《刺桐：Godot引擎的独立2D游戏》是一款基于开源Godot Engine开发的2D游戏项目，它展示了Godot引擎在2D游戏开发中的强大功能和灵活性。Godot Engine是一个免费、开源的游戏开发框架，支持2D和3D游戏开发，并且广泛受到开发者们的欢迎，尤其是对于那些想要掌握游戏开发技术或者寻找低门槛开发工具的人来说。 在这款名为“刺桐”的游戏中，开发者可能使用了GDScript，这是一种专为Godot设计的脚本语言，语法简洁，易于学习，同时提供了与C#类似的面向对象编程能力。GDScript是Godot Engine的核心组成部分，用于创建游戏逻辑、控制游戏行为和交互。 通过参与这个项目，你可以学习到以下关键知识点： 1. **GDScript基础**：了解GDScript的基本语法，包括变量声明、数据类型、函数定义、条件语句、循环结构等，以及如何使用它们来编写游戏逻辑。 2. **节点系统**：Godot的节点系统是其核心架构，通过组合不同的节点（如Sprite、CollisionShape2D、RigidBody2D等）可以构建出复杂的游戏场景。你需要理解如何创建、连接和配置这些节点，以实现游戏的对象和物理行为。 3. **2D动画**：Godot支持精灵表（SpriteSheet）和帧动画，你可以学习如何导入和管理2D动画，以及如何根据游戏事件触发这些动画。 4. **碰撞检测**：在2D游戏中，碰撞检测是必不可少的。Godot提供了内置的碰撞形状和检测机制，你需要知道如何设置碰撞区域，以及处理碰撞事件。 5. **用户输入处理**：学会如何捕获和响应玩家的键盘、鼠标或触摸屏输入，以控制游戏中的角色或物体移动和交互。 6. **游戏逻辑**：通过编写GDScript，你可以创建游戏规则，比如计分系统、生命值管理、敌人AI等，这些都是构成游戏核心玩法的关键部分。 7. **场景管理**：理解Godot的场景系统，学习如何组织游戏的不同部分（如菜单、关卡、游戏结束画面）为单独的场景，并进行切换和加载。 8. **资源管理**：Godot支持多种资源类型，包括音频、图像、纹理、字体等。学习如何导入、管理和优化这些资源，以确保游戏性能。 9. **教程和文档**：项目中可能包含一系列教程，帮助你逐步学习和实践Godot Engine的使用，理解这些教程并跟随实践将大大加速你的学习过程。 10. **调试与优化**：通过项目的实际开发，你会学到如何使用Godot的内置调试工具，以及如何优化游戏性能，如减少不必要的计算、优化内存使用等。 “刺桐”项目不仅是一个独立的2D游戏，更是一个丰富的学习资源，涵盖了Godot Engine开发中的多个关键领域。通过研究这个项目，你可以深入理解2D游戏开发流程，提升你的GDScript编程技巧，最终能够独立地创建自己的2D游戏。

V8 引擎简介 Google V8 引擎使用 C++ 代码编写，实现了 ECMAScript 规范的第五版，可以运行在所有的主流操作系统中，甚至可以运行在移动终端 ( 基于 ARM 的处理器，如 HTC G7 等 )。V8 最早被开发用以嵌入到 Google 的开源浏览器 Chrome 中，但是 V8 是一个可以独立的模块，完全可以嵌入您自己的应用，著名的 Node.js( 一个异步的服务器框架，可以在服务端使用 JavaScript 写出高效的网络服务器 ) 就是基于 V8 引擎的。 和其他 JavaScript 引擎一样，V8 会编译 / 执行 JavaScript 代码，管理内存，负责垃圾回收，与宿主语言的交互等。V8 的垃圾回收器采用了众多技术，使得其运行效率大大提高。通过暴露宿主对象 ( 变量，函数等 ) 到 JavaScript，JavaScript 可以访问宿主环境中的对象，并在脚本中完成对宿主对象的操作。 吐槽：V8的各种奇淫技巧简直能折磨死很多人 我用C++封装了V8的基本功能（执行并编译JavaScript代码）供易语言调用（压缩后1.34 MB）,感觉性能还不错,现在分享给大家使用 【在易语言编译版测试中,执行10万次JSON.stringify([1,2,3])用时1.3秒,执行一次TEA加密用时16毫秒】 注意：每个V8对象都是线程安全的,你可以在多线程环境下放心的使用

