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微信小游戏构建发布指南!内含5分钟视频教程

本文首发于2019年9月 视频教程 http://mpvideo.qpic.cn/0b2ezaaauaaanqaotbrunfrvbsgdbleaacqa.f10002.mp4?...,我们需要使用到基本的4个工具: Cocos Creator:游戏内容生产,具体内容是游戏场景、预制体编辑,组件脚本配置; Chrome浏览器:游戏预览调试工具,也是 H5 游戏的运行环境; Visual...,选择发布为微信小游戏; 默认为测试用微信小游戏 appid,仅支持微信开发者工具中运行游戏,这里填写你自己的微信小游戏appid; 点击构建,当构建完毕后,点击运行,Creator 会帮我们启动微信开发者工具...真机预览 微信开发者工具,提供了一个游戏游戏模拟器,你可以在这里预览、调试游戏,也可以通过真机预览。...上传游戏 游戏在模拟器、手机上没有问题后,就可以上传到微信后台,在主界面点击上传按钮,弹出如下提供框: 根据提示填写内容,点击上传按钮,游戏将被上传到微信后台。

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JS逆向】某麻将游戏数据生成JS加密逆向分析探索!

游戏站麻将数据逆向,该页面数据在网页源码中无法找到,源码上没有,网页调试是存在数据的,数据是js文件驱动生成,需要JS加密逆向分析,逆向思路和方法知道借鉴和参考,可以说本篇是步步踩坑!...建议:JS逆向,JS基础是关键,JS基础语法学习一定不要落下! 踩坑的根本原因在于:仅仅扣取JS代码是不行的,得会调试代码,能够修改代码,对于JS代码运行报错能够进行基本的处理和修改,使其正常运行!...文件生成页面数据 5.老规矩,搜索关键字查找加密部分,这里关键字为 document.getElementById 6.可以看到就是1008js文件,在生成数据可疑处打上断点 7.断点调试验证数据生成,...可看到部分数据生成 8.继续下一行调试,验证,这里就考验js阅读能力了 9.经过对比打印输出验证,g就是我们要获取的值,运行输出g值即可 10.抠出js代码,并修改调试 由于关联函数多,基本上都可以全部抠出再进行修改...: document is not defined 这里如果不懂js调试运行,主要是处理报错的能力,坑是没办法填了!

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JS防抖与节流(类比游戏技能)

JS防抖与节流(类比游戏技能) 点击获取资料–2021最新前端面试题汇总 防抖 生活中防抖的例子 酒店的自动开关门 感应到人自动开门,5s后自动关闭 如果5s的倒计时里有人来,那么这个5s重新开始计时...假设的技能没有CD 那么在技能还没有吟唱完的时候再一次使用技能会打断第一次施法,重新开始施法 在上次技能没释放的时候释放下一次技能,第一次施法被打断是很好理解的吧 重新施法,重新开始吟唱也是很好理解的吧 js...这没多大用 你的攻击次数由你的攻击速度(攻击间隔时长)决定 就是在上一次攻击指令完成前,是没有办法进行下一次攻击指令的 平A的僵直就是节流 js中的节流 如滚动监听 在上面防抖基础上,节流的介绍就不再那么啰嗦

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JS实现别踩白块小游戏

最近有朋友找我用JS帮忙仿做一个别踩白块的小游戏程序,但他给的源代码较麻烦,而且没有注释,理解起来很无力,我就以自己的想法自己做了这个小游戏,主要是应用JS对DOM和数组的操作。...程序思路:如图:将游戏区域的CSS设置为相对定位、溢出隐藏;两块“游戏板”上分别排布着24块方格,黑色每行随机产生一个,“游戏板”向下滚动并交替显示,将每个操作板的黑块位置存入数组,每次点击时将数组pop...这里是游戏的GitHub地址,大家可以到里点击中部菜单最右边的的Download ZIP按钮下载到桌面一试,HTML和JS,无需服务器。 下载地址 以下是具体实现,关键部分有注释。...JS部分:  这里分函数介绍: 全局变量初始化 var loc=600;//黑块落地失败判定 var count=0;//初始化击中黑块总数 var locArr=[];//初始化游戏板上黑块位置的...gameZone.removeChild(boarda);         drawBoard();//删除游戏区域的游戏板,并在最上方新生成一个。

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视频教程【第5期】10行Python,搭建一个游戏人工智能

从著名的碰撞球开始,人工智能在游戏中的使用已经有很长的历史了。传统模式的AI是通过还原论来进行搭建的,他们将游戏世界简化为一个模型,并给予AI相应的知识,大部分情况下它们就是可用的了。...但是如果我们想搭建一个可以兼容多种不同游戏的AI呢?不同游戏的世界模型都不一样,所以我们不能只针对其中一个游戏来设计模型。因此对游戏世界建模是不可行的,我们需要对思想建模。...他们的研究到了一个重要的里程碑阶段,人工智能可以在没有获得游戏内超参数的情况下打赢49种不同的Atari游戏。...Google一气呵成的解决了这个问题,这个算法叫做Deep Q-Learning,并且已经在Github上开源了,它只需要两个输入:游戏的原生像素与游戏分数,仅此而已。游戏目标很明确,最大化分数。...今天的这个视频中 Siraj Raval 会介绍谷歌是如何做到的,以及如何利用Python搭建一个自己的游戏机器人。

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