作，输出方向信息 对于游戏而言，这个轮盘应该只是 UI 部分，不应该与其他游戏逻辑相关对象存在耦合。...要实现这样的 AI，让我们先来了解一下游戏 AI 的一种比较常用的实现方式——决策树（或者叫 行为树） 行为树 整个行为树，由一系列的节点所组成，每个节点都具有一个 execute 方法，它返回一个
所以，整体的服务器结构应该是一个大区有一台帐号数据库服务器，所有的登录服都连接到这里。而每个游戏世界都有自己的游戏数据库服务器，只允许本游戏世界内的服务器连接。 最后，我们的服务器结构就像这样： ?...至少在现在来说，一个游戏世界内，也就是一组服务器内同时有五六千个在线的玩家还是件让人很兴奋的事。事实上，在大多数游戏的大部分时间里，这个数字也是很让人眼红的。 什么？...那我们试着在传输之前先加一下密，为了服务器能进行密码比较，我们应该采用一个可逆的加密算法，在服务器端把这个加密后的字串还原为原始的明文密码，然后与数据库密码进行比较。...具体的实现细节就不做过多描述了。 使用状态机虽然避免了复杂的判断语句，但也引入了新的麻烦。当我们在进行状态转换时，可能会需要将一些现场数据从老状态对象转移到新状态对象，这需要在定义接口时做一下考虑。...但是当下一次服务器再维护后，所有的世界服都不存在了，全部重新开始添加。
Flappy Bird是13年红极一时的小游戏，其简单有趣的玩法和变态的难度形成了强烈反差，引发全球玩家竞相把玩，欲罢不能！...无论是小鸟还是管道和路面，它们的移动状态都可以依赖这个思路。 那如何管理这些持续变化的偏移值数据？如何将数据反映到画面上？ Compose通过State驱动可组合函数进行重组，进而达到画面的重绘。...除了个元素的偏移值数据，State中还要存放游戏分值，游戏状态等额外信息。...游戏结束时展示的信息较为丰富，包含本次分值、最高分值，以及重新开始和退出两个按钮。为了方便视图的Preview和提高重组性能，我们将其拆分为单个分值、按钮、分值仪表盘和结束分值四个部分。...我的库存，需要的小伙伴请点击我的GitHub免费领取 ?
尽管生成点是随机的，但它们被约束在以世界原点为中心的半径为5个单位的球形区域中。如果生成足够多的对象后，它们将形成可识别的球体。这其实是我们已经以硬编码形式在游戏中的产生的生成区域了。...我们将首先返回半径为5个单位的球体内的随机点。 ? 将Spawn Zone游戏对象添加到主场景并将新组件附加到主场景。现在，我们在游戏中有一个生成区域，但是现在还没有使用它。 ?...每个人都可以获取此引用，但是只有Game可以设置它。这是单例设计模式的一个示例。 ? 当我们的游戏实例唤醒时，它应该将自己分配给Instance属性。对象可以通过this关键字获得对自身的引用。 ?...每次启用一个已经禁用的组件时都会调用它。如果在游戏模式下进行重新编译，则首先会禁用所有活动组件，然后保存游戏状态，进行编译，恢复游戏状态，并再次启用先前的活动组件。...我已经在本教程中包括了最直接的内容。此外，还有仅用于立方体和球体的gizmos 。你需要一些创造力才能显示其他形状的gizmos 。 下一章节，介绍更多的游戏状态。
我这里通过获取设备屏幕的宽高，来进行一个设备的判断，屏幕大的格子就大一点（50px），屏幕小的格子就小一点（30px）。这里我的宽高都减去了一点，目的是让画面有区域感，看起来更美观。...如何添加/停止帧循环？ 不有了解帧循环的可以参考我下面这篇文章。...重新开始游戏的时候我们同样要做三件事情，重置地图，添加帧循环，把游戏状态置为游戏中。...通过生成随机数，产生一个随机的坐标，当新坐标与蛇重合时，调用自身再次生成即可。...，有不懂的可以评论区问我，我看到了会第一时间回复的。
14.1.5 将 Play 按钮切换到非活动状态 当前，Play按钮存在一个问题，那就是即便Play按钮不可见，玩家单击其原来所在的区域时， 游戏依然会作出响应。...--snip-- 标志button_clicked的值为True或False（见1），仅当玩家单击了Play按钮且游戏当前处于非活 动状态时，游戏才重新开始（见2）。...14.2.1 修改速度设置 我们首先重新组织Settings类，将游戏设置划分成静态的和动态的两组。对于随着游戏进行 而变化的设置，我们还确保它们在开始新游戏时被重置。...14.3.1 显示得分 为在屏幕上显示得分，我们首先创建一个新类Scoreboard。就当前而言，这个类只显示当前 得分，但后面我们也将使用它来显示最高得分、等级和余下的飞船数。...接下来，我们在 __init__()中包含形参ai_settings、screen和stats，让它能够报告我们跟踪的值（见1）。然后， 我们设置文本颜色（见2）并实例化一个字体对象（见3）。
