每周资讯 | 腾讯《三角洲行动》周年庆登双榜TOP1；腾讯首款生活模拟游戏《粒粒的小人国》曝光

原创 已于 2025-09-28 18:02:32 修改 · 1.7k 阅读 · 9 ·
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#游戏 #游戏资讯 #三角洲行动 #腾讯 #网易 #米哈游 #星布谷地

于 2025-09-28 17:02:21 首次发布

内容速览：

  1. 腾讯《三角洲行动》周年庆登双榜TOP1
  2. Playstack 2025年上半年收入增长52%，达3070万英镑
  3. 腾讯首款生活模拟游戏《粒粒的小人国》曝光
  4. 米哈游首款生活模拟游戏《星布谷地》发布首曝PV
  5. Google Play推出一系列新游戏功能
  6. 9月156款版号下发：《归环》《星绘友晴天》《崩坏：因缘精灵》等在列

腾讯《三角洲行动》周年庆登双榜TOP1

9月17日，腾讯天美旗下琳琅天上研发的多端FPS游戏《三角洲行动》迎来了S6“烈火冲天”赛季的上线。新赛季上线当天，《三角洲行动》一举冲上iOS畅销总榜Top1，并同时斩获游戏免费榜Top1，国际服的Steam同时在线人数也创下22.6万的历史新高。根据点点数据，截至9月21日，游戏依然稳居免费榜和畅销榜双榜第一。

这次是《三角洲行动》发布一年来首次登顶iOS畅销总榜，标志着其在市场上的强劲增长。今年4月，游戏宣布日活跃用户（DAU）已达到1200万；7月，DAU突破2000万；而在9月21日的周年庆活动上，制作人Shadow宣布，国服DAU已突破3000万，仅仅两个月时间便实现了从2000万到3000万的飞跃。

Playstack 2025年上半年收入增长52%，达3070万英镑

据近日报告称，Playstack今年上半年收入同比增长52%，达3070万英镑（约合4140万美元），相比2024年的2020万英镑（约合2720万美元）。这一强劲的业绩得益于其热销游戏《Balatro》和《Abiotic Factor》，两者在2025年上半年共售出超过300万套。这一成绩继2024年创下了710万套销量，并且玩家在其游戏中的累计游戏时长超过了1.5亿小时。

腾讯首款生活模拟游戏《粒粒的小人国》曝光

9月24日，腾讯旗下银之心工作室首曝生活模拟治愈新作《粒粒的小人国》，同步开启全平台预约。游戏以5cm小人视角构建世界，采用类绘本卡通画风，玩家可建造、种田、换装，还能收集阳光、香气等特色资源。上百位 “粒粒”NPC有专属人设与互动，社交无强制且重质量。游戏属腾讯 “春笋计划” 孵化，现处内容丰满阶段，长线将推主题版本与UGC功能，力求打造全年龄段精神乌托邦。

米哈游首款生活模拟游戏《星布谷地》发布首曝PV

9月25日，米哈游首款生活模拟游戏《星布谷地》首曝PV并开启 “宜居测试” 招募，游戏获版号。其为米哈游首次涉足联机社交赛道，画风偏Q版萌系卡通，含种植、建造、换装等经典玩法。玩家可拥有星球家园，能星际旅行探访不同星球伙伴，支持好友串门、共庆等社交互动，还融入剧情与UGC建设元素。

Google Play推出一系列新游戏功能

Google Play推出了一系列新功能，包括Play Games Sidekick，它通过AI实时提供游戏内指导；Play Games Leagues，让玩家通过参与竞技争夺Play Points和荣誉，首个比赛将在《Subway Surfers》中举行。此外，You标签将于10月1日上线，为玩家提供个性化奖励、订阅和推荐。游戏详情页也得到优化，加入了事件、更新及玩家进度显示。Google Play Games on PC正式发布，标志着Google推动跨平台游戏的承诺