在互联网世界中，搜索引擎扮演着至关重要的角色，它们通过网络爬虫（也称为搜索引擎蜘蛛）自动遍历网页，抓取信息并建立索引，以便用户能够快速找到所需内容。本资源包提供了一组特定的IP地址，这些地址关联于知名的搜索引擎，包括360搜索、Bing、百度、谷歌、神马、搜狗以及头条。了解这些IP地址对于网站管理员尤其重要，因为他们可以据此优化网站的SEO策略，提高网站的搜索引擎排名。 让我们详细了解一下这些搜索引擎： 1. **360搜索**：由奇虎360公司推出的搜索引擎，它在国内市场占有一定份额，其爬虫负责抓取网页并更新索引。 2. **Bing**：微软的搜索引擎，全球范围内使用广泛，其爬虫有助于网站在全球范围内的可见性。 3. **百度**：中国最大的搜索引擎，其爬虫名为“Baiduspider”，对国内网站的收录和排名有着决定性影响。 4. **谷歌**：全球领先的搜索引擎，其爬虫称为“Googlebot”，对网站的国际曝光度至关重要。 5. **神马**：阿里巴巴旗下的移动搜索引擎，主要针对手机用户，其爬虫在移动SEO中起关键作用。 6. **搜狗**：中国另一家知名的搜索引擎，其爬虫有助于提升网站在搜狗搜索结果中的表现。 7. **头条**：字节跳动公司的搜索引擎，尽管相对较新，但依托于其强大的推荐算法，其爬虫在信息获取上也有着不容忽视的作用。 网站管理员可以利用这些IP列表来识别访问网站的搜索引擎爬虫，确保它们能顺利抓取网站内容。同时，对于一些需要限制抓取或优化加载速度的页面，可以针对这些IP设置相应的策略。例如，可以通过白名单机制，优先服务这些搜索引擎爬虫，保证重要页面的抓取效率，避免因为误封导致的搜索引擎排名下降。 此外，了解这些爬虫的活动规律和偏好，可以帮助优化网站的结构、内容和代码，提高爬虫的抓取效率。例如，使用清晰的HTML结构，避免使用JavaScript或Flash来呈现关键内容，确保网站有良好的响应速度，以及提供站点地图等，都能提升搜索引擎对网站的友好度。 需要注意的是，虽然这些IP地址可以提供一定的帮助，但搜索引擎的爬虫策略是不断变化的，IP地址可能会有所更新。因此，定期检查和更新爬虫IP列表，结合搜索引擎的官方文档，是保持网站优化效果的关键。 总结来说，这个压缩包提供的搜索引擎蜘蛛IP列表是网站管理员进行SEO工作的重要参考工具，通过对这些IP的识别和管理，可以更好地调整网站策略，提升搜索引擎的可见性和排名。同时，深入理解不同搜索引擎的工作原理和偏好，是实现这一目标的关键。

springboot+谷歌搜索引擎实现Telegram搜群机器人 Telegram搜群机器人 提供实现思路方法 内附详细图文说明，替换参数即可运行。 供学习，和参考。 若有不足，欢迎互相学习。