因为解决问题的能力是最基本的能力。 世界上一直都存在大大小小的问题。我们如何处理它们有时是......非常随机的。...—黑客等级 设立一个框架 为了找到合适的框架，我参考了Tim Ferriss关于学习的书《4小时厨师》中的建议。...我看到新程序员犯下的最大错误就是专注于学习语法，而不是学习如何解决问题。 —V. Anton Spraul 那么，遇到新问题时应该怎么做？...譬如，你是一名新的程序员，需要编写一个读取十个数字的程序，并确定哪个数字是这些数字中第三大的。对于一个新来的程序员来说，这可能是一个艰难的任务，即使它只需要基本的编程语法。...不同之处在于，一个好的程序员对哪里出现问题更感兴趣，而不是乱发脾气。 事实上，在面对打击时，我们需要尝试三件事： 调试：逐步运行你的解决方案，试图找到出错的地方。
当我发现有人使用 重置或者重新开始新游戏时，我非常兴奋。只需要将元素包裹在 标签中并添加按钮。在我看来，这是一个比刷新页面更方便的解决方案。...当它们都没有被选中时，圆孔就被认为是空的，当其中一个被选中时，相应的玩家就会把他的圆盘放进去。 当其中任何一个被选中之后，应该把它隐藏起来，避免出现两者都被选中的状态。...应用所讨论的技术使 radio input 的父容器在选中红色 input 时宽度加倍，在选中黄色 input 宽度变为原来的宽度。...在许多编程语言中，这是一个非常简单的任务，但是在纯 CSS 世界中，这是一个巨大的挑战。将它分解成子任务是系统地处理这个问题的方法。 我使用一个 flex 容器作为 radio 按钮和圆盘的父类。...尽管如此，我认为演示的代码还是比较短的。它应该是在中间的某个地方，从硬编码一个选择器到使用 4 个神奇的选择器（列，行，两个对角线）。 ? 当有玩家获得胜利就会显示一条信息。
我沉迷在那个计算机所模拟出的小小世界中，我可以操纵这个世界，我同时也沉迷在那些尚未展开的故事之中。但我沉迷其中并不是因为游戏实际描述的故事，而是因为我可以充分发挥我的想象力，去构思故事的发展。...这又是一个持久性数据结构，更新游戏状态会创建新状态，并使旧状态保持完整。 角色 角色对象表示，游戏中给定可移动元素的当前位置和状态。所有的角色对象都遵循相同的接口。...我们可以使用一个类似type的读取器，但是每次读取属性时，都会创建并返回一个新的Vec对象，这将是浪费的。（字符串是不可变的，不必在每次求值时重新创建。）...它首先删除旧角色的图形，如果有的话，然后在他们的新位置上重新绘制角色。...当浏览器标签页或窗口隐藏时，requestAnimationFrame调用会自动暂停，并在标签页或窗口再次显示时重新开始绘制动画。在本例中，lastTime和time之差是隐藏页面的整个时间。
我们设想一下，AlphaGo Zero是否可能已经学会了新的技能，这种技能让它的竞争对手无法在相同的搜索空间中推理，因此有了一个不可逾越的劣势。...这就好像AlphaGo Zero学习如何改进自己的学习状态。它只花了3天的时间就达到了一个打败了最好的人类选手的水平。而且，即使在它超越了之前最好的AlphaGo的实现之后，它也会变得越来越好。...这些搜索概率通常比神经网络fθ(s)的原始移动概率p更强; 随着自我对弈的每一次迭代，系统将学习如何成为一个更强大的博弈者。...AlphaGo Zero和电子游戏的不同之处在于，游戏中的每一个状态的决策都要复杂得多。事实上，在不同的游戏中，需要做出不同的决策。 最后，还有一个问题，即基于游戏的一个变化对现实世界的适用性。...讽刺的是，当DeepMind在没有人类偏见的情况下训练人工智能时，人类发现他们并不理解它！这是另一个不可理解的维度。有一些原始的概念是我们无法理解的。
