1.如何利用外挂游戏挣钱,类似类游戏外挂违法吗
2.腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
3.轮子篇Joystick
4.还在用BeanUtils拷贝对象?MapStruct才是王者!附源码
如何利用外挂游戏挣钱,游戏外挂违法吗
案例一、全国首例《王者荣耀》**案年5月,王者王被告人谢某为方便自己代练《王者荣耀》游戏,手游手游自行编程开发了《王者荣耀》游戏**程序,源码源码所开发的类似类**程序具有透视、视距增加、王者王vr直播源码冒险模式下怪物自动死亡等功能。手游手游经福建中证司法鉴定中心鉴定,源码源码上述《王者荣耀》**程序的类似类功能必须依附在《王者荣耀》游戏客户端游戏过程中才能实现,存在对《王者荣耀》游戏客户端实施未授权的王者王删除、修改操作,手游手游绕过了游戏的源码源码保护措施,对游戏的类似类正常操作流程和正常运行方式造成干扰,属于破坏性程序。王者王
1、手游手游怎么利用游戏刷钱?
谢邀。,。,。,。看到这个问题想到的就是利用游戏赚钱你是认真的吗?第一、如果利用游戏赚钱,先应该想想选择什么游戏可以赚钱?第二、你的游戏应该达到什么水平才会赚钱呢?第三、即使你已经达到可以赚钱的状态,那你需要在游戏方面花费多少精力呢?还有好多好多,。,。,。全网解析vip源码这是一个只把游戏当做消磨时光的人的一些想法,
2、游戏**违法吗?
**,是指针对特定软件编写的制造、修改软件系统运行数据,且不属于软件组成部分的程序。**使用者,通过运行**,可以实现修改系统软件运行数据,达到谋取非法利益的目的,根据刑法第二百八十五条第三款,制作、销售“**”,可能会构成提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪。司法实践中,也出现了以提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪对制作、销售“**”定罪处罚的典型案例:案例一、全国首例《王者荣耀》**案年5月,被告人谢某为方便自己代练《王者荣耀》游戏,自行编程开发了《王者荣耀》游戏**程序,所开发的**程序具有透视、视距增加、冒险模式下怪物自动死亡等功能,
尔后,被告人谢某以营利为目的,通过QQ对外销售《王者荣耀》**程序源代码、**程序及相应程序激活码,合计人次。jsp源码 数据展示经福建中证司法鉴定中心鉴定,上述《王者荣耀》**程序的功能必须依附在《王者荣耀》游戏客户端游戏过程中才能实现,存在对《王者荣耀》游戏客户端实施未授权的删除、修改操作,绕过了游戏的保护措施,对游戏的正常操作流程和正常运行方式造成干扰,属于破坏性程序,
年4月日,江苏省江阴市人民法院以被告人谢某犯提供侵入、非法控制计算机信息系统程序、工具罪,对其定罪处罚。案例二:全国首例“微信”**案年1月开始,被告人张某、刘某出于牟取非法利益的目的,在未注册合法公司,未经“微信”产品权利人腾讯公司授权或者同意的情况下,开发出《果然叼》、《玩得溜》计算机软件,
其中《果然叼》、《玩得溜》计算机软件经鉴定,可通过加载后与服务器进行验证并下载动态库文件,对微信IOS手机客户端界面进行修改,修改及控制微信手机客户端与服务器端之间传输的数据,进而实现微信多开、一键转发朋友圈内容(文字、、小视频均可)、朋友圈无限制提醒好友的主要功能。后被告人张某、刘某租用服务器,设立上述计算机软件的宣传网站,上载软件介绍和加盟代理等项目,飞扬背离指标源码向代理商及消费者进行宣传及批发销售上述软件,并主要以其名下招商银行、中国银行账户收受上述软件的非法销售所得,非法销售所得累计在人民币二十万元以上。
腾讯T2I-adapter源码分析(1)-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术,为人们带来了令人惊叹的效果,不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而,AI绘图的可控性一直不是很好,通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性,Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发,分析其实现方法。
本篇是第一篇,主要介绍源码的运行方法,后续两篇将以深度图为例,分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter,也是为了继续研究我一直在研究的课题:“AI生成同一人物不同动作”,例如:罗培羽:stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图),Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感,后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下,它与controlnet类似,都是在原模型增加一个旁路,然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点,从图中可见,反编译apk 源码其一是在unet的编码阶段增加参数,而controlnet主要是解码阶段;其二是controlnet复制unit的上半部结构,而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型,因此T2I-Adapter的模型较小,默认下占用M左右,而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python,然后把代码clone下来。随后安装依赖项,打开requirements.txt,可以看到依赖项的内容。然后下载示例,下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下,再下载T2I-Adapter的模型到目录下,模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5,也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档,尝试运行一个由深度图生成的例子,下图的左侧是深度图,提示语是"desk, best quality, extremely detailed",右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛,一开始在一台8G显存的服务器上跑,显存不够;重新搭环境在一台G显存的服务器上跑,还是不够;最后用一台G显存的服务器,终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子,下图左侧是骨架图,提示词为"Iron man, high-quality, high-res",右侧是生成的图像。
