对于很多 80 后、90 后来说,任天堂 Gameboy 代表了青春的很大一部分。很多我们耳熟能详的游戏都是最初搭载在这款 8 位游戏掌机上的,包括鼎鼎有名的《马里奥》、《塞尔达》系列。对于国内玩家来说,我们玩得最多的则应该是《口袋妖怪》系列了。
最近有一个叫PyBoy的开源项目火了,原因是它使用了Python 2.7重新将那些在GameBoy上的上古游戏的整个模拟器实现了出来。
有限状态机,英文翻译是 Finite State Machine,缩写为 FSM,简称为状态机。状态机有 3 个组成部分:状态(State)、事件(Event)、动作(Action)。其中,事件也称为转移条件(Transition Condition)。事件触发状态的转移及动作的执行。动作也不是必须的,也可能只转移状态,不执行任何动作。
如果你有创造力,就可以以马里奥 Mario 为主角在 a-little-game-called-mario 中开启你的 Hell 模式 Mario;如果你想贡献代码,并不想开辟一条新的 Mario 支线也可以在他人的 Mario Mode 下添砖加瓦。
抱歉!上周因为出月刊工作量比较大,所以「GitHub 热点速递」暂停了一期,必须要给守着更新的读者道个歉,以后每周二的「热点速递」会按时更新,下不为例🙏。
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有很多文章都写过关于 Python 的很多很炫的功能,像变量解压缩,局部函数,枚举可迭代对象等. 在本篇文章中,我会尝试讲解一些我所知道的正在用的一些有趣功能
上一篇快速高斯模糊的原作者也有另一个比较快速的模糊算法Stack Blur,字面意思为堆栈模糊。 源地址为:http://incubator.quasimondo.com/processing/fas
通过 C 语言编写一个简单的外挂,通过 API 函数修改游戏数据,从而实现作弊功能
C++不用介绍,SFML想必有很多人也熟悉,就是一个用来简化写小游戏或者多媒体应用程序的API,包括系统,窗口,图形,音频和网络五大模块。
在第一章中我们谈到,机器学习是用泛型算法告诉你一些有关数据的有趣结论,而这个过程中你不需要写任何与问题有关的特定代码。(如果你还没有读过第一章,现在先去读吧!机器学习原来这么有趣!【第一章】)
用Python实现的游戏模拟器,像超级马里奥、口袋妖怪等经典游戏都可以在上面完美运行。支持:macOS、Raspberry Pi (Raspbian)、Linux (Ubuntu) 和 Windows 10。 📷 GitHub数据 3.7k stars 72 watching 371 forks 开源地址:https://github.com/Baekalfen/PyBoy 安装 安装SDL2 Debian and Ubuntu > sudo apt update > sudo apt install py
最近一段时间比较忙,很长时间没写博客了,思来想去还是要挤压时间继续写点东西做分享积累,日常工作中发现其实大部分的场景已经有了比较成熟的解决方案,平时多关注时下比较热门的项目,在遇到问题的时候有可能会碰到相关主题,直接拿来使用,今天就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
YAML 是 “YAML Ain’t Markup Language”(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。在开发的这种语言时,YAML 的意思其实是:”Yet Another Markup Language”(仍是一种标记语言)。
命令模式(Command Pattern)又称事务模式,将请求封装成对象,将命令的发送者和接受者解耦。本质上是对方法调用的封装。
奇虎360 https://github.com/Qihoo360 1.MySQL中间层 Atlas Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上,修改了大量bug,添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用,很多MySQL业务已经接入了Atlas平台,每天承载的读写请求数达几十亿条。 主要功能: * 读写分离 * 从库负载均衡 * IP过滤 * SQ
image.png Watson Services for Bluemix Sample Apps: Watson Films App (Video) Watson Films App (developerWorks Article) Watson Films App (Code) Live Demos: User Modeling [view here] Concept Expansion [view here] Message Resonance [view here] Language Identif
