不错的坦克游戏,只是不能双人玩,遗憾
不错的坦克游戏,只是不能双人玩,遗憾
墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
200+累计阅读
221平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网
我也要 →
码龄20年
armada:用于开发,部署,配置和发现微服务的完整解决方案
舰队 Armada是用于开发,部署,配置和发现微服务的完整解决方案。 Armada不仅仅是一个工具,它还定义了旨在使您的平台更加面向服务的约定和良好实践。 文献资料 舰队的主要网站: : 入门: : 各种Armada指南: : 仓库概述 -在主要armada容器内运行的Armada脚本。 它们提供Armada CLI使用的Armada 。 命令行界面。 它在Armada船上运行,是管理Armada群集中的容器的主要方法。 -适用于各种平台(python,php,nodejs)的基础微服务Docker映像。 -专用SSH密钥,可用于基于microservice映像将ssh放入容器。 -可以用作创建新Armada微服务的基础的模板。 该存储库由armada create命令使用。 运行测试 在存储库的根目录中运行: tests/run_tests.sh A
[Unity3D]自己动手重制坦克舰队ArmadaTank
[Unity3D]自己动手重制坦克舰队ArmadaTank 我玩过一款坦克游戏ArmadaTank(坦克舰队),如下图所示 几个月前我尝试用Unity3D重制这款游戏,已经可以玩起来了。下面是在PC上的重制版截图。 还有Android版的 重制版 重制版有这么几个重点。 拥有所有原版的模型 所有的模型(坦克、老巢、树、建筑、石头、奖励……)都与原版的模型完全相同。通过分...
手把手教你搞定EMC EFT测试:从电源线到信号线的完整整改实战(附常见失败原因)
本文详细解析了EMC EFT测试中的常见问题及整改措施,从电源线到信号线的完整实战方案。通过四步定位法和成本最优整改策略,帮助工程师有效应对电快速脉冲群干扰,提升产品通过率并降低成本。
[Unity3D]自己动手重制坦克舰队ArmadaTank(2)从碰撞说起
[Unity3D]自己动手重制坦克舰队ArmadaTank(2)从碰撞说起 在上一篇里我给出了重制的坦克舰队效果图和试玩程序。本篇介绍一下玩家坦克和敌方坦克碰撞问题。 +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 我们需要什么样的碰撞 原版里,玩家与其它坦克碰撞时,玩家与对方都不能移动;而敌方坦克之间相互碰撞时,是无视碰撞直接穿透的。这些功能的实现需要一些特殊的设计。 需要注意到...
Xilinx Vivado LDPC IP core,TSN IP core. 各种IP core
Xilinx Vivado LDPC IP core,TSN IP core. 各种IP core
抖音小游戏上架避坑指南:从软著申请到ICP备案全流程解析
本文详细解析了抖音小游戏上架前必须完成的软著申请和ICP备案全流程,提供了清晰的时间线规划与实操避坑指南。文章重点阐述了个人与企业备案的区别、材料准备要点以及平台审核常见问题,旨在帮助独立开发者和小团队高效、合规地完成游戏上架,避免在行政流程中延误项目。
微服务框架与实战-笔记01-概述
1. 单体应用架构存在的问题 复杂性高 包含模块多 模块边界模糊 依赖关系不清 代码质量残次不齐等等 技术债务 部署频率低 功能变更或缺陷修复都要重新部署整个应用。 全量部署 耗时长。影响范围大、风险高。 可靠性差 一个bug可能会导致整个系统的崩溃 扩展能力受限 只能整体扩展,无法根据业务模块进行伸缩。 ...
SAP-ABAP:SAP数据库视图(Database View)详解-创建
数据库视图是SAP中实现多表关联查询的基础工具,适合简单的跨表查询和权限控制场景。但其功能有限,对于复杂逻辑或高性能需求,建议结合CDS视图或ABAP程序开发。通过合理设计,数据库视图可显著提升开发效率和系统可维护性。它存储在数据库中,但本身不存储数据,仅通过查询动态生成结果。是一种基于物理数据库表的虚拟表,通过关联多个表(使用。
微服务架构概述---扫盲片
不知从何而起,与微服务相关的技术已然成为检验一个程序员是否合格的第一要素,微服务这一名词无论是博客、社交媒体还是会议讲演 其热度绝对可以拔得头筹。可是当我试图百度出什么是微服务时,发现度娘的介绍含糊其辞,一个“新技术”也是足够让你微醺一会。 图1、百度对微服务架构的解释 然后试图搜些帖子看看,不过很少有人能讲清楚微服务到底是什么。于是便忍痛花了点银两买了这本名为《Spring Could ...