本文将对开源物联网平台Thingsboard进行深入的源码分析，旨在帮助读者理解其内部机制、项目架构以及规则引擎的工作原理。Thingsboard是一款强大的设备管理平台，提供了丰富的功能，如数据可视化、设备连接管理、规则引擎等，广泛应用于物联网(IoT)解决方案。 ### 第一章：项目框架整理说明 #### 1.1 项目框架说明 在Thingsboard的源码中，我们可以看到一个清晰的包结构，这有助于我们理解项目的组织方式和功能划分。表1-1列出了主要的代码包及其功能： - **package包**：包含了核心的服务和接口，例如数据存储、设备API、用户API等。 - **thingsboard**包：这是项目的核心部分，包括了服务器端的主要组件，如数据处理、规则引擎、微服务通信等。 - **thingsboard-gateway**：处理与各种物联网网关的连接和协议适配，支持MQTT、CoAP等多种通信协议。 - **thingsboard-mqtt**和**thingsboard-coap**：分别专注于MQTT和CoAP协议的实现。 #### 1.1.1 package包功能描述 包`package`通常包含基础服务和接口，用于定义系统的基础结构和交互方式。 #### 1.1.2 thingsboard开发主要涉及的包 在`thingsboard`包中，有以下几个关键子包： - **api**：定义了对外提供的REST API和内部服务间通信的接口。 - **dao**：实现了数据访问对象，负责与数据库的交互。 - **model**：定义了系统中的实体模型，如设备、属性、事件等。 - **service**：包含了业务逻辑，处理设备管理、用户管理、规则引擎执行等核心功能。 #### 1.1.3 thingsboard代码类及接口说明 在这些包中，有几个关键的类和接口值得关注，例如`DeviceService`负责设备的生命周期管理，`RuleEngineService`则处理规则引擎的执行。 ### 第二章：Thingsboard涉及到的流程图 #### 1.2 物联网网关架构 物联网网关是连接物理世界和Thingsboard的桥梁，它负责收集来自传感器的数据并转发至Thingsboard，同时接收平台的控制指令并发送给设备。 #### 1.3 ThingsBoard微服务架构 Thingsboard采用微服务架构，各个服务之间通过API进行通信，这种设计使得系统可扩展性更强，能够独立部署和升级。 #### 1.4 Thingsboard产品架构 Thingsboard的整体架构包括前端UI、后端服务、数据库和网关组件。前端负责用户界面展示，后端处理业务逻辑，数据库存储设备和数据，网关组件则实现了多种物联网协议的支持。 #### 1.5 Thingsboard规则引擎 规则引擎是Thingsboard的核心特性之一，它允许用户通过图形化界面定义数据处理规则，如数据过滤、转换、触发告警等。规则由一系列操作节点组成，这些节点按照定义的顺序执行，形成一个数据处理链。 #### 1.6 ThingsBoard Architecture 完整的架构图详细展示了从设备数据采集、传输到平台处理、再到用户界面展示的整个流程，包括数据的存储、计算、分析和可视化等多个环节。 通过对Thingsboard的源码分析，我们可以深入理解其工作原理，这对于开发者来说是宝贵的资源，有助于定制化开发、优化性能或扩展新功能。此外，了解这些技术点对于物联网项目的规划和实施也具有重要意义。

《噩梦射手》第三人称射击类3D游戏- unity大作业（包含所有项目文件，以及成品打包点击即玩）关注自取 简介：这款游戏与飞机大战类似，都是入门级的开发游戏，但却能教会我们很多Unity游戏开发的知识，是我们成为更好的Unity开发者的阶梯 关键词：3D类游戏；Unity3D游戏引擎；第三人称射击游戏

语义推导引擎pellet是基于OWL2（Web Ontology Language 2）的高级知识表示和推理工具，它由Java编程语言实现，因此具有高度的跨平台性和可扩展性。在IT领域，尤其是在数据集成、知识管理和人工智能应用中，pellet引擎扮演着至关重要的角色。以下是对pellet引擎及其相关概念的详细阐述： 1. **OWL2**：OWL2是一种强大的本体语言，用于构建和共享结构化的、形式化的知识表示，是W3C推荐的标准。与RDF（Resource Description Framework）和RDFS（RDF Schema）相比，OWL2提供了更复杂的类、属性和个体的概念，以及更强的推理能力，使用户能够进行精确的数据建模和智能推理。 2. **语义推导**：语义推导是基于本体的推理过程，通过应用逻辑规则，从已知的事实和规则中推断出新的知识。pellet引擎能够自动推导出模型中的隐含信息，如类的实例关系、属性的值等，这对于知识发现和决策支持至关重要。 3. **pellet引擎的功能**： - **类一致性检查**：pellet可以检查模型中的类是否满足其定义的所有约束，例如，确定某个类的实例是否符合其超类的所有特征。 - **最具体类型（Most Specific Type，MST）计算**：当给定一个实体时，pellet能找出模型中最具体的类，即该实体最可能属于的类。 - **类分层结构**：pellet可以构建和维护类的层次结构，帮助用户理解和探索知识模型。 - **数据和类的实例化**：pellet允许动态添加实例到模型中，并根据本体规则进行推理。 - **查询服务**：pellet支持SPARQL查询，使得用户可以检索和操作模型中的信息。 4. **源码上载**：提供pellet的源代码意味着开发人员可以深入理解其工作原理，对其进行定制或与其他系统集成，同时也方便了社区的贡献和改进。 5. **应用领域**：pellet广泛应用于生物医学信息学、智能健康、推荐系统、知识图谱构建、数据融合等多个领域。例如，在医疗领域，可以利用pellet进行疾病分类和诊断推理；在推荐系统中，可以基于用户和物品的属性进行个性化推荐。 6. **使用pellet的步骤**： - 安装和配置Java环境：pellet是用Java编写的，所以首先需要安装Java运行环境。 - 获取pellet库：下载pellet-2.3.1压缩包并解压，包含了库文件和相关文档。 - 集成到项目中：将pellet库导入到项目中，通过Java API调用pellet的功能。 - 编写推理逻辑：根据需求编写代码，利用pellet提供的API进行推理操作。 7. **进一步学习和资源**：为了更好地理解和使用pellet，开发者可以参考pellet的官方文档，参与相关的社区讨论，或者查阅有关OWL2和本体推理的学术文献。 pellet作为一款强大的语义推导引擎，为IT专业人士提供了构建智能应用、处理复杂知识结构的强大工具，其开源特性也促进了技术的持续发展和创新。通过深入理解和熟练运用pellet，开发者能够解锁更多数据的潜在价值，提升系统的智能化水平。

