当前位置: 首页 > news >正文

[游戏设计原理_1] 对称性和同步性 | 合作与对抗 | 公平 | 反馈循环

目录

1、游戏的对称性/非对称性和同步性

2、A最大,鬼万能

3、巴特尔的玩家分类理论

4、合作与对抗

5、公平

总结

6.反馈循环

7.加德纳的多元智能理论

8.霍华德的隐匿性游戏设计法则


参考《游戏设计的100个原理》

1、游戏的对称性/非对称性和同步性

在对称性游戏(Symmetric gameplay)中,参与游戏的玩家体验完全一样。

  • 比如我们熟知的象棋就是一个典型的对称性游戏的例子,下象棋的两个玩家轮流执行自己的动作,两人看到的画面完全同步,都和对方完全一样。
  • 很多多人游戏会让所有的玩家在同一时间看到相同的场景。比如我们常见的赛车游戏,一局游戏里所有的玩家会看到完全相同的小全景图,显示所有人的进展情况,而每一个玩家的主窗口会以他自己的赛车为画面中心,以便于他精确地操控自己的赛车。

从这个角度看,这个游戏既是对称性游戏又是非对称性游戏,因为游戏中既有完全相同的全景图又有各个赛车所处环境的独有界面。


非对称性游戏(Asymmetric gameplay)中,参与游戏的玩家的体验并不完全一样。《第五人格》就是一个典型的非对称性游戏。在这个游戏中,监管者和求生者的扮演者所拥有的能力完全不同。

  • 此外在一些电子游戏中,一些玩家可以利用特殊技能看到其他玩家看不到的事物,比如陷阱。
  • 这些都属于有目的的不对称。
  • 有时,游戏中的延迟也会导致玩家看到的画面有不同。
  • 这种意外产生的信息不对称可能会产生这样的后果,比如玩家误以为他打出了一枪,事实上,因为服务器还没能把信息传递给他,他可能已经被看不见的对手击中了。

这就让我们开始思考同步性(synchronicity)问题。同步的游戏是指在游戏过程中参与的双方同时发动自己的动作。

这是多人网络游戏中常见的形式。玩家同时在线时通常会看到几乎相同的画面。多人游戏机游戏的特点正是如此,如《王者荣耀》就拥有完美的同步性。

而有些游戏采用的则是非同步的游戏机制。

比如上面说的象棋,在这样的游戏机制中,一位玩家先采取一步行动,网络将这一步行动传达至游戏的另一方,另一位玩家再采取相应的行动。

即使两位玩家同时在线,这个过程也需要一定的时间。

2、A最大,鬼万能

A最大,鬼万能代表的是一种游戏中的组织架构方式,在这种架构方式下,一系列游戏中的对象可以根据它们在游戏中的价值或等级重组。
 


在扑克牌游戏中,A自法国大革命以来就被认为是最大的牌,甚至大过K、Q和J(这3张牌在社会象征性的层面有着更高的级别),以及其他的数字牌,尽管A代表的数字1是这些数字中最小的。

  • 西班牙扑克中也有和K、Q、J类似的王、骑士和武士,王比骑士大,而骑士比武士大。
  • 无论如何,玩家在开始扑克牌游戏之前都要建立一套规则,确定最大的牌。这样他们可以在不改变游戏基本规则,甚至不需要玩家重新抓一手牌的前提下,改变特定结果的概率分布。
  • 叫主牌可以在任意时刻改变场上可用扑克牌的分布而无需重新洗牌。任何一个玩家都能了解其中所有元素的游戏,特别是其中那些元素的价值能够排序的游戏,都可以包含一个快速的关于A大还是K大的决定。

