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论可复用的游戏服务器端开发框架(三)

引导类系统的可复用模型 说到游戏中的“引导类系统”,最常见的就是所谓“新手引导”,这些专门设计的游戏流程,让玩家一步步的按规定顺序去操作游戏。而“任务系统”,也是最著名的引导类系统,这个最初只是基于NPC机关的小玩法,现在已经成为几乎所有游戏的标配。并且后续还出现了“每日奖励”,“日常任务”,“活动任务”,甚至“成就系统”等各种变种。这几个系统的核心逻辑,都是策划预设了一条“任务链”,让玩家通过操作,来改变自己在“任务链”上的位置。另外一种很特别的引导类系统,就是商店。最古老的游戏中都会有商店,到现在的游戏

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传统图像降噪算法之BM3D原理详解

图像降噪是一个十分具有实用价值的研究方向,因为噪声总是无处不在的。当处于比较昏暗的环境时,噪声将极大地影响着我们所拍摄的图像。如今,随着深度学习算法以及相关硬件的不断发展,深度卷积网络同样在图像降噪领域占据了主流,并且代表了该领域最优异的成绩。但是,深度神经网络同样有着其缺点,例如模型过于庞大而计算复杂度过高,以及缺乏一些理论上的解释性,当然这些缺点正不断地得到弥补。为了更好地理解图像降噪的基本原理,我们有必要回过头来仔细研读一些传统算法的具体思路,了解其所使用基本理论依据,以及一些巧妙的改进方法。在这些传统降噪算法中,最经典而强大的莫过于 BM3D 了。这篇文章将全面地对其原理进行解读,并且对其论文中一些没有提及的细节进行补充,让各位读者能够更加轻松地理解其算法的内核。在开始这篇文章之前,本人建议大家可以先看一下以下的文章,主要是对本文中一些需要用到但是为了节省篇幅而没有细讲的基本原理进行补充:

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写了一个bug,最后却变成了feature,要不要修呢?

事情是这样子的,前不久接到一个需求,为一个游戏开发礼包码功能 通常一款游戏运营期间会搞各种各样的活动吸引玩家,其中最常见的就是发放礼包, 玩家可以通过礼包码兑换礼包。 用礼包码兑换礼包有个一限制,游戏运营商不会让玩家无限制兑换, 针对某一次发放礼包的活动,一个账号只能兑换一次, 即使玩家手上有多个礼包码也不能多次兑换。 打个比方,某一款游戏搞活动向玩家发放礼包,这个礼包内总共有10000个礼包码, 玩家可以通过这些码去游戏中兑换。 参加活动的玩家每人手上只有一个礼包码,而某一个玩家通过某种方法拿到多个这

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领券