25、在线游戏开发：Bonjour与网络流实现

于 2025-08-06 13:16:39 发布
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分类专栏： 深入浅出：iPhone SDK 3开发全解析 文章标签： 在线游戏开发 Bonjour 网络流
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在线游戏开发：Bonjour与网络流实现

1. 在线游戏开发概述

在程序中添加在线游戏功能可能会很复杂，如果不小心，可能会在应用程序中充斥大量混乱的网络代码，导致难以维护和调试。为了避免这种情况，我们的目标是创建可重用的对象，最好能在其他应用程序中无需修改即可使用，并封装所需的新功能。

我们可以借鉴 GameKit 的通信模式，通过一个名为 GKSession 的对象来管理数据的发送和接收。我们将遵循这个模式，为在线游戏创建类似的会话对象，同时创建两个新的通用类和几个类别，以帮助我们将对象数组转换为字节流，再将字节流转换回对象。此外，还需要一个新的视图控制器。

在开始编写这些新类之前，我们需要考虑如何确保发送的 NSData 对象能被其他设备重新组装。由于我们无法控制每次发送的字节数，可能会出现数据分散或合并的情况。为了解决这个问题，我们将先发送对象的长度，再发送实际的字节，这样无论流如何分割，都能重新组装。

2. 更新井字棋游戏以支持在线游戏

我们将继续使用之前的井字棋应用程序。由于游戏的基本逻辑不变，我们无需修改现有的 nib 文件，只需对 TicTacToeViewController 进行一些更改，但不改变游戏逻辑。

2.1 添加数据包类别

我们需要将多个 NSData 实例转换为包含数据长度和实际字节的单个字节流，同时也需要将字节流重新组装回 NSData 实例。我们将使用类别为现有类添加这些功能。

具体操作步骤如下：
1. 打开 TicTacToe 项目，单击 Groups & Files 面板中的 Classes 文件夹，按 N

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28、在线游戏开发：Bonjour与网络流实现
milk8的博客
08-06 60
本文详细介绍了如何在在线游戏开发中使用Bonjour和网络流实现网络连接和玩家匹配。内容涵盖创建监听对象以使用Bonjour发布服务、构建对等浏览器搜索可用玩家，以及更新视图控制器以支持在线游戏功能。通过这些步骤，开发者可以实现游戏中的在线对战功能，包括网络服务的发布与解析、数据的发送与接收等关键环节，从而提升游戏的交互性和趣味性。
24、在线游戏：Bonjour与网络流
Pepper的专栏
07-22 68
本文详细介绍了如何使用Bonjour协议实现设备间的自动发现，并结合网络流技术进行高效的数据传输。内容涵盖服务的创建、发布、搜索与解析，以及流的打开、使用和错误处理策略。同时通过实际应用场景和性能优化建议，为开发稳定、高效的网络应用提供了全面指导。
26、在线游戏：Bonjour与网络流
milk8的博客
08-04 39
本文详细介绍了在在线游戏开发中如何使用Bonjour服务进行网络服务的发布与搜索，以及如何通过网络流实现数据的发送与接收。内容涵盖服务发布失败与停止的处理、服务搜索与解析、流的使用与事件处理、数据重组策略、可复用对象的设计与实现等关键环节。同时提供了具体的代码示例和流程图，帮助开发者构建稳定、高效的在线游戏系统。
26、实现在线对战：Bonjour与网络流
p8q9r0的博客
07-25 35
本文详细介绍了如何在iOS应用中实现在线对战功能，主要涉及使用Bonjour进行服务搜索与发布、在线对等设备的选择、数据处理与错误处理等内容。通过创建自定义的对等浏览器和更新视图控制器，开发者可以实现一个完整的在线对战系统，为用户提供丰富的互动体验。此外，文章还探讨了性能优化与功能扩展建议，帮助开发者进一步提升应用的稳定性和用户体验。
25、在线游戏：Bonjour与网络流技术详解
milk8的博客
08-03 28
本文详细解析了在在线游戏中使用 Bonjour 与网络流技术的实现方法。内容涵盖套接字的创建与配置、端口监听、字节序转换、运行循环注册、回调函数实现、停止监听、Bonjour 服务的发布与管理，以及网络流的使用与优化。同时提供了详细的错误处理机制和性能优化建议，为开发者实现高效稳定的网络通信提供了全面的技术支持。
25、在线游戏开发：实现网络通信功能
i1j2k的博客
07-23 36
本文详细介绍了如何在井字棋游戏中实现在线网络通信功能。通过添加数据包分类、实现在线会话对象（OnlineSession）和创建监听器对象（OnlineListener），开发者可以完成稳定的数据传输和连接管理。文章还展示了如何将多个NSData对象转换为可传输的字节流，并处理流式传输中的数据分割与重组问题。最后，提供了完整的代码实现与详细分析，帮助开发者构建可复用的网络通信模块。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
搭建OpenStack云平台[源码]
11-24
本文详细介绍了如何使用Kolla工具部署Stein版本的OpenStack云平台。内容涵盖了从实验环境准备、系统配置、Docker服务安装、Kolla和Kolla-Ansible的获取与安装，到OpenStack的部署和验证全过程。作者采用all-in-one模式进行部署，适合初学者快速上手。文章还提供了具体的命令和配置文件修改示例，帮助读者避免常见错误。最后，作者鼓励读者在实际操作中保持细心和耐心，并预告了后续关于OpenStack基本使用方法和创建测试云主机的内容。
基于CMSIS-NN的微控制器深度学习模型部署指南
11-24
针对Cortex-M4与Cortex-M7处理器架构，CMSIS神经网络函数库提供了名为arm_nnexample_cifar10的参考实现。该参考工程已适配uVision仿真环境及STM32F407 DISCOVERY开发平台，其脚本目录内预设了图像数据宏定义结构，同时集成基于Python语言的Jupyter交互式笔记本工具，支持用户通过自定义图像样本生成适配的输入数据集合。 工程构建说明需注意：微控制器项目需通过Windows平台下的Keil MDK-ARM开发环境进行编译。开发环境部署指南及相关安装资源可通过官方文档获取。具体技术规范与操作流程请查阅项目附带的说明文档。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
C#实现的ShairportSharp: Airplay目标模拟与MediaPortal插件开发
它使用Bonjour网络服务发现协议，依赖于RSA密钥进行安全通信，兼容开源媒体中心MediaPortal，是一个开源项目，且不断地从其他开发者的作品中吸取精华，从而实现了与苹果设备以及其他Airplay源的互操作性。
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