零基础教你学RDMA驱动开发--第8篇:队列对(QP)、完成队列(CQ)与工作请求(WR)机制剖析
本文深入剖析了RDMA(远程直接内存访问)中的核心机制:队列对(QP)、完成队列(CQ)和工作请求(WR)。QP作为通信端点包含发送队列(SQ)和接收队列(RQ);WR是用户提交的操作指令,转换为工作队列元素(WQE)后由网卡异步执行;CQ则提供完成通知机制。文章详细介绍了三者的协作原理,包括QP状态机、WR提交方式、CQ轮询机制,以及关键的信号控制技术(Signaled Mode)来优化性能。同时对比了SEND/RECV和RDMA WRITE两种模式的差异,提供了调试技巧和最佳实践。这些机制共同构成了RD
YOLOv12改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
本文记录的是基于。采用了创新性的方法,通过精心平衡网络和来提升性能。本文将的设计优势融入YOLOv12中,提升YOLOv12的性能与效率,使其在目标检测任务中表现更为出色。本文配置了原模型中的共种不同大小的模型结构,以满足不同的需求。
《Spring Cloud与Docker微服务架构实战》内容介绍
本书是一本springcloud的好书,比较全面系统化的介绍了springcloud常用的组件,但个人觉得本书缺少如下内容: 1、关于Hystrix中fallbackMethod方法写得太简单中,书中只提到了简单的查询异常,多表数据插入及多表数据编辑的业务场景没有涉及,不知是否有比较简单可靠的解决方案。 2、SpringCloud与历史系统的整合,若企业中打算把原来系统的核心业务逻辑层由原
YOLO12涨点改进| 损失函数改进篇 |AAAI 2025| 一种小目标检测SDLoss损失函数,解决现有损失函数对不同目标尺度敏感度不足的局限,提高了网络检测不同尺度目标的敏感能力,助力高效涨点
本文提出了一种改进的小目标检测方法SDLoss,通过动态调整尺度损失与位置损失的权重,优化了YOLOv12模型的性能。针对红外小目标检测中存在的两个主要问题:1)标准卷积难以捕捉目标的高斯空间分布特性;2)现有损失函数对不同尺度目标的敏感度不足,研究团队开发了Pinwheel-shaped卷积(PConv)和Scale-based Dynamic损失函数(SDLoss)。PConv通过不对称卷积核设计显著提升感受野,SDLoss则根据目标大小动态平衡尺度与位置损失的影响。
如何实现微服务架构
一 技术选型相对单体应用的交付,微服务应用交付要复杂得多,不仅需要开发框架支持,还需要一些自动化部署的工具,以及Iaas、Paas或Caas的支持。下面从开发和运行平台两个维度考虑挑选技术选型1 开发框架的选择可使用Spring Cloud作为微服务开发框架。首先,Spring Cloud具备开箱即用的生产特性,可大大提高开发效率;再者,Spring Cloud的文档丰富、社区活跃,遇到问题比较容...
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件
【Unity知识速递】第7期 Unity 6.6 深度解析:WebGPU 正式版与 WebAssembly64,Web 游戏的内存革命
如何启用 Wasm64?需要注意的是,Wasm64 需要浏览器支持 Memory64 提案,目前主流浏览器的最新版本都已支持。一句话总结: Unity 6.6 用 WebGPU 转正、Wasm64 16GB 内存和渐进式加载三连击,将 Web 游戏的体验天花板又往上推了一大截——Web 平台不再是"妥协版",正在成为真正的一等公民。Unity 6.6 新增了 WebAssembly64(Wasm64) 构建选项,这可能是本次更新中对 Web 游戏开发者影响最大的一项升级。
Camera2Demo
在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作
游戏录屏怎么选画质和帧率?先看动态画面需求
录制时注意帧率与画质的平衡,根据内容选择合适设置,兼顾细节与连贯性。
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,
设计模式(unity游戏研发版)
当你使用图形用户界面类时通常会遇到一个问题。比如,你创建了自定义按钮类并允许客户端在按钮中注入自定义代码,这样当用户按下按钮时就会触发这些代码。观察者模式允许任何实现了订阅者接口的对象订阅发布者对象的事件通知。你可在按钮中添加订阅机制,允许客户端通过自定义订阅类注入自定义代码。在Unity中,这就像UnityEvent在Inspector中绑定多个回调。
Claude Fable 5.2 登顶:65 分、单发做游戏,和一份 $26.54 一单的账单
Anthropic 发布 Claude Fable 5.2:AA 智能指数 65 分登顶历史第一,但性能 #71、成本 #73、冗余度 #72——最强能力、最贵成本、最慢速度的矛盾体。同底层 Mythos 5.2 无护栏反而更强。文章拆解:65 分构成、官方实战验收、基准提升真伪、一条提示词一晚做出街机游戏的完整流水线(自写机器人跑完 12 关自检)、$26.54 账单与 98% 缓存折扣下的真实成本重估。
Unity 数据存储指南:本地存储、个性化设置、缓存与 Resources/StreamingAssets 的区别
在 Unity 开发中,“数据存到哪里”、“缓存能不能清”、“打包后资源有什么区别” 是新手最容易混淆、老手也经常踩坑的问题。Unity 本地存储机制(包括 Unity 放在 C 盘的内容);Unity 个性化设置(编辑器首选项 Editor Preferences);Unity 缓存的打开、关闭与清理;打包后 Resources 与 StreamingAssets 的区别;其他可自定义存储的内容汇总。为方便理解,本文配有一个可直接运行的演示工程,所有代码见文末"配套工程说明"。
用 AI 在 Unity 里做一款 RTS:最难的不是生成代码,而是证明它真的能玩
git@github.com:zoucdr/unity-skilled-mcp.git
HarmonyOS 游戏与图形渲染入门:Canvas、渲染管线与掉帧排查
本文详解鸿蒙图形渲染选型与优化,指出多数“游戏感”需求仅需Canvas+requestAnimationFrame即可实现。通过deltaTime保证跨设备流畅性,优先使用animateTo声明式动画,避免逐帧绘制开销。强调性能优化应从主线程长任务、过度绘制、对象分配入手,结合Profiler排查掉帧。XComponent适用于高负载场景,但需权衡开发成本。最后提醒引擎迁移三要点:性能模型差异、打包流程匹配、版本兼容。核心结论:先用简单方案验证,再决定是否上引擎。
王者荣耀主页效果图制作教程:游戏模板四步出图
本文介绍使用装样大师"游戏模板"功能制作王者荣耀等游戏主页效果图的完整流程,四步完成制作与保存。工具为手机端图片生成,不涉及账号登录与真实数据修改,适合内容创作素材与娱乐场景。
238

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



