自制重构教程：如何创建雀魂游戏的模仿版

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需积分: 50 5 下载量 84 浏览量 更新于2024-12-17 收藏 21KB ZIP 举报
资源摘要信息:"在提供的文件信息中，标题为'make-a-replay-in-maj-soul:雀魂自制重构'，描述为'欢迎使用雀魂自制重建！功能：自己造一个雀魂的模仿'。这些信息提示了我们正在讨论的是一款与游戏《雀魂》相关的自制项目，其主要功能是创建一个类似《雀魂》的游戏副本或模拟。从描述中可以提取的关键知识点如下： 1. 自制项目的目的在于为用户提供一种通过编程来模拟或重建游戏《雀魂》的方式，可能需要使用到JavaScript编程语言，因为它在标签中被提及。 2. 该自制项目支持段位场与修罗之战两种规则。段位场和修罗之战是《雀魂》游戏中的两种不同的游戏模式或赛事类型。段位场指的是玩家通过获得胜利来提升段位，而修罗之战通常指的是高强度、高风险的对局。 3. 使用该项目时要注意的事项包括：输入信息需要符合要求以避免页面崩溃、项目中的代码在大部分情况下是向下兼容的，意味着它能够兼容旧版本的数据或系统。此外，该项目基本完成，不计划进行大幅度的扩展。 4. 项目中可能已有的BUG尚未报告。 5. 项目使用了md5加密算法，这通常用于数据的加密和验证，以确保数据的完整性和安全性。 6. 在recordedit部分参考了B站（一个视频分享网站）上的相关内容，这表明该项目可能借鉴了来自社区的开源代码或是思想。 7. 项目声明了版权，说明了可以个人使用，但禁止商业用途，并对示例代码的录制和宣传提出了限制要求。 文件列表中只有一个名为'make-a-replay-in-maj-soul-main'的文件，这可能是项目的主文件或是包含主要功能代码的文件。 从上述信息中，我们可以总结出这个项目是一个技术性的尝试，它允许游戏爱好者或开发者通过编程的方式来探索和创造。尽管未详细说明具体的技术实现细节，但考虑到所涉及的技术栈（主要是JavaScript）和游戏机制的复杂性，该项目可以被视为对JavaScript编程能力的一种挑战和实践，同时也需要具备游戏机制设计和数据分析的能力。 对于有兴趣深入了解或参与该项目的开发者而言，他们需要关注以下几个方面： - JavaScript编程基础：掌握JavaScript的基础知识，包括变量、函数、对象、事件处理等。 - 游戏规则实现：了解《雀魂》中段位场和修罗之战的规则，并能够将这些规则转化为程序代码。 - 数据安全与加密：理解md5加密算法及其在项目中的应用，确保数据传输和存储的安全性。 - 兼容性考虑：确保新增或修改的代码能够与现有的系统兼容，以及向后兼容性，以便用户能够在不升级其他依赖的情况下使用新功能。 - 版权意识：遵守版权声明，尊重他人的知识产权，并在合适的范围内使用开源代码。 最后，由于文件名提及'make-a-replay'，这个短语可能指的是创建或重现游戏录像的功能。在《雀魂》这类游戏中，录像功能是帮助玩家回顾和分析自己游戏过程的一个重要工具，通过编程实现这一功能可能涉及到记录游戏状态、操作输入和游戏结果，然后将这些数据以某种形式（如视频或文本）重新播放或展示给用户。"

MajsoulPaipuAnalyzer:雀魂牌谱分析工具

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MajsoulPaipuAnalyzer 自制雀魂牌谱分析工具。支持国服、日服、国际服。提供Windows，Linux，macOS版本。 目前仅支持四人麻将牌谱分析，分析项目参考天凤の牌谱解析プログラム的项目实现。目前实现了除被鸣牌和门清听牌大类外，剩余大类中的大部分数据。 在结果展示网页中带有分析天凤凤凰桌牌谱得到的数据，可以用于和自己的数据进行比较。 修罗模式出现后牌谱可能无法分析，待有空后修复... 免责声明 该工具为个人制作，未对雀魂代码逻辑进行改动，但是为了获取牌谱数据使用了极少量前端代码的API，包括获取用户牌谱列表和获取指定牌谱内容。所有相关操作代码均在中，工具不会代替用户执行任何其他交互性操作。请自行判断使用该工具的风险。如果使用该工具或（不存在的）该工具的衍生物产生的一切后果作者均不会承担任何责任。 下载 APPVeyor下载最新版本： Windows: Linux:

mahjong-helper:日本麻将助手：牌效+防守+记牌（支持雀魂、天凤）

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日本麻将助手 主要功能 对战时自动分析手牌，综合进张、打点等，给出推荐舍牌 有人立直或多副露时，显示各张牌的危险度 记录他家手切摸切 助手带你看牌谱，推荐每一打的进攻和防守选择 支持四人麻将和三人麻将 支持平台 雀魂网页版（ | | ） 天凤（ | ） 导航 其他功能说明 参与讨论 安装 分下面几步： 前往 releases 页面下载助手。解压到本地后打开。 雀魂需要浏览器允许本地证书，在浏览器地址栏中输入 chrome://flags/#allow-insecure-localhost，然后点击高亮那一项的「启用」按钮（若没有该项见此）。该功能仅限基于 Chrome 内核开发的浏览器。 （不同浏览器/版本的描述可能不一样，如果打开的页面是英文的话，高亮的就是 Allow invalid certificates for resources loaded from localhost，把

