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L4D2服务器最全搭建教程

没开的状态 开启的状态 带宽方面 没开启的状态 开启L4D2的状态 可以看出,L4D2服务器无负载情况下完全不吃配置,进人的话8人大概占用20-33%内存500mb-1GB左右 我们服务器带8个人一起玩的时候整体带宽消耗在 //服务器名 hostname "L4D2server" //隐藏服务器 sv_tags hidde //开启语音服务 sv_voiceenable 1 更多设置可以参考网络上面的 完成后按下ESC键后输入 ,使用插件需要这个参数 保持服务器后台运行 使服务器后台运行 RedHat系 如CentOS: su root yum -y install screen screen -S l4d2 Debian系 如Ubuntu: su root apt-get -y install screen screen -S l4d2 开启服务器 su steam cd ~ bash l4d2.sh 然后让我们进入游戏 SteamID,复制一下 回到服务器输入 su steam vim /home/steam/l4d2/left4dead2/addons/sourcemod/configs/admins_simple.ini

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    云服务器应用教程

    手把手教您从零开始搭建网站/Minecraft游戏服务器/图床/网盘、部署应用、开发测试、GPU渲染训练等,畅享云端新生活。

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    Unity3D--网络(三)服务器返回的数据解析

    使用Unity做游戏开发,包括以后的VR游戏等联网功能是必不可少的,所以跟服务器打交道也就必不可少。其实在其他语言开发环境中也需要与服务器打交道,而所使用的数据格式都是一样的。 所以说,我们可以不会搭建服务器的业务逻辑,但是服务器返回给客户端的数据,是我们必须要会的。 1、服务器返回的数据格式 目前最常见的就是Json与XML格式 1-2、什么是Json? 它是一种轻量级的数据格式,一般用于数据交互 服务器返回给客户端的数据,一般都是JSON格式 JSON的格式很像C#中字典和数组,类对象 标准的Json:key必须用双引号。 ""Urls"":[ { ""Url"": ""http://www.jianshu.com/p/ef122b64d34f 贴图一张,自己去研究吧 4、两者的比较 同一份数据,既可以用JSON来表示,也可以用XML来表示 JSON的体积小于XML,所以服务器返回给移动端的数据格式以JSON居多,而对于客户端两者都ok!

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    2D-Driven 3D Object Detection in RGB-D Images

    使用深度信息作为额外的通道有助于检测过程,同时仍然受益于快速的2D操作,但最终结果仅限于2D检测,其形式为2D边界框或2D对象分段。可以用3D编码的信息包括密度、法线、梯度、符号距离函数等。 我们使用2D技术来限制搜索空间来进行3D检测,而不是改变2D技术来接受可能缺失或定义不明确的3D数据。然后,我们利用3D信息来定位、放置和对所需目标周围的包围框进行评分。 这些假阳性可能会使3D分类器产生混淆,而3D分类器比2D分类器更弱,因为它是针对稀疏(大部分为空)的3D图像数据进行训练的。 通过仔细研究特定目标实例在3D中的位置(使用2D检测),我们的3D检测器不需要对整个3D场景进行彻底的搜索,并且遇到的假阳性可能会更少,从而使其混淆。 在2D中,检测到的目标由2D窗口表示。在3D中,这转化为一个3D扩展,我们称之为截锥体。物体的截锥体对应于在二维检测窗口中包含投影到图像平面上的三维点。

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    Windows系统轻量服务器|如何快速挂载本地PC的驱动D:盘?

    HELLO,近期小编跟着几位朋友批量刷轻量服务器,由于业务程序较多,本地程序应用文件上传比较多, 分享下本地文件上传经验; 通过远程桌面上传文件到 Windows 轻量应用服务器 操作场景 文件上传 Windows 本文档指导您使用本地 Windows 计算机通过远程桌面连接,将文件上传至 Windows 轻量应用服务器,或将轻量应用服务器中的文件下载至本地。 在【远程桌面连接】对话框中,输入轻量应用服务器公网 IP 地址,单击【选项】。如下图所示: 在【常规】页签中,输入轻量应用服务器公网 IP 地址和用户名 Administrator。 在 Windows 轻量应用服务器中,单击 >【这台电脑】,即可以看到挂载到轻量应用服务器上的本地硬盘。 例如,将本地硬盘(E)中的 A 文件复制到 Windows 轻量应用服务器D: 盘中。 注意上传文件,1)建议选择同地域,就近网络上传,2)小文件不要,最好打包压缩哈。

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    D3D深度测试和Alpha混合

    深度测试 a) 深度缓冲区:屏幕上每个像素点的深度信息的一块内存缓冲区.D3D通过比较当前绘制的像素点的深度和对应深度缓冲区的点的深度值来决定是否绘制当前像素. b) D3DPRESENT_PARAMETERS AutoDepthStencilFormat = D3DFMT_D16 表示深度值由16位二进制表示 开启深度测试:pDevice->SetRenderState( D3DRS_ZENABLE, TRUE ); 深度测试函数:D3DRS_ZFUNC: D3DCMP_NEVER 总是返回FALSE D3DCMP_LESS (常用) 小于深度缓冲区的相应值时返回TRUE D3DCMP_EQUAL 等于 D3DCMP_LESSEQUAL 小于等于 D3DCMP_GREATER 大于 D3DCMP_NOTEQUAL 不等于 D3DCMP_GREATEREQUAL 大于等于 D3DCMP_ALWAYS 总是返回TRUE 更新缓冲区:保持深度缓冲区不变还是用当前像素的深度值更新 ( D3DBLENDOP, D3DBLENDOP_ADD );(默认值,可选) 3.

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    根据 2D 图片构建 3D

    任务 一张图片,就是 3D 物体的 2D 平面投影,所以,从高维空间向低维空间转换过程中,必然会丢失一些数据。因此,从单一视图的 2D 图像中,永远不会有足够的数据来构建其 3D 模型。 所以,要实现从 2D 图像到 3D 模型的创建,必须对原来的 3D 物体本身有先验知识。 在 2D 深度学习中,卷积自动编码器是学习输入图像的压缩表”的非常有效的方法。 点云:3D 坐标(x、y、z)中的点的集合,这些点共同形成一个类似于 3D 对象形状的云。点的集合越大,得到的细节就越多。不同顺序的相同点集仍然表示相同的 3D 对象。 输入:预测视点处的 2D 投影 输出:点云 伪渲染器 可以推断,应该有必要将预测的 2D 投影融合的点云中。那么,如果我们从新视点渲染不同的 2D 投影,它也应该类似于真实 3D 模型的投影。 微分意味着可以计算反向传播的梯度,从而可以使用 2D 投影的损失来学习生成 3D 点云。

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