Gwallet小百科 | 区块链如何让游戏变得更好玩?

区块链技术在游戏领域的应用正逐步清晰,其重点在于维护游戏内的经济体系。通过防止游戏内货币超发、保护玩家资产和打击外挂,区块链为游戏产业带来更公平、持久的生态,延长游戏生命周期。

从1947年第一款电子游戏诞生开始,电子游戏已经走过了70年的岁月,产业成熟而稳定。

近几年,电子游戏在我国也渐渐摆脱了“电子海洛因”的恶名,得到主流人群和官方媒体的认可。

另一方面,由于电子游戏的线上属性,使得游戏和区块链的结合看起来似乎顺理成章,游戏也成为区块链技术落地的一块实验田。

那么,区块链真的能让游戏变得更好玩吗?
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区块链技术被应用于游戏的初期,从业者们往往期待区块链能带给电子游戏更强的游戏性。

但是在区块链游戏发展的过程中,大家逐渐发现,作为一门核心作用于生产关系的技术,区块链技术并不能直接改善电子游戏的游戏性,反而,由于区块链网络的低性能,反而大大降低了游戏体验。

与高体量且全面成熟的游戏产业相比,区块链技术好比一只初生牛犊,链游也显得粗糙、简陋。

在逐渐的摸索之中,从业者们终于发现了区块链技术在游戏中的正确打开方式,即区块链如何让游戏变得更好玩——区块链怎样维护游戏内的经济体系。
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在这一点上,区块链可以做到的事情很多,以Gwallet为例:

01 通过区块链技术,可以防止游戏内货币超发。无论是游戏的开发商、运营商还是外挂,都无法破坏游戏系统的经济平衡,从而维护正常玩家的游戏体验;

02 区块链可以保护玩家的游戏资产,将其永久存储在区块链上,除了保护游戏资产的安全性外,还可以保护游戏资产的独一无二性;

03 相比于传统打击外挂的“范围攻击”,区块链可以清楚透明地记录玩家的行为特征并永久保存,让打击外挂更加精准,避免投鼠忌器。

以上只是将区块链应用于Gwallet彩票游戏中能起到的部分作用。对于玩家来说,区块链技术可以保护他们的游戏资产和游戏体验,让他们站在一个与游戏开发商运营商更平等的位置上;而对于游戏开发商和运营商来说,区块链技术则可以延长游戏的生命周期,让好的游戏能够在一个更长的期间内得到回报。

相信无论如何,区块链都能让游戏行业变得更好,让游戏更好地承载我们的热爱。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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