majsoul_mod_plus:雀魂解锁全角色、皮肤、装扮等，支持全部服务器

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雀魂mod_plus 雀魂解锁全角色、皮肤、装扮等，支持全部服务器 （ CHINESE / ENGLISH / JAPANESE ）。 Github: Greasyfork: 当前雀魂各服版本（实时更新） 脚本目前已支持版本 雀魂经常有小更新，经常会出现脚本已支持版本低于雀魂当前版本，但不会影响脚本使用。 一般只有雀魂停服更新才会出现脚本无法使用的情况。 请放心使用。有BUG欢迎反馈。 简介 原作者代码地址：，年久失修，已无法使用，本项目修复了原作者的代码并增加一些新功能。 欢迎反馈BUG！ 顺便吐槽一句，这代码也太长了 ( ´д`) 注意：解锁人物仅在本地有效，别人还是只能看到你原来的角色，发表情也是原来角色的表情。比如使用新角色发第3个表情，实际上其他人看到的是原来角色的第3个表情。 魔改千万条，安全第一条。使用不规范，账号两行泪。本插件仅供学习参考交流，请使用者于下载24小时内自行

CentOS 6.5安装Tcpreplay

2023-05-25 上传
tar -zxvf tcpreplay-4.3.2.tar.gz ``` 4. 编译安装 ``` cd tcpreplay-4.3.2 ./configure make && make install ``` 5. 验证安装 ``` tcpreplay --version ``` 如果出现版本号，则表示安装成功。 注意：Tcp...

Cell In[8], line 49 def train_model(model, replay_buffer): ^ IndentationError: expected an indented block

2024-10-26 上传
def train_model(model, replay_buffer): # 如果回放缓存达到预设大小，开始学习 if len(replay_buffer) >= batch_size: # 提取批次样本 batch = random.sample(replay_buffer, batch_size) # 获取输入和目标...

tcpreplay -i em2 -K -M 5000 --loop=0 --duration=1800 --unuque-ip xxx.pcap

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这条命令的作用是在接口 em2 上循环发送 xxx.pcap 文件中的数据包，每秒最多发送 5000 个数据包，无限循环发送，持续时间为 1800 秒，同时保证每个 IP 只发送一次。 参数解释如下： - `-i em2`：指定发送数据包的...

tcpreplay: error while loading shared libraries: libdnet.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

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当你遇到 "tcpreplay: error while loading shared libraries: libdnet.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory" 这样的错误，它通常表示你在运行tcpreplay这个工具时，系统找不到名为...

import tensorflow as tf import numpy as np import gym # 创建 CartPole 游戏环境 env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='linear') ]) # 定义优化器和损失函数 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() # 定义超参数 gamma = 0.99 # 折扣因子 epsilon = 1.0 # ε-贪心策略中的初始 ε 值 epsilon_min = 0.01 # ε-贪心策略中的最小 ε 值 epsilon_decay = 0.995 # ε-贪心策略中的衰减值 batch_size = 32 # 每个批次的样本数量 memory = [] # 记忆池 # 定义动作选择函数 def choose_action(state): if np.random.rand() < epsilon: return env.action_space.sample() else: Q_values = model.predict(state[np.newaxis]) return np.argmax(Q_values[0]) # 定义经验回放函数 def replay(batch_size): batch = np.random.choice(len(memory), batch_size, replace=False) for index in batch: state, action, reward, next_state, done = memory[index] target = model.predict(state[np.newaxis]) if done: target[0][action] = reward else: Q_future = np.max(model.predict(next_state[np.newaxis])[0]) target[0][action] = reward + Q_future * gamma model.fit(state[np.newaxis], target, epochs=1, verbose=0) # 训练模型 for episode in range(1000): state = env.reset() done = False total_reward = 0 while not done: action = choose_action(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) memory.append((state, action, reward, next_state, done)) state = next_state total_reward += reward if len(memory) > batch_size: replay(batch_size) epsilon = max(epsilon_min, epsilon * epsilon_decay) print("Episode {}: Score = {}, ε = {:.2f}".format(episode, total_reward, epsilon))next_state, reward, done, _ = env.step(action) ValueError: too many values to unpack (expected 4)优化代码

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env = gym.make('CartPole-v1') # 定义神经网络模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(4,)), tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'...

策略更新模块中的abeled sample,replay memory什么意思

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其中，labeled sample 和 replay memory 是两个重要的概念。 labeled sample 指的是带有标签的样本数据，通常用于监督学习。在强化学习中，由于没有标签数据，因此 labeled sample 通常是指带有奖励信号（reward ...

Idiap Replay-Attack数据集下载

2024-12-27 上传
### 下载 Idiap Replay-Attack 数据集 为了获取 Idiap Replay-Attack 数据集，访问官方网站并遵循指定流程是必要的。前往提供的链接地址 [https://www.idiap.ch/en/dataset/replayattack]...
行者无疆0622
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