Youtube 上的知名游戏博主 SethBling训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。看懂他怎么做的,你也能举一反三。 最近,Youtube 上的知名游戏博主 SethBling 训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。在进行15个小时的游戏训练并做了一些针对性的改进后,这个神经网络在 50cc Mushroom Cup 中获得了金牌。 这并不是 SethBling 第一次在游戏中应用神经网络“通关”。此前 SethBling 曾
大家应该都玩过超级马里奥,里边有怪物,马里奥正面碰撞就会掉血,有土块,马里奥用头顶就会弹出金币等等。从这个游戏中,我们就可以抽离出关于观察者模式的概念,马里奥是被观察者,怪物,土块等等是观察者,当被观察者“刺激”到观察者后,观察者就会执行对应的行动。
这个教程将带你了解深度强化学习的基础知识。最后,你将实现一个能够自己玩游戏的 AI 马里奥(使用双深度 Q 网络)。
在实际的软件开发中,状态模式并不是很常用,但是在能够用到的场景里,它可以发挥很大的作用。从这一点上来看,它有点像我们之前讲到的组合模式。
AI科技评论消息,最近,Youtube 上的知名游戏博主 SethBling 训练了一个叫 MariFlow 的神经网络来玩 Mario Kart 游戏。在进行15个小时的游戏训练并做了一些针对性的改进后,这个神经网络在 50cc Mushroom Cup 中获得了金牌。 这并不是 SethBling 第一次在游戏中应用神经网络“通关”。此前 SethBling 曾经创建了另一个神经网络MarI/O,通过训练,这个神经网络自己演变成玩“超级马里奥世界”(Super Mario World)的高手。SethB
上一节课我们展示了一个最简单的人物在屏幕内移动的例子,但人物移动时并没有配合的动画,这次我们来个高级版本的。在GB内我们管所有移动的物体都叫做精灵(Sprite)。组成精灵的瓦块(Tile)是一个8x8的像素组合。每个瓦块是一堆0或1位的组合,如果手工画这个肯定会疯掉。我们可以使用Gameboy Tile Designer(以下简称gbtd)来进行瓦块的绘画。
根据官方文档的介绍,雷池(SafeLine)是长亭科技耗时近 10 年倾情打造的 WAF,核心检测能力由智能语义分析算法驱动。其具有便捷性、安全性、高性能、高可用的特点。雷池通过反向代理的方式接入,来对流量进行检测和过滤,将过滤后的流量转发至网站服务器。
作者 | Vanessa Volz、Jacob Schrum、Jialin Liu、 Simon M. Lucas、Adam Smith、Sebastian Risi
GitHub作为程序员们的开源宝库,有着很多非常好的项目。对于初学者来说,游戏有着一种特殊的魅力。今天统计了GitHub上比较有趣的10个开源小游戏,其中有许多可以称之为经典。笔者是一名90后,《贪吃蛇》、《坦克大战》、《超级马里奥》和《太空侵略者》作为儿时的玩伴,陪伴笔者度过了很多时光,给笔者带来了非常多的回忆。
jQuery表格中提供了两个表格序列化函数。分别是serilize()和serializearray()。
那么笔者在这里,给大家分享在 Jetbrains Developer Tools 中,提高工作效率的插件:
目录 Nginx虚拟主机 1. 基于多IP的方式 2. 基于多端口的方式 3. 基于多域名的方式 Nginx日志 Nginx配置文件配置项 Nginx模块 Nginx访问控制模块 Nginx状态监控模块 访问连接控制模块 Nginx虚拟主机 三种方式 1. 基于多IP的方式 # 防止其他配置文件影响,将所有配置文件压缩 [root@web01 conf.d]# gzip Mario.conf [root@web01 conf.d]# gzip chess.conf.gz [root@web01 c
原文摘自:https://dmitripavlutin.com/7-architectural-attributes-of-a-reliable-react-component/
PyBoy 是一个基于 Python 的 Game Boy 模拟器,作者是哥本哈根大学一名学生 Mads Ynddal。这款模拟器可用来创建 AI 或机器人,让它基于强化学习实现自动打游戏通关等骚操作。像超级马里奥、口袋妖怪等耳熟能详的游戏都可以在上面完美运行。
Super Mario Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5370 Accepted Submission(s): 2461 Problem Description Mario is world-famous plumber. His “burly” figure and amazing jumping ability