9月156款版号下发：《归环》《星绘友晴天》《崩坏：因缘精灵》等在列

9月24日，国家新闻出版署发布了《2025年9月份网络游戏审批信息》消息。本次下发的版号共156款，包括145款国产网络游戏版号：其中135款移动游戏、2款客户端游戏，7款同时拿到移动和客户端版号、1款游戏同时拿到移动和网页游戏版号。还有11款进口网络游戏获得版号：其中6款移动游戏、3款移动+客户端、1款同时获得游戏机（PS5）游戏、复合载体版号，1款同时获得客户端、游戏机（PS5）游戏和复合载体版号。版号信息变更游戏9款。

本次过审版号腾讯《归环》、网易《星绘友晴天》、米哈游《崩坏：因缘精灵》、点点互动《海滨美食乐》、浩梦齐帆《潜水员戴夫》等知名厂商产品在列。

国产版号：

进口版号：

版号信息变更：

996PC端 传奇游戏架设笔记
酷酷的鱼 - 网络编程,服务器安全专栏
11-30 212
2、有些版本有自己增加的NPC或者武器、所以就会有版本补丁，需要在JpkList.txt增加补丁所在地址和解析密码、并且把补丁文件复制到热血传奇客户端安装目录下。多个版本的时候 在MirServer采用多个不同名称的文件夹即可，游戏区端口要选择不一样的。3、然后打开登录生成器、确保版本资源目录是对的，然后资源读取规则，需要设置成你热血传奇安装目录。4、确保当前登录生成器里面的授权密钥跟GameServer的登录网关->安全过滤设置->登录器识别码密钥写的是一样的。1、服务器需要安装VC++扩展包。
unity Component-Based Architecture游戏框架
PA_的博客
11-28 699
场景中的对象容器（例如GameObjectActor），持有组件集合并代表一个“游戏对象”实例。：附属于实体的模块化单元，负责局部数据与行为。组件可以包含状态与行为（与严格 DOTS 的纯数据不同）。：负责驱动组件和实体的逻辑单元。可以实现为ManagerServiceSubsystem等，通常按预定义顺序执行以保证时序可控。
火柴人龙拳网页格斗小游戏Linux部署演示
Cbelieveyouself的博客
11-30 4691
本文介绍了在CentOS 7.6环境下部署游戏服务端的完整流程。主要内容包括：1）通过宝塔面板安装Nginx 1.22和php7.1运行环境；2）关闭服务器防火墙；3）上传并解压游戏服务端文件到指定目录；4）创建网站并配置访问接口。文章提供了详细的命令行操作步骤和可视化界面截图，并强调所有资源仅供单机研究学习使用，符合《计算机软件保护条例》相关规定。最后给出了游戏访问地址http://IP:81及必要的法律声明。
高保真智能体 之间的协同的相关论文
东方
11-28 170
有的，而且已经形成了几条各自侧重但互补的“高保真智能体协同”研究脉络。
全面实测Gemini 3.0，前端这回真死了吗？
weixin_53841730的博客
11-27 520
摘要：Google AI Studio对Gemini 3.0模型进行了三项开发测试：1）物理规律理解的弹力小球游戏，模型能准确实现重力、摩擦力和碰撞反弹效果；2）赛博朋克风格马里奥游戏开发，8分钟完成高还原度版本；3）智能3D风扇网页，支持语音交互控制。测试显示Gemini 3.0在视觉设计、物理模拟和完整应用开发方面表现突出，特别是结合AI Studio构建工具后，能快速生成React+TS的复杂Web应用。虽然对专业开发者提升有限，但显著降低了开发门槛，预示着简单重复性工作将面临AI替代风险。（149字
Unity性能优化-2d游戏的DrawCall
世洋
12-01 224
UI优化要点：1. 减少DrawCall需按层级顺序排列相同材质UI，可将同材质元素放入同一空物体下。2. 2D渲染排序规则：先按SortingLayer排序（定义在项目设置中），同层内按Order in Layer值排序，数值越大越靠上显示。3. 相同层级和顺序时默认按Z轴距离相机远近排序，可通过修改TransparencySortMode调整排序轴（如2D常用Y轴）。建议将同一SortingLayer的元素放在同一图集中以提高渲染效率。
《Unity Shader》11.2.1 序列帧动画
jtymyxmz的博客
11-30 510
