pokemonAutoChess:自动化的宝可梦对战新体验

pokemonAutoChess:自动化的宝可梦对战新体验

pokemonAutoChess Pokemon Auto Chess Game. Made by fans for fans. Open source, non profit. All rights to the Pokemon Company. pokemonAutoChess 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pokemonAutoChess

在寻找新鲜有趣的在线游戏体验时,pokemonAutoChess 项目或许会给你带来惊喜。这个项目融合了宝可梦的乐趣与自动对战的策略,为玩家提供了一个全新的游戏场景。

项目介绍

pokemonAutoChess 是一个非营利性的开源游戏项目,它由宝可梦的粉丝为粉丝打造。项目遵守宝可梦公司的版权,随时可能因宝可梦公司的要求而停止运营。该游戏项目采用 GPL v3 许可,确保了其开源和自由发展的特性。

游戏玩法简单,玩家可以在 pokemon-auto-chess.com 上直接体验。同时,项目源代码托管在 keldaanCommunity/pokemonAutoChess 上,供有兴趣的开发者学习和贡献。

项目技术分析

pokemonAutoChess 项目使用了现代的前端和后端技术,打造了一个稳定的在线游戏平台。项目采用以下技术栈:

  • Node.js:使用 Node.js 作为后端运行环境,提供高性能的服务器端支持。
  • MongoDB:存储游戏数据,如玩家信息和对战记录。
  • Firebase:用于玩家认证,确保账户安全和数据一致性。

项目的构建和部署流程是通过 npm 脚本管理的,确保了开发与生产环境的一致性。

项目及技术应用场景

pokemonAutoChess 适用于以下场景:

  1. 在线游戏平台:玩家可以在线创建账户,参与宝可梦的对战游戏。
  2. 自动化对战:游戏中的对战AI能够为玩家提供挑战,同时也支持玩家之间的对战。
  3. 技术学习和交流:开源的项目结构和代码库为开发者提供了学习和交流的平台。

项目特点

pokemonAutoChess 的以下特点使其在众多在线游戏中脱颖而出:

  • 自由度高:玩家可以自由选择宝可梦,制定自己的对战策略。
  • 易用性:通过友好的用户界面,玩家可以轻松上手游戏。
  • 扩展性:开源的项目结构允许开发者根据需要进行扩展和定制。
  • 安全性:使用 Firebase 进行用户认证,确保了账户的安全性。
  • 国际化:项目支持英语,且可以通过社区贡献支持更多语言。

如何开始

要开始使用 pokemonAutoChess,你需要安装 Node.js 和项目依赖项,配置 MongoDB 和 Firebase,然后通过 npm 脚本启动本地开发服务器。详细的安装和配置指南可以在项目的 README 文件中找到。

开发与部署

项目提供了详细的开发指南,包括如何打包资源、预计算数据以及如何使用 VSCode 和相关扩展进行项目开发。部署方面,项目提供了部署说明,帮助开发者将游戏部署到生产环境。

国际化

pokemonAutoChess 使用 inlang 扩展支持国际化,允许开发者轻松提取和翻译字符串,为全球玩家提供更好的体验。

总之,pokemonAutoChess 作为一个开源的自动化宝可梦对战游戏,不仅为玩家提供了有趣的娱乐体验,也为开发者提供了一个学习和贡献的平台。如果你对宝可梦游戏或者在线游戏开发感兴趣,不妨尝试一下这个项目。

pokemonAutoChess Pokemon Auto Chess Game. Made by fans for fans. Open source, non profit. All rights to the Pokemon Company. pokemonAutoChess 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/pokemonAutoChess

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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