前段时间看到了一个有趣的bypasscsp的文章,最开始是在html5sec上看到的 http://html5sec.org/#138 这里本来说的是关于link的import属性,但示例中却使用gif bypass了csp,研究了一下午,发现了一些有趣的东西。
YAML 是 "YAML Ain't Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。在开发的这种语言时,YAML 的意思其实是:"Yet Another Markup Language"(仍是一种标记语言)。
本篇文章聊聊 OpenAI Code Interpreter 的一众开源实现方案中,获得较多支持者,但暂时还比较早期的项目:GPT Code UI。
简称状态机, 由三部分组成:状态、事件、动作。事件触发状态转移,执行动作(非必须)。
本系列将延续通过代码学Sutton 强化学习系列,逐步通过代码实现经典深度强化学习应用在各种游戏环境中。本文所有代码在
Join opetation指的是不同的表之间通过某个相同的字段进行关联,从而进行查询操作。
请注意,此解决方案效率不高(所有字符串都被反复连接,每次迭代的时候都要建立一个新的 String 对象)。
文章目录 1、实体类 2、实例 1、实体类 交易员类 //交易员类 public class Trader { private String name; private String city; public Trader() { } public Trader(String name, String city) { this.name = name; this.city = city; } public String getName() { return name;
近几年来,Text-to-Image 领域取得了巨大的进展,特别是在 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)的时代。随着 DALL-E 模型的兴起,学术界涌现出越来越多的 Text-to-Image 模型,例如 Imagen,Stable Diffusion,ControlNet 等模型。然而,尽管 Text-to-Image 领域发展迅速,现有模型在稳定地生成包含文本的图像方面仍面临一些挑战。
这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章,在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。(完整代码文末)
上一期 MyEncyclopedia公众号文章 通过代码学Sutton强化学习:从Q-Learning 演化到 DQN,我们从原理上讲解了DQN算法,这一期,让我们通过代码来实现DQN 在任天堂经典的超级玛丽游戏中的自动通关吧。本系列将延续通过代码学Sutton 强化学习系列,逐步通过代码实现经典深度强化学习应用在各种游戏环境中。本文所有代码在
https://console.cloud.tencent.com/api/explorer?Product=tmt&Version=2018-03-21&Action=TextTranslateBatch
关键时刻,第一时间送达! 📷 近日,Einfach nerdig 在 Youtube 上发起了一个直播:通过人工智能学习系统来播放“超级马里奥”。目前这个直播仍然很受欢迎。 人工智能系统 MarI/O
今天更新 Homebrew 的时候,眼角余光撇到一个 kube 开头的 Formula:kubeseal,名字还挺酷的,brew home 看了一下项目主页,还是 bitnami 的作品,就多看了下,发现是一个不明觉厉的工具,本着“来都来了”的乐观精神,写了这一篇不知所云的东西(还发现了个 Issue)。
CSP 全称 Content Security Policy,即内容安全策略。CSP 是一个额外的安全层,用于检测并削弱某些特定类型的攻击,包括 XSS 和注入。
Deep RL(Deep Reinforcement Learning) is a type of Machine Learning where an agent learns how to behave in an environment by performing actions and seeing the results.(译:强化学习是机器学习的一个分支,强化学习最大的特点是在交互中学习(Learning from Interaction)。Agent 在与环境的交互中根据获得的奖励或惩罚不断的学习知识,更加适应环境。RL学习的范式非常类似于我们人类学习知识的过程,也正因此,RL被视为实现通用AI重要途径。)
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