保存后返回场景，我们将Assets/Textures/Chapter11/Boom.png（注意，由于是透明纹理，因此需要勾选该纹理的Alpha Is Transparency属性）赋给ImageSequenceAnimationMat中的Image Sequence属性，并将Horizontal Amount和Vertical Amount设置为8（因为Boom.png包含了8行8列的关键帧图像），完成后单击播放，并调整Speed属性，就可以得到一段连续的爆炸动画。(2）新建一个材质。
基础数学算法-移棋子游戏
Ayanami_Rei的博客
11-29 972
每个点的后继元素数量其实是边的数量。, 可以先计算后面所有。的, 游戏一定会结束。, 算法时间的复杂度。
物理引擎MuJoCo 项目介绍
DATABALL 的博客
11-28 369
物理引擎MuJoCo 项目介绍
Unity如何连接本地MySQL数据库
2301_76156790的博客
11-29 208
将脚本添加到场景中的一个空对象上并运行游戏打印了数据库连接成功说明OK了，后面你可以根据你数据库的字段和数据表编写连接语句了。然后将它复制到Unity项目中的Plugins文件夹中没有的话需要自己建一个。创建连接测试脚本（假设你已经在本地创建了一个名字叫jignziqi的数据库）。首先下载mysql.data.6.10.9下载地址（然后将后缀名改为zip并解压得到这样一个文件夹。下载后得到这样一个文件。
Unity NGUI 初始滚动数据在Scrollview外，退出到开始界面再次点击排行按键数据又在ScrollView中了，并且滚动数据坐标没变
dodamce的博客
11-27 148
ScrollView初始化时布局计算延迟的问题分析及解决方案 问题描述：首次打开面板时ScrollView组件未完成初始化，导致GetViewSize()返回值错误、裁剪区域未生效、子对象位置计算基于错误初始值。 问题原因：组件初始化与布局计算存在时序问题，首次打开时未完成全部计算流程。 解决方案：在设置完所有内容后，强制调用ScrollView的布局更新方法，确保组件完成初始化后再进行布局计算。
《Unity安卓开发密钥管理全流程实战指南》
xy520521的博客
11-27 542
本文聚焦Unity安卓开发中签名证书适配的核心痛点，从密钥全生命周期管理视角，解构证书适配的底层逻辑与实战路径。文章跳出表层参数配置思维，深入剖析数字签名原理、密钥安全存储、渠道校验规则差异等核心维度，揭示适配偏差的隐性诱因。通过构建可追溯的密钥管理机制、渠道-证书映射体系、全流程自动化校验逻辑，形成零偏差发布解决方案。结合Unity开发场景特性，融入证书生命周期管控、跨渠道适配技巧、版本兼容优化等实操经验，既覆盖密钥加密存储、团队协作分发等安全要点，也包含自动化打包校验、多设备兼容性测试等效率提升策略。
Blender模型导出
心若有所栖，何似风飘缈。
11-26 418
需要Blender到Unity的材质优化清单吗？包含节点简化、贴图压缩等5个关键步骤，能减少90%的材质问题。一、Blender导出设置。三、Unity导入与修复。二、导出为FBX格式。
Unity开发微信小游戏-减少WASM包体大小
世洋
11-28 259
摘要 本文介绍了两种有效减少WebAssembly(WASM)包体大小的优化方法： 代码剪裁优化： 设置高等级代码剪裁可能引发模块缺失问题 解决方案包括：首包物体强引用模块、配置link.xml保留关键模块、使用[Preserve]标记重要类 中文字体优化： 通过生成仅包含使用字符的字符集替代完整字体 实现步骤：收集实际使用字符→制作TMP字符集→移除TTF字体文件→选择合适的字符集图集大小 这些优化能显著减少首包下载时间、编译时间和游戏加载时间，提升整体性能。
脚本网页 推理游戏
2401_82519096的博客
12-01 522
单页面即玩。
PS 结构参考 + Firefly：零建模量产 2.5D 等轴游戏资产
海外旅居设计师，15年设计经验。
11-29 776
这篇文章，就跟各位同学分享一下结合了 Photoshop (Firefly) 结构参考 (Structure Reference) 的 2.5D 量产工作流。它能让你在没有任何 3D 基础的情况下，仅用简单的色块，就能量产出透视完美、风格统一的游戏建筑。
Unity打开新项目Package相关报错处理记录
ellis1970的博客
11-27 229
Unity打开新项目Package相关报错处理记录
Unity使用EPPlus读取写入表格
最新发布
m0_73117967的博客
12-01 230