《通用格斗引擎源码详解：Universal Fighting Engine (SOURCE) 1.8.2》 在游戏开发领域，特别是格斗类游戏制作中，引擎的选择至关重要。通用格斗引擎（Universal Fighting Engine，简称UFE）是一款专为格斗游戏设计的开源引擎，它基于Unity平台，提供了丰富的功能和优化，旨在简化开发者的工作流程，提高开发效率。本文将深入探讨UFE 1.8.2版本的源码，揭示其核心设计理念和技术实现。 一、Unity与格斗游戏的结合 Unity是全球广泛应用的游戏开发引擎，以其跨平台能力、可视化编辑器和强大的脚本系统闻名。UFE作为Unity的一个扩展，充分利用了Unity的优点，为格斗游戏提供了专门的物理模拟、角色动画、战斗系统和网络同步等功能。UFE源码中包含了大量的C#脚本，这些脚本与Unity的组件系统相结合，实现了复杂的格斗游戏逻辑。 二、物理引擎与战斗系统 在格斗游戏中，物理引擎对于角色动作的真实感和打击感至关重要。UFE 1.8.2源码中的物理组件，如Rigidbody和Collider，被精心配置以模拟真实的碰撞和动作。同时，战斗系统的实现包括攻击判定、连招设计、伤害计算等，这些都是通过脚本实现的，源码中这部分内容值得深入研究。 三、角色动画与交互 格斗游戏的角色动画不仅要流畅，还要能够准确反映角色的动作和状态。UFE 1.8.2支持Unity的Animator组件，允许开发者创建和管理复杂的动画状态机。源码中包含了动画触发和过渡的逻辑，使得角色在不同状态下可以无缝切换。 四、网络同步与多人对战 对于在线格斗游戏，网络同步是关键。UFE 1.8.2提供了网络同步机制，确保玩家之间的动作和战斗结果能够实时更新。源码中涉及了UNET框架的使用，这是Unity内置的网络解决方案，通过它实现角色状态的同步和网络延迟的处理。 五、UI与界面设计 UFE不仅关注游戏的核心战斗部分，还提供了一套完整的用户界面（UI）系统，包括选择角色、加载界面、计分系统等。源码中有关UI的脚本，如Button事件绑定、UI元素动态更新，展示了如何在Unity中构建响应式的界面。 六、扩展与自定义 为了适应各种不同的格斗游戏需求，UFE 1.8.2源码设计时考虑了可扩展性。开发者可以通过继承或重写已有的脚本，轻松地添加新的角色、技能或者调整游戏规则。 总结，通用格斗引擎（UFE）1.8.2的源码是一份宝贵的资源，它为开发者提供了深入了解格斗游戏开发的机会。通过对源码的深入学习和分析，开发者不仅可以掌握格斗游戏的核心技术，还可以借鉴其中的设计思想，应用于自己的项目，创造出更出色的游戏体验。