在这篇文章中，我将论证为什么区块链游戏并不是许多加密货币人士所想的那样；而且，它如何找到一个有趣的利基市场。游戏多样在我们开始之前，有各种各样的游戏，它们彼此之间没有什么不同。...这是您一生中真正的成就，对我和我遇到的其他热爱游戏的人来说也是如此。你可以在一周结束时说，“我拯救了世界”，你有这种感觉是合情合理的。这就是魔法。在几乎所有情况下，这都是逃离最艰难的游戏——现实生活。...跨游戏资产共享和互操作性很难——需要新的基础设施另一个常见的想法是，一个游戏的游戏资产可以转移到另一个游戏，并在游戏关闭时继续运行。虽然这是个好主意，但实际上一款游戏的游戏资产彼此不兼容。...我对构建这些的人的一般建议是问问自己——Epic Online Services 将如何构建它？然后逐步去中心化。...此外，不要费心构建整个游戏堆栈——只需构建对分布式游戏而言独特且有价值的部分，并能够插入现有的游戏引擎和中间件。游戏开发工作室作为 DAO开发游戏是一项创造性的工作。
今天是世界读书日，让我们来一睹Demis 的文采。 现代文明是一场奇迹，是科学让其成为可能。每次坐在飞机上，我都会对飞行技术感到惊叹，它让我们可以飞行在云端。...Photographs: Caleb Charland 我们所研究的算法，会学习如何从原始经验直接处理任务，这意味着它们所获得的知识最终是基于某种形式的现实感官而不是抽象符号。...围棋差不多有3000年历史，在整个亚洲具有深刻的文化根基，它被认为不仅仅是一个游戏，还是一种艺术形式，其专业冠军会成为公众偶像。...事实上，即使要编写一个函数，来确定在特定的棋盘状态下哪一方会最终获胜，这长久以来都被认为是不可能的，因为单个位置的微小变化可以彻底改变整个棋盘的状态。...我一直觉得物理和神经科学在某种程度上是最根本的课题：一个是关心外部世界，另一个与内在世界相关。因此二者涵盖了一切。
但是这种模型不能做的一件事就是随着时间的流逝响应数据模式。 想象一下，我递给您一个键盘，要求您写一个故事。但是在您开始之前，我的工作是猜测您将键入的第一个字母。我应该猜什么字母？...我们可以通过提供前几个字母，然后让它找到下几个字母来播种算法。 为了好玩，让我们通过使用“ Er”，“ He”和“ S”的文本生成一个新的作者姓名和一个新的标题，为虚构的书制作一个假书的封面： ?...该游戏可让您在游戏板上绘制自己的超级马里奥兄弟关卡，然后将其上传到互联网，以便您的朋友可以通过它们玩。您可以在您的关卡中包含所有原始Mario游戏中的经典道具和敌人。...为了获得每个关卡的设计，我制作了游戏的原始副本，并编写了一个程序将关卡设计拉出游戏的内存。...从旧的视频游戏中提取关卡数据是一项有趣的编程练习，您应该尝试一下。 这是游戏的第一个关卡（如果玩过游戏，您可能还记得）： 如果仔细观察，我们可以看到该关卡是由一个简单的对象网格组成的： ?
所以在考虑自动驾驶汽车，它可以在没有任何碰撞的情况下在雪地上行驶。不幸的是，没有足够的资源和时间来构建一个真正的机器人，其中有特殊的硬件可以在雪地上行驶。所以决定在模拟器上运行我的实验。...这意味着在分析图像时，不需要整个屏幕，只对面前发生的事情感兴趣，以便滑雪者可以根据他前面的视觉移动。基于这一事实，只裁剪了一小部分图像。...这种技术提供了一个更小的图像，计算效率更高，只获得感兴趣的特定区域。如果从人类的角度来看，对于导航，只能使用所拥有的景象。在面前避开障碍物，几乎不会对距离你100米的树木产生兴趣。...左：游戏的原始屏幕，右上方：阈值图像，右下方：鸟类视图 操作 已经完成了感知部分的实施，了解虚拟滑雪者所面临的环境。下一步是决策过程。这是非常重要的一步。...在每个函数调用上检查此速度。如果它变得大于某个值（在例子中为5），会减慢滑雪者的速度。 这是滑雪者的端到端决策步骤，效果非常好，这是一个小演示。 ? ?
简而言之，强化学习是一个通用的决策框架。实际上我们关心的是开发一个能够在现实世界中做出决策的代理（agent）。我们不仅想给它算法并让它采取行动。我们还想让代理做决策。...DeepMind 中深度强化学习的例子有： 游戏：Atari 游戏、扑克、围棋 探索世界：3D 世界、迷宫 控制物理系统：操作、步行、游泳 与用户互动：推荐、优化、个性化 那么，我们如何结合强化学习和深度学习呢...然而相等的权重并不是一个好的思想，如果给所有的经历给一个优先级，你可能做得更好一些。我们仅仅采用了以此误差的绝对值，它表示在一个时刻的某一个特定状态有多么好或者多么差。...我们知道了如何规定学习模型的问题。事实上这不过是一个监督学习的问题罢了「如果你想预测：假设我采取了这个动作之后，环境会变成什么样子」。...它正在变得越来越流行。在需要构建一个可以像人类一样甚至超越人类能力去做一些事的人工智能时，它是非常有用的，比如 AlphaGo。
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