实现读取指定行内容、指定列内容、指定单元格内容、修改指定单元格内容、清空指定行、存储表格功能，注意，代码中没有创建表格功能，因为这个脚本本身是设计来更改已有表格的
我该如何给通义灵码发消息让他帮我。用spark清洗我从天池数据集里面拿到的网文数据，我先告诉你这些网文数据里面包含这些东西“书号，书名，入库时间，链接，一级分类，二级分类，作者，入库时间，上榜历时(日)，首次上榜日期(双榜)，首次上榜字数(双榜)，首次上榜打赏额(双榜)，末次上榜日期(双榜)，最好名次(双榜)，最差名次(双榜)，总次数（双榜)，首日v收，首日鲜花，首日打赏，首日评价，首日书评数，首日字数 (千)”
03-08
<think>好的，我需要帮助用户使用Spark清洗天池数据集的网络文学数据。用户提到了书号、书名、入库时间、链接、分类、作者、上榜信息等字段。首先，我得回顾一下Spark的数据清洗常用方法，以及用户提供的引用内容。 根据引用[1]，清洗步骤包括处理缺失值、非法数据和重复数据。用户的数据可能有类似的问题，比如入库时间格式不统一，或者分类字段有缺失。引用[3]提到了统一日期格式和使用UDF函数，这可能对处理入库时间有帮助。 接下来，我需要考虑每个字段的具体清洗步骤。比如书号可能需要验证格式是否正确，书名可能有特殊字符需要处理。入库时间可能有多种格式，需要统一成标准日期格式。分类和作者字段可能有重复或拼写错误，需要规范化。链接需要检查有效性，而上榜信息可能需要解析成结构化数据。 然后，用户提到使用Spark，所以应该用PySpark或Scala编写代码。比如读取数据为DataFrame，定义schema，处理缺失值，转换日期格式，去重等。可能需要用到Spark SQL的函数，比如`to_date`，或者自定义UDF来处理复杂的转换。例如，引用[3]中的例子，可以使用UDF来统一不同的日期格式。 还需要考虑性能优化，比如分区处理，缓存策略，避免数据倾斜。引用[2]中提到了从不同数据源合并数据，可能用户的数据也需要整合多个来源，但问题中只提到天池数据集，所以可能不需要合并，但需要加载不同格式的数据。 最后，生成相关问题时要围绕数据清洗的步骤、Spark的具体操作、优化方法等。比如如何处理不同日期格式，如何验证书号合法性，或者如何用Spark SQL高效去重。 总结步骤应该是：加载数据，处理缺失值，处理非法数据（格式不正确），统一日期，规范化分类和作者，去重，验证链接，解析上榜信息，保存结果。每个步骤用Spark的函数或UDF实现。</think>### 使用 Spark 清洗天池数据集网络文学数据的步骤 #### 1. **数据加载与初步检查** - **加载数据**：使用 Spark 读取 CSV、JSON 或其他格式的原始数据，指定字段名称（如书号、书名、入库时间等）和数据类型。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate() df = spark.read.csv("path/to/tianchi_data.csv", header=True, inferSchema=True) ``` - **检查缺失值**：统计各字段缺失值数量，若缺失值比例过高（如引用[1]中要求缺失值数量 ≥3 则删除），可过滤或填充。 ```python from pyspark.sql.functions import col missing_stats = df.select([col(c).isNull().alias(c) for c in df.columns]).groupby().sum().collect()[0] ``` #### 2. **处理非法数据** - **书号验证**：通过正则表达式或自定义规则验证书号合法性（如长度、字符组合）。 ```python from pyspark.sql.functions import udf def validate_book_id(book_id): return book_id is not None and book_id.startswith("ISBN") and len(book_id) == 13 validate_udf = udf(validate_book_id, BooleanType()) df = df.filter(validate_udf(col("书号"))) ``` - **入库时间格式统一**：参考引用[3]，使用 `to_date` 或 UDF 统一日期格式（如将 `2021年11月16日` 转为 `2021-11-16`）。 ```python from pyspark.sql.functions import to_date df = df.withColumn("入库时间", to_date(col("入库时间"), "yyyy/MM/dd")) # 自动尝试多种格式 ``` #### 3. **数据规范化** - **分类字段标准化**：将分类名称映射到统一标签（如将“玄幻小说”“玄幻类”统一为“玄幻”）。 ```python from pyspark.sql.functions import when df = df.withColumn("分类", when(col("分类").contains("小说"), regexp_replace(col("分类"), "小说", "")) .otherwise(col("分类")) ) ``` - **作者名去重**：合并同一作者的不同拼写（如“张三”和“张三（作家）”）。 ```python author_mapping = {"张三（作家）": "张三", "李四-网络作家": "李四"} df = df.replace(author_mapping, subset=["作者"]) ``` #### 4. **去重与链接处理** - **去重**：基于书号或书名+作者组合删除重复记录。 ```python df = df.dropDuplicates(["书号"]) # 或 ["书名", "作者"] ``` - **链接有效性检查**：过滤无效 URL（如空值或非 HTTP 开头的链接）。 ```python df = df.filter(col("链接").rlike("^https?://")) ``` #### 5. **复杂字段解析** - **上榜信息结构化**：若字段包含 JSON 字符串（如 `{"榜单名":"热销榜", "排名":5}`），可解析为独立列。 ```python from pyspark.sql.functions import from_json schema = StructType([StructField("榜单名", StringType()), StructField("排名", IntegerType())]) df = df.withColumn("上榜信息", from_json(col("上榜信息"), schema)) ``` #### 6. **输出与优化** - **保存清洗结果**：输出为 Parquet 或 CSV 格式，按分区存储（如按分类字段分区）。 ```python df.write.partitionBy("分类").parquet("path/to/cleaned_data") ``` - **性能优化**：调整 Spark 配置（如 `spark.sql.shuffle.partitions`）或使用缓存加速迭代。 --- ### 相关问题 1. **如何用 Spark SQL 高效处理多源异构数据（如混合 CSV 和 JSON）？** > 引用[2]提到从 RDDs、JSON 文件和 SQL 数据库加载数据，可通过 `spark.read.format()` 指定不同数据源格式并合并。 2. **Spark 中处理日期格式混乱的最佳实践是什么？** > 如引用[3]所示，可结合 `to_date` 函数和 UDF 处理多格式日期，例如将 `11月16日` 补全年份后转换。 3. **如何验证清洗后的数据质量？** > 可编写单元测试（如检查日期范围、分类字段的枚举值），或使用 `describe().show()` 统计关键指标。 4. **Spark 数据倾斜对清洗任务的影响及解决方法？** > 若分类字段分布不均，可添加随机前缀或使用 `repartition` 平衡分区。 [^1]: 文章目录 准备工作删除缺失值 >=3 的数据删除星级、评论数、评分中任意字段为空的数据删除非法数据hotel_data.csv 通过编写Spark程序清洗酒店数据里的缺失数据、非法数据、重复数据 [^2]: 假设这样的场景：员工数据分散存储在本地的RDDs、JSON文件和SQL数据库中。我们的任务是将这些数据加载到DataFrame中。 [^3]: spark编程08——关于数据清洗中的时间日期格式（三）。统一日期格式+统一路线名+UDF函数使用
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