#标签

现阶段AR与VR游戏正成为娱乐产业的新增长引擎，不过在行业高速发展的背后，仍有不少消费者难以区分AR和VR游戏——二者的核心区别在于是否依托现实场景，这也从根本上决定了它们的体验模式、设备要求和玩法架构。

C语言贪吃蛇游戏开发详解本文详细介绍了使用C语言开发贪吃蛇游戏的全过程，包含以下核心内容：开发环境配置必须使用Windows控制台主机运行提供了控制台终端设置的具体步骤关键技术应用Win32API实现键盘控制EasyX图形库添加游戏音效动态内存管理处理蛇身增长游戏功能实现控制台光标隐藏与定位彩色文字显示界面蛇身移动与碰撞检测食物生成与分数计算特色功能变速控制（加速/减速）游戏暂停与继续彩蛋设计项目采用模块化开发，分为头文件和源文件，代码注释详细。最终成品包含欢迎界面、游

基于C#WinForm实现的仿微信打飞机游戏

腾讯云游戏音视频方案通过技术优势（低延迟、AI降噪）、社交强化（语音互动、社区建设）、成本优化（免费额度、按需付费）三大维度，帮助初创公司构建高粘性的游戏社交生态，有效提升用户留存率和活跃度。

艾伦格的降温，大幅改变了地形生态，河流海面结冰，桥梁垮塌，防空洞、空军基地等区域内部发生变化，这些都会影响竞技策略；伴随代言上线的是“艾伦格·零度计划”赛季——经典地图被极寒冰封，新增蓝圈手榴弹发射器、动态暴雪天气、可结冰河面等战术元素。，手机内存不够或配置较低怎么玩绝地求生/PUBG，不如试试网易UU远程远控家里的电脑游玩！同时远控游玩不占用手机，无需担心挂机费电、切后台杀程序等情况，即开即玩，再开无需等启动。2️⃣双端登录同一账号，在手机上点击—进入电脑，选择连接的电脑即可畅玩。

本项目来自程序汪背后的私活小团队，开发了一个塔防射击小程序，给粉丝分享一下解决方案，希望给想接私活的朋友一些经验参考视频版本在B站【我是程序汪】

破解版对游戏造成的影响十分恶劣，往往会附带一系列外挂修改功能，会严重破坏游戏的平衡性，造成正版玩家大量流失，厂商收益受损等后果，而且游戏内的代码、美术资源也存在被竞品盗用的可能。据观察，市面上还有一些SLG遭遇了破解版问题，黑灰产会利用工具去除游戏签名校验，并对游戏内代码逻辑进行逆向分析、调试，修改游戏数值、逻辑、植入功能菜单等，从而制作出游戏破解版。然而，高光的背后，一场没有硝烟的战争已然展开，正吞噬着开发商的利润与玩家的公平体验，不少SLG游戏饱受黑灰产困扰。某SLG游戏自动化脚本(图源网络)

选中的方块:<spanid="selectedBlock">草方块</span></p><p>坐标:<spanid="coordinates">0,0</span><strong>鼠标右键</strong>-放置方块

这是一个基于Electronfor鸿蒙PC的2048游戏实现，专为初学者设计。2048是一款经典的数字合并游戏，玩家通过上下左右移动方块，将相同数字合并，最终目标是获得2048方块。

【代码】11.29脚本游戏单页面格斗游戏模板。

这篇文章，就跟各位同学分享一下结合了Photoshop(Firefly)结构参考(StructureReference)的2.5D量产工作流。它能让你在没有任何3D基础的情况下，仅用简单的色块，就能量产出透视完美、风格统一的游戏建筑。

C++推箱子游戏

A*寻路算法优化技术解析A*算法是游戏开发中最常用的自动寻路解决方案，但在大型游戏场景中面临计算量大、实时性要求高等挑战。本文系统剖析了游戏大厂的优化策略：地图分区：采用多级网格降低搜索空间算法优化：改良启发函数，优化数据结构（堆结构）路径处理：平滑算法改善移动自然度性能提升：预计算与缓存、动态障碍局部重算并行计算：支持大规模群体寻路以《原神》的多层导航网格和《王者荣耀》的高并发AI为例，展示了优化效果。未来趋势包括AI学习优化、GPU加速和智能地图分割。这些技术显著提升了游戏体验，是构建智能

