6、unity版本是2020.3.26f1c1。
1、只做了单人版,粗略调了下最基础的屏幕自适应。
双人模式做了选项,图像资源是有的,要继续写下去的话不难,基本的注释都有写。
2、道具效果音效之类的都做了,包括暂停敌人,钢铁化heart周围的砖块,无敌状态,加生命,现存敌人全爆炸,吃星星升级子弹威力提升皮肤变化等等。
4、暂停道具这里有点问题,只能暂停现存敌人,在暂停时间内生成的新敌人无法暂停,也许可以考虑下动态修改预制体并apply?大概就是通过I/0操作获取固定路径下的所有敌人模型停止身上的脚本,然后通过协程或者其他的办法弄延时10s调用再把它们脚本的enable改回true?ps:只是一个模糊的猜想,不一定能行3、子弹做了抵消效果,敌人有分等级,击中后按种类出现死亡爆炸或者皮肤变换或者生成奖励的效果。
4、地图不是1:1还原,选择了除去出生点和heart之外随机生成的方法,和道具奖励一样有做防止重叠生成的判定。
5、每关总共会生成20个敌人,打完等待一会儿会进入新的一关,中途获得或者得到的生命会继承,主控tank的吃星升级后的状态也会保存进入下一关。
2022/12/10 16:01:55 19.78MB unity 2d C#
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amd个人vega56超频配置文件都在这里!小超Turbo模式到自己超频的提升相对较小,不过就算提升再小也是离我们的小目标更近了一点!虽说努力缩小了,但是依然有12%的差距,除非芯片体质超好,或者上液氮超频,否则Vega56这辈子都摸不到64的屁股了,不过毕竟售价上差了不止10%,能有这样的表现我还是心满意足了,毕竟这多出来的功能都是白X的,得了便宜还是要卖一下乖的。
2018/8/20 16:46:14 3KB amd vega56 vega64 超频
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amd个人vega56超频配置文件都在这里!小超Turbo模式到自己超频的提升相对较小,不过就算提升再小也是离我们的小目标更近了一点!虽说努力缩小了,但是依然有12%的差距,除非芯片体质超好,或者上液氮超频,否则Vega56这辈子都摸不到64的屁股了,不过毕竟售价上差了不止10%,能有这样的表现我还是心满意足了,毕竟这多出来的功能都是白X的,得了便宜还是要卖一下乖的。
2020/8/22 6:22:30 3KB amd vega56 vega64 超频
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海颐特权账号安全管理系统(HAIYI-PAS)让企业用户可以安全地、自动化地管理企业特权账号,包括各种操作系统平台、数据库系统、各种网络设备的管理密码以及业务系统中间件密码,建立系统化自动化的集中安全管理模式,进一步完善符合监管的信息安全和风险管理手段,提升自动防御能力,降低敏感信息外泄的风险。
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这几本书是学习深度学习和TensorFlow的经典书籍,是最新的国外网站到底的书籍,虽然是全英文,但对初学者和提升者都会很有用处。
2016/4/10 8:24:50 149.96MB 深度学习
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这几本书是学习深度学习和TensorFlow的经典书籍,是最新的国外网站到底的书籍,虽然是全英文,但对初学者和提升者都会很有用处。
2016/4/10 8:24:50 149.96MB 深度学习
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提升Firefox浏览器的功能,协助使用者更方便的使用。
添加方式:打开firefox右上角菜单栏,找到附加组件选项,选择设置-从文件安装组件。
2017/6/26 11:40:33 54KB 浏览器插件 Firefox hackbar
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提升Firefox浏览器的功能,协助使用者更方便的使用。
添加方式:打开firefox右上角菜单栏,找到附加组件选项,选择设置-从文件安装组件。
2017/8/11 11:56:27 54KB 浏览器插件 Firefox hackbar
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无论什么样的并行计算方式,其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力,并能灵活满足各种需求。
相对于传统基于单机编写的运行程序,如果使用该方式改写为多机并行程序,能够充分利用多机多核cpu的资源,使得运行效率得到大幅度提升,那么这是一个好的靠谱的并行计算方式,反之,又难使用又难直接看出并行计算优势,还要耗费大量学习成本,那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂,如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘,关联推荐模型等等,如果以真实场景举例,初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而,我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
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无论什么样的并行计算方式,其终极目的都是为了有效利用多机多核的计算能力,并能灵活满足各种需求。
相对于传统基于单机编写的运行程序,如果使用该方式改写为多机并行程序,能够充分利用多机多核cpu的资源,使得运行效率得到大幅度提升,那么这是一个好的靠谱的并行计算方式,反之,又难使用又难直接看出并行计算优势,还要耗费大量学习成本,那就不是一个好的方式。
由于并行计算在互联网应用的业务场景都比较复杂,如海量数据商品搜索、广告点击算法、用户行为挖掘,关联推荐模型等等,如果以真实场景举例,初学者很容易被业务本身的复杂度绕晕了头。
因而,我们需要一个通俗易懂的例子来直接看到并行计算的优势。
数字排列组合是个经典的算法
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