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今天给大家带来个python小游戏,收藏起来,游戏源码游戏源码上班摸鱼时可以尽情享受游戏的大全乐趣。以下内容按难度等级分类,推理推理从易到难,游戏源码游戏源码让你可以根据自己的大全微信商城asp源码喜好和技能水平选择适合的游戏。 有手就行 这些游戏上手简单,推理推理适合初学者和休闲玩家。游戏源码游戏源码 1、大全吃金币:控制角色吃掉金币。推理推理源码分享
2、游戏源码游戏源码打乒乓:模拟乒乓球对战。大全源码分享
3、推理推理滑雪:控制角色在滑雪板上滑行。游戏源码游戏源码源码分享
4、大全并夕夕版飞机大战:趣味版飞机大战游戏。源码分享
5、打地鼠:经典地鼠游戏。源码分享
简简单单 这些游戏玩法相对简单,易于上手。 6、小恐龙:控制小恐龙跳跃躲避障碍。玩法:上下控制起跳躲避
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7、Dnspy如何生成源码消消乐:消除三个以上相同颜色的方块。玩法:三个相连就能消除
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8、俄罗斯方块:经典的俄罗斯方块游戏。玩法:童年经典,普通模式没啥意思,小时候我们都是玩加速的。
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9、贪吃蛇:经典贪吃蛇游戏。玩法:童年经典,普通魔术也没啥意思,小时候玩的也是加速的。
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普普通通 这些游戏有基本的玩法介绍和源代码。 、点小游戏:通过加减乘除操作达到。玩法:通过加减乘除操作,小学生都没问题的。
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、平衡木:控制角色在平衡木上行走。玩法:小时候的经典游戏,控制左右就行,到后面才有一点点难度。
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、魔兽世界源码搭建外星人入侵:模仿经典游戏的外星人入侵。玩法:这让我想起了魂斗罗那第几关的boss,有点类似,不过魂斗罗那个难度肯定高点。
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、贪心鸟:类似炸弹人的游戏,需要控制走位。玩法:有点类似那个炸弹人,控制好走位问题不大。
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、井字棋:经典的井字棋游戏。玩法:我打赌大家在课堂上肯定玩过这个,想想当年和同桌玩这个废了好几本本子。
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有点困难 这些游戏有一定挑战性,需要一定的策略和技巧。 、炸弹人:经典的炸弹人游戏。玩法详解:小时候的又一经典游戏,小时候很多次都被自己炸死了。
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、保卫森林:类似保卫萝卜的塔防游戏。玩法详解:类似保卫萝卜,水泥厂家源码塔防类的小游戏,布局一定要合理,考虑射程属性等等。
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、五子棋:经典的五子棋游戏。玩法详解:小时候很爱玩,先出是有必胜方法的,后面才知道会有禁手这个规则,就比较复杂了,大家可以学一下先出必胜的开局,有浦月、流星、丘月、游星、慧星等等。
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、吃豆豆:考验手速和操作的跑酷游戏。玩法详解:考验手速和操作和走位,我不喜欢玩这类跑来跑去的。
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、坦克大战:经典的汕头社交app源码坦克大战游戏。玩法详解:这是经典中的经典,小时候玩觉得可难了,操作不必介绍了。
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、超级玛丽:经典的超级玛丽游戏。玩法详解:经典中的经典,小时候玩觉得可难了,操作不必介绍了。
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、水果忍者:切水果游戏,挺解压的。玩法详解:切水果风靡一时的游戏,不知道为啥总是切刀炸掉。
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极度困难 这些游戏挑战性强,需要深入理解和策略。 、飞机大战:有难度的飞机大战游戏。攻略大全:从这里开始的游戏,真正算的上有难度了,这个飞机大战跟童年玩的比起来还是差一点。