【基于大语言模型的交互式视频检索引擎】 在当今信息化社会，视频数据量激增，如何高效地检索和获取相关信息成为了一个重要的问题。基于大语言模型的交互式视频检索引擎正是为了解决这一挑战而设计的。这类系统利用自然语言理解和生成能力强大的大语言模型，结合Python与Django框架，提供用户友好的接口，使得用户可以通过输入自然语言查询来检索相关视频。 **大语言模型** 大语言模型，如BERT、GPT系列或T5等，是深度学习在自然语言处理领域的突破性成果。这些模型通过海量文本数据的预训练，学会了理解和生成人类语言的能力。它们能够理解复杂的语义关系，执行语义解析，进行问答系统构建，甚至生成连贯的文章。在视频检索引擎中，大语言模型可以将用户的自然语言查询转化为可供搜索引擎理解的关键词，提高了查询的准确性和用户体验。 **Python编程语言** Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习和Web开发的高级编程语言。其简洁的语法和丰富的库生态系统使得开发变得更加便捷。在视频检索引擎中，Python用于编写后端逻辑，处理数据处理、模型调用以及与数据库的交互等工作。Python的Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库可以轻松集成大语言模型，实现高效的文本分析。 **Django Web框架** Django是Python的一个高级Web开发框架，它遵循MVT（Model-View-Template）架构模式，提供了快速开发、安全和可维护的Web应用。在交互式视频检索引擎中，Django负责处理用户请求，渲染页面，以及管理数据库。通过Django的URL路由系统，我们可以方便地定义用户接口，并通过视图函数处理请求，返回响应。同时，Django的ORM（对象关系映射）层简化了数据库操作，使得开发者可以专注于业务逻辑，而非底层数据库细节。 **实现过程** 1. **数据预处理**：需要对视频内容进行转码，提取关键帧和音频，并使用计算机视觉技术（如OpenCV）和音频处理库（如librosa）进行特征提取，生成视频的语义表示。 2. **模型集成**：将大语言模型整合到Python环境中，通过API调用或直接加载模型权重，使其能够处理用户输入的自然语言查询。 3. **查询处理**：用户输入查询后，大语言模型会对其进行解析，生成与视频特征相匹配的关键信息。 4. **检索匹配**：将处理后的查询与视频的语义表示进行比较，使用相似度算法（如余弦相似度）找出最相关的视频。 5. **结果展示**：Django框架根据匹配结果生成动态网页，将视频列表展示给用户，同时支持排序和过滤功能。 6. **交互优化**：通过用户反馈和点击率，持续优化模型和检索策略，提升检索效果和用户体验。 基于大语言模型的交互式视频检索引擎结合了Python的灵活性和Django的强大功能，实现了自然语言与视频内容之间的高效匹配，为用户提供了一种直观且有效的检索方式。随着技术的发展，此类引擎有望在视频搜索引擎领域发挥越来越重要的作用。

Flowable是一款开源的工作流引擎，它支持BPMN（Business Process Model and Notation）标准，为企业提供流程自动化和业务流程管理的能力。在Flowable v6.5.0这个版本中，我们找到了一个中文开发手册，这将极大地帮助中国开发者理解和应用这个强大的工具。 Flowable的核心特性包括对BPMN 2.0标准的全面支持，这意味着它能够处理复杂的业务流程模型，包括任务分配、决策节点、事件触发等。BPMN是一种图形化的语言，用于描述和设计业务流程，它通过各种图形元素如泳道、任务、网关和事件来表达流程逻辑。 在Flowable v6.5.0的中文开发手册中，你可能会了解到以下关键知识点： 1. **安装与配置**：如何下载Flowable的源代码或二进制包，以及在不同的操作系统和开发环境中进行安装和配置。这通常涉及到数据库连接、服务器设置和环境变量配置。 2. **API和SDK**：Flowable提供了Java API和RESTful服务接口，允许开发者在应用程序中集成工作流功能。手册会详细介绍如何使用这些API创建、启动、管理和结束流程实例。 3. **BPMN模型设计**：详细讲解如何使用BPMN元素创建流程图，包括用户任务、服务任务、脚本任务、并发分支（并行网关）、条件分支（ Exclusive Gateway）以及事件（例如消息事件、信号事件）等。 4. **流程实例的生命周期**：从流程定义的部署到流程实例的启动，再到流程实例的执行和结束，手册会阐述每个阶段的细节，包括任务的分配、任务的完成、流程的跳转和回退等。 5. **表单和字段**：Flowable支持与流程实例关联的表单数据，开发者可以创建和管理表单字段，收集和处理流程中的业务数据。 6. **监听器和事件**：Flowable允许添加监听器来捕获流程中的特定事件，如任务的创建、更新和完成，或者流程实例的启动和结束。这有助于实现自定义的业务逻辑。 7. **决策表(DMN)**：Flowable还支持DMN 1.1标准，可以用来定义和执行决策规则。手册会介绍如何创建和使用决策表，以辅助流程中的决策过程。 8. **历史查询**：Flowable提供历史查询API，用于跟踪和分析流程实例的执行历史，这对于流程审计和优化至关重要。 9. **监控和管理工具**：Flowable提供了Web管理界面，可以用于查看流程状态、管理任务、查看日志以及进行其他运维操作。 10. **案例研究和最佳实践**：手册可能包含一些实际应用场景和最佳实践，帮助开发者更好地理解和应用Flowable。 通过深入学习Flowable v6.5.0的中文开发手册，开发者不仅可以掌握Flowable的基本用法，还能了解如何根据实际需求进行定制化开发，从而在企业流程自动化和优化中发挥重要作用。