拿阴影映射来说，它本质上是一种纹理映射技术：先从一个光源的视角渲染场景，生成深度图，然后在主渲染过程中比较当前像素的深度和深度图中的值，来决定是否在阴影中。比如，用C++写一个阴影映射的类，里头可能包括帧缓冲对象（FBO）的创建、深度纹理的绑定，还有那烦人的透视矩阵计算。用C++的话，你可以实现级联阴影映射（CascadedShadowMaps，CSM），把视锥体分成多个层级，每个层级用不同分辨率的深度图。总之，C++在游戏阴影渲染中不只是个工具，它更像是个搭档，帮你从混乱中梳理出秩序。

比如，在实现一个简单的3D场景时，Stride的实体组件系统（ECS）让管理游戏对象变得超级直观。我在一个项目里用这个系统做了个动态天气系统，通过C事件和委托，轻松实现了雨雪切换，代码复用率高，维护起来也不费劲。比如，在处理角色移动时，用C写个简单的控制脚本，几行代码就能搞定。毕竟，在游戏这行，工具选对了，事半功倍。我的经验是，多用Stride的Content管理器，结合C的using语句自动清理资源。Stride还支持多平台部署，用C写的代码能无缝跑在PC、手机甚至主机上，省去了重复造轮子的麻烦。

实现这个案例我们可以分为2个步骤。

路径为：[系统设置]-[隐私与安全性]-[辅助功能]、[录屏与系统录音]分别勾选网易UU远程。在[辅助功能]权限页，找到[网易UU远程]并勾选，授权后可通过控制端键鼠操作被控端。在[录屏与系统录音]权限页，找到[网易UU远程]并勾选，授权后可正常观看被控端屏幕。在设置界面中切换至[安全]选项卡，找到并勾选[允许本设备被控]，完成后保存设置。远程控制依赖系统权限支持，需要确保[辅助功能][录屏与系统录音]两项权限都开启。客户端会自动弹出权限授权窗口，点击窗口中的[去开启]，分别跳转至对应权限设置页。

今天，我想和大家分享的，结合了AdobeFirefly（最新模型）与Substance3DModeler的全新工作流。它彻底重构了我们的“概念孵化”流程。

本文聚焦Unity游戏多平台上架的风险管控核心，以“前置预研”与“全流程管控”为核心逻辑，拆解上架关键环节的实操技巧与避坑要点。文章从平台技术预研切入，强调需穿透官方文档挖掘各商店技术基线与审核导向差异，结合目标市场硬件特性制定适配方案；围绕Unity跨平台优化，详解渲染管线、资源加载、权限申请等技术适配策略；聚焦合规管控，覆盖数据隐私、支付规范、内容导向的前置梳理与全流程校验；同时规范包体构建、测试、信息填写等全流程操作标准，建立风险预判与驳回快速响应机制。

本文实现了一个基于PyTorch的强化学习黑白棋游戏系统，主要包含以下改进：框架迁移：将原TensorFlow实现重构为PyTorch版本，使用3层CNN+2层FC的网络结构处理8x8棋盘状态，输出64个位置的Q值。环境适配：自定义ReversiEnv环境类实现核心游戏逻辑包含合法动作检测、棋子翻转、胜负判断等功能无需Gym环境注册，直接实例化使用智能体功能：支持随机策略和Q学习策略提供模型保存/加载接口包含Bellman方程更新规则可视化增强：添加matplotlib动画录制功能可

•使⽤控制台实现经典的扫雷游戏•游戏可以通过菜单实现继续玩或者退出游戏•扫雷的棋盘是9*9的格⼦•默认随机布置10个雷•可以排查雷：◦如果位置不是雷，就显⽰周围有⼏个雷◦如果位置是雷，就炸死游戏结束◦把除10个雷之外的所有⾮雷都找出来，排雷成功，游戏结束。

数学洞察先于编码：深入理解LCM的数学性质是设计高效算法的前提约束条件即优化机会：threshold的限制看似约束，实则为算法优化提供了关键突破口问题分解与转化：将复杂问题分解为数学子问题，再转化为可计算的形式。

BMADv6专家系统框架通过其19个默认代理档案，提供了一个可复制、可扩展且具备高度专业约束的AI驱动协作环境。专业化深度：每个代理的原则使其成为真正的决策过滤器，有效防止了传统MAS中常见的专业失范和结果不可预测性。流程可预测性：工作流不再是黑箱操作，而是由清晰的专业身份和原则驱动的，从而确保了从需求到交付的每一个阶段都有明确的专家负责和制衡。多学科整合：框架成功地将严谨的软件工程、灵活的创意设计、高阶的战略思维以及框架的自我维护整合在同一套协作逻辑之下。

写本系列的目的是回顾已经学过的知识、记录新学习的知识或是记录心得理解，方便自己以后快速复习，减少遗忘。主要是C#代码部分。