游戏大版本更新和热更新

游戏上线后,遇见bug或者需要更新内容(包括资源,玩法,数值调整,游戏脚本等)的时候,一般有2种做法。第一种,发个新包,然后让玩家下载新的版本;第二种,在游戏内更新,游戏启动时去下载需要更新的资源。第一种我们一般称为游戏大版本更新,第二种称为热更新。

一般来说,不能通过小版本更新解决的问题,才会用到大版本更新,例如,不可热更的游戏代码。而热更新是建立在每次大版本更新的基础上进行的更新,因此,这2种更新方式应该互相承接。

我们可以通过MD5文件和更新文件以及版本号来实现大版本更新和热更新。游戏的版本号由大版本号+资源版本号构成,每一次大版本更新,大版本号增加,资源版本号重置。每一次热更新,大版本号不变,资源版本号增加。

MD5文件(MD5File)记录每一个资源的MD5值。 例如:

a.txt,1630d23f45464df6071a9948dd1592bf
b.texture,f9c985a8f2a86292a024c4ed21ed33fb

版本文件(VersionFile)记录每一个更新文件的资源版本号及新的MD5值,资源版本号对应玩家去服务器上哪个版本库(路径)里下载资源,MD5值用于服务器的资源和本地资源是否一样,避免重复下载。 例如:

 a.txt,1630d23f45464df6071a9948dd1592bf,0.1
 c.txt,2312xd23f45464df6071a9948dd1592b,0.2

大版本更新流程

  1. 清除之前的Md5文件和版本文件

  2. 打包所有的资源

  3. 计算每个资源的MD5值,创建新的Md5文件,将所有资源的资源名称和对应的MD5值保存在MD5文件中。

热更新流程

  1. 打包所有资源

  2. 计算每个资源的MD5值,并和MD5文件中记录的MD5值做比较,将MD5值发生变化的资源和被删除的资源记录下来.

  3. 判断是否存在版本文件: 如果不存在版本文件,即现在是在大版本后的第一次热更新,创建一个版本文件,将所有MD5值发生变化的资源的名称和其版本号记录在版本文件中,格式为为【文件名,新的MD5值,当前资源版本号】。 如果已经存在版本文件,即现在是在上一次热更新之后继续热更新。首先读取上一次的版本文件,然后遍历本次MD5值发生变化的资源,如果资源名称在版本文件中存在,则将版本文件中该资源版本号置为当前版本;如果资源名称在版本文件中不存在,则在版本文件中添加新的记录,存放其资源名称和当前资源版本号;如果版本文件中存在被删除的资源名称,将该资源的记录从版本文件中移除。

  4. 上传需要更新的资源和版本文件(VersionFile)到服务器

  5. 删除原来的MD5文件,将所有资源的MD5值保存在新的MD5文件中。

玩家进入游戏后,首先判断是否需要更新版本,如果是大版本更新,则提示需要重新下载安装包;如果是小版本更新,则先下载版本文件(VersionFile),然后根据版本文件中的资源名和版本号去对应的地址下载资源。

服务器下载目录结构


0.1(资源版本号文件夹)

-------a.txt
-------VersionFile.txt

0.2(资源版本号文件夹)

-------a.txt
-------c.txt
-------VersionFile.txt

0.3(资源版本号文件夹)

-------a.txt
-------d.txt
-------VersionFile.txt

假设VersionFile.txt内容为:

a.txt,1630d23f45464df6071a9948dd1592bf,0.3

c.txt,d23f45464df6071a9948dd1592bfw2sb,0.2

d.txt,30d23f45464df6071a9948dd1592bfx2,0.3

如果玩家的版本是0.1,则玩家需要去0.3的目录下下载a.txt和d.txt,去0.2的目录下下载c.txt.。

如果玩家的版本是0.2,则玩家只需要去0.3的目录下下载a.txt和d.txt。

通常通过上次下载的版本文件与这次版本文件做对比,生成需要下载的文件列表,然后去服务器下载即可。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值