既然能跑推理,那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行,目标是准备一点点数据把训练代码跑起来,至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步,我们以训练深度图条件为例,来运行train_depth.py。
显然,习惯了,会有一些问题没法直接运行,需要先做两步工作。准备训练数据,分析代码,定位到ldm/data/dataset_depth.py,反推它的数据集结构,然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt,用于存放数据文件的地址,由于只是测试,我就只添加两行。然后准备,图中的.png和.png是结果图,.depth.png和.depth.png是深度图,.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下,都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量,由于T2I-Adapter使用多卡训练,显然我也没这个环境,因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量,因此做简单的设置。
做好准备工作,可以运行程序了,出于硬件条件限制,只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时,完成,按默认的配置,模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么,使用训练出来的模型试试效果,能生成如下(此处只是为了跑起来代码,用训练集来测试),验证了可以跑起来。
运行起来,但这还不够,我们还得看看代码是怎么写法,下一篇见。
PS:《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文,从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起,从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索,一步步介绍AI博弈的原理,而后引出强化学习方法,通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点,值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用,它集合stable-diffusion各项常用功能,还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术,我们也分析了它的源码实现,写了一系列文章。
轮子篇Joystick
轮子篇Joystick 实现指南
在开发过程中,我曾针对摇杆交互遇到不舒适的问题,决定自定义一个轻量级的解决方案。目标是创建一个类似《王者荣耀》风格的摇杆,包括背景、摇杆头以及方向指示。以下是整个过程的概述:UI设计与搭建
首先,根据需求草图,我们使用UGUI构建了一个结构,仅需四个Image组件:Touch区、背景、摇杆头和方向指示。Touch区保持透明以接收触控事件,Dir区在摇杆操作时显示方向。事件处理
借鉴NGUI的经验,利用IEventSystemHandler的OnPointerDown、OnDrag和OnPointerUp事件,定义JoystickEvent类,携带一个Vector2方向数据,以及对应的按下、移动和抬起回调函数。摇杆操作逻辑
关键在于计算摇杆的移动,即向量b(摇杆头中心)与向量a(背景中心)之间的差值,形成向量c,这模拟了摇杆操作的实际效果。注意事项
在Drag回调中,确保正确处理向量计算,确保摇杆移动的准确性。总结与源码分享
这个过程虽然简单,但通过编写代码和分享,我找到了调整心态的方式。最后,我想提醒大家:坚持不易,但放弃就意味着失败。源码已上传至Git,欢迎各位Fork或Star,地址如下: ...还在用BeanUtils拷贝对象?MapStruct才是王者!附源码
MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具,专用于简化 JavaBean 类型之间的映射实现,尤其在多层应用中实体类与数据传输对象(DTO)之间映射的场景中发挥巨大优势。与传统的手工实现映射相比,MapStruct 通过生成高性能且易于理解的映射代码,显著提高了开发效率,降低了错误率。 MapStruct 的核心特点包括: 自动代码生成:MapStruct 作为编译器插件,在编译时自动为映射接口生成映射代码,实现对象属性的快速映射。 性能优化:生成的映射代码基于普通方法调用,高效且类型安全,支持快速开发和错误检查。 约定优于配置:默认提供了丰富的映射规则,减少配置复杂性,但允许用户自定义实现特殊映射行为。 以下是 MapStruct 的基本使用流程: 引入依赖:确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。 定义实体类和 DTO 类:创建需要映射的对象。 创建映射接口:定义映射方法,约定映射规则。 生成映射代码:编译项目,MapStruct 会自动生成实现类,包含所有定义的映射逻辑。 使用映射接口:在客户端代码中注入映射接口,调用映射方法完成对象间的转换。 除了基础用法,MapStruct 还提供了更高级的特性: @Mapper 注解:用于标记映射接口,激活代码生成。 @Mapping 属性:用于配置映射规则,支持多种映射策略,如通过源属性、表达式或常量。 @Mappings、@MappingTarget 等注解:支持更复杂、动态的映射逻辑,如更新已有对象的属性。 扩展功能:如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。 MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示,它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中,MapStruct 的表现优于其他常见拷贝工具,如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中,选择 MapStruct 作为对象映射工具,尤其在需要处理大量数据时,能够显著提升系统性能,优化资源利用。