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、:风靡一时的游戏。攻略大全:也是曾经风靡一时的,越到后面越难,合成的时候一定要大数放在角落。
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、推箱子:经典的推箱子游戏。攻略大全:以前的那个手机上都有的游戏,越推到后面的关卡越难。
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、塔防:塔防类游戏,有一定速度要求。攻略大全:又是一种塔防类的游戏,有点意思,就是速度太快了,反应不过来。
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、植物大战僵尸:经典的植物大战僵尸游戏。攻略大全:最经典的植物大战僵尸,操作不用介绍了,不过可以自己玩玩看。
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、扫雷:有意思的扫雷游戏。玩法详解:扫雷还是挺有意思的,技能玩又考验推理。
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终极挑战 这些游戏是真正的挑战,需要高度的技巧和策略。 、拼图:三个终极挑战,能完成一个就算你厉害,拼图是我最烦的,太难了。游戏体验:三个终极挑战,能完成一个就算你厉害,拼图是我最烦的,太难了。
、走迷宫:迷宫游戏,考验推理能力。游戏体验:我反正没走出去,大家能走出去吗
、最强游戏:控制难度极大的游戏。游戏体验:可太难控制了。
希望这些游戏能够让你在忙碌的工作之余找到乐趣和放松。记得,选择适合自己的游戏等级,享受编程的乐趣。[新年快乐/AI永不眠]利用任务提升Agent游戏玩法;本地 RAG 手册开源;CogCoM 新模型增强视觉推理能力
本文探讨了开发一种通用的 AI 代理的能力,能够理解和遵循游戏玩法指令的步骤,这是迈向“准备好玩”的能力的一步。研究人员通过将多模态游戏指令集成到决策转换器中,增强了代理的多任务和泛化能力。
现在,使用 Ollama、pgvector 和本地数据,您可以构建一个功能强大的 RAG 系统,将其部署在您自己的硬件上。这本本地 RAG Cookbook 提供了详细的指南和示例,帮助您构建和优化自己的 RAG 系统。
CogCoM 是一种全新的通用视觉语言模型,它具有独特的操作链机制。这使得它能够通过主动调整输入图像来处理多轮视觉推理。该模型已经在 GitHub 上发布。
HuggingFace 发布了一个轻量级的评估库 lighteval,用于基于 HELM 和 Eluther AI 评估工具的语言模型训练。该评估库专注于提供高效易用的评估方法和指标,帮助用户快速准确地评估模型性能。同时,lighteval 还提供了丰富的可定制选项,支持用户自定义评估指标和数据集,并支持在多个 GPU 上进行并行评估。
一种名为 MetaTree 的新型决策树算法在 GitHub 上公开发布。与传统的决策树算法不同,MetaTree 采用 Transformer 模型进行学习,从而提高了泛化能力。MetaTree 在多个数据集上进行了测试,结果表明其在分类和回归任务上均取得了不错的表现。MetaTree 的源代码已经公开,有兴趣的开发者可以前往 GitHub 进行查看。
FunSearch 是一种新的 AI 驱动方法,它将大型语言模型与评估算法相结合,已经在数学科学领域做出了可验证的发现,包括解决了长期存在的 cap set 问题和更高效的 bin-packing 问题算法。它引入了演化方法来生成和评估代码,提供了人类可解释的输出结果,代表了 AI 驱动科学发现的重大飞跃。
HelixML 实现了一套 qapair 提示,从各种不同的角度提取内容,并为每个文档生成内容寻址哈希。这使得微调 Mistral-7B 模型的效果更好。
新加坡 Brilliant Labs 推出了一款名为 Frame 的轻量级 AR 眼镜,配备了一款名为 Noa 的多模态 AI 助手,可以通过集成的 AI 模型如 GPT-4 和稳定扩散执行视觉处理、图像生成等多项任务,获得了多位创业投资人的青睐。
Hugging Face Hub 推出了新的基准数据集,名为 Anime Bench,该数据集包含有关各种动漫角色以及引用的事实,旨在评估语言模型的性能。该数据集包含了来自动漫作品的超过 , 个引用,可以用于测试语言模型的能力,评估其对人物、情节和文化参考的理解程度。这将有助于研究人员开发出对动漫背景下的自然语言处理任务具有鲁棒性的算法,同时也将有助于动漫爱好者更好地理解和交流动漫作品。
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