2048小游戏Android 自动运行

时间: 2023-11-10 08:51:11 浏览: 39
自动运行2048小游戏需要使用自动化工具,比如Appium或者MonkeyRunner。这里以Appium为例进行介绍: 1. 安装Appium和Android SDK,并配置好环境变量。 2. 在Android手机上安装2048小游戏,并启用USB调试。 3. 启动Appium服务,并连接手机。 4. 使用Appium提供的API控制手机自动运行游戏。 具体实现步骤如下: 1. 在Appium中创建一个新的Session。 2. 使用Appium提供的findElement()方法找到游戏界面的元素。 3. 使用TouchAction类模拟滑动手势,让游戏自动运行。 4. 循环执行第2步和第3步,直到游戏结束。 示例代码如下: ``` import io.appium.java_client.TouchAction; import io.appium.java_client.android.AndroidDriver; import io.appium.java_client.android.AndroidElement; import io.appium.java_client.touch.offset.PointOption; import org.openqa.selenium.remote.DesiredCapabilities; import java.net.URL; import java.util.List; public class AutoRun2048 { public static void main(String[] args) throws Exception { //设置DesiredCapabilities对象 DesiredCapabilities capabilities = new DesiredCapabilities(); capabilities.setCapability("deviceName", "Android Emulator"); capabilities.setCapability("platformVersion", "8.0"); capabilities.setCapability("platformName", "Android"); capabilities.setCapability("appPackage", "com.example.game2048"); capabilities.setCapability("appActivity", ".MainActivity"); //创建一个AndroidDriver对象 AndroidDriver<AndroidElement> driver = new AndroidDriver<>(new URL("http://127.0.0.1:4723/wd/hub"), capabilities); //找到游戏界面的元素 AndroidElement gameBoard = driver.findElementById("com.example.game2048:id/game_board"); //循环执行滑动手势,直到游戏结束 while (true) { //获取所有的方块元素 List<AndroidElement> tiles = gameBoard.findElementsById("com.example.game2048:id/tile"); //判断是否有游戏结束的提示 if (driver.findElementsById("com.example.game2048:id/game_over").size() > 0) { break; } //执行滑动手势,让游戏自动运行 new TouchAction(driver) .press(PointOption.point(tiles.get(0).getLocation().getX(), tiles.get(0).getLocation().getY())) .moveTo(PointOption.point(tiles.get(1).getLocation().getX(), tiles.get(1).getLocation().getY())) .release() .perform(); Thread.sleep(1000); } //关闭Session driver.quit(); } } ``` 上面的代码使用了Appium提供的TouchAction类,通过模拟滑动手势来操作游戏界面。如果需要控制其他操作,比如点击按钮或输入文本,也可以使用类似的方式进行控制。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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