有一些游戏利用这个原理,在游戏进行时中途改变这个大小顺序,或是要求玩家根据自己或团队的目标来重新定一张最大的牌。这就给游戏引入了多样性和惊喜,避免了过多的重复。

除了重新打乱之前牌力大小的机制,鬼牌可以作为万能牌的设定,也进一步为游戏增加了复杂性。万能牌可以替代游戏中的任何其他牌。

  • 事实上,万能牌就是一个玩家可根据需要随意赋值的空变量。玩家通常使用那些能改变价值的牌来使自己更接近胜利,而鬼牌或者其他的万能牌则可能是这些牌中价值最高的。它们可能比A更有用,虽然A价值很高,但是改变某张牌的价值从而组成一个更强力的牌组则为游戏增添了更多复杂性。
  • 有一些游戏把好几种元素(或者牌)当作万能牌,这就使得游戏元素的原始分布变得更加复杂。这些万能牌可以随意变换,增加了稀有事件的发生频率,因为它们使游戏元素的原始分布在概率上更加频繁。
  • 比如,在扑克游戏中,Deuce这一万能牌可使得4张低价值的牌变成一组非常有价值的手牌;试想一下你可以把一张2用来和你的手牌组成皇家同花顺,又或者把起手的2和7(从统计学来看这是最差的开局了)改换成一对7。
  • 同样,把方块或者红牌规定为万能牌的话,就能在其他规则不变的情况下在统计学上为玩家提供更多可选项

3、巴特尔的玩家分类理论

理查德·巴特尔(Richard Bartle)是多用户游戏领域的先锋,第一个多人参与的MUD(Multi-user Dungeon,多用户地牢)游戏的联合开发者。

MUD 游戏让多个用户可以在同一个虚拟的世界中一起探险,并且让用户能与其他玩家进行互动。

巴特尔和他的合作者们在创造MUD的过程中细分了玩家的行为并以此启发设计师。

  • 他在1996年发表了一篇题为《牌上的花色——MUD中的玩家》(Hearts,Clubs,Diamonds,Spades:Players Who Suit MUDs)的论文,将MUD 游戏中玩家的行为分成了4个基本类别。
  • 尽管在这之后有很多研究对完善玩家分类的拓扑图谱做出了贡献,巴特尔的分类始终以其简单和广泛性受到欢迎和认可。

成就型玩家(Achievers)(方片)

  • 主要已关注的是如何在游戏中取胜或达成某些特定的目标。
  • 这些目标可能包括游戏固有的成就或者玩家自己制定的目标,比如:“我要达到80级”,“我要在排行榜上名列前茅”,“我要挣到100万个金币”,或者“我要在3个小时之内只用这把刀把这个游戏打通关”……

探险型玩家(Explorers)(黑桃)

  • 尝试在虚拟世界的系统中寻找一切他们所能找到的东西。
  • 游戏设计师通常属于这一类型。收集爱好者也是探险型玩家中的一类。
  • 口袋妖怪(Pokemon)就是一个对探险型玩家很有诱惑力的游戏——玩家不仅可以在地图上探险来探索虚拟世界的广度,而且细致及透明的战争机制对用户而言也很有趣且易学,让用户对探索游戏机制产生极大的兴趣。那些在游戏中试图搜集所有可能得到的
    物品的玩家都是典型的探险型玩家。

社交型玩家(Socializers)(红桃)

  • 享受在游戏过程中与其他玩家的互动。除了人类一起游戏的社交本能,他们喜欢利用公会和团队的机制来进一步强化自己的社会存在感。

杀手型玩家(Killers)(梅花)

  • 喜欢把他们自己的意愿强加给他人。
  • 杀手型玩家又可以分为两类:有一类杀手型玩家在游戏中杀人是为了显示他们的强大
  • 而另一类玩家的目的是骚扰或激怒其他人,我们把这部分玩家称为“破坏者”(griefers)。

巴特尔用两条轴线分出的4个象限来分析这4种不同的玩家。

  • X轴从左至右分别是玩家(Players)和世界(World),Y 轴从下至上分别是“交互于”(Interacting With)和“作用于”(Acting On)。
  • 成就型玩家倾向于作用于世界,探险型玩家倾向于交互于世界,社交型玩家倾向于交互于其他玩家,杀手型玩家倾向于作用于其他玩家

4、合作与对抗

当与超过一个玩家一起玩游戏时,有两种可能的玩家类型:合作型和对抗型。

更多的情况下,游戏在本质上就是对抗性或竞争性的。

在合作型的游戏中(co-op play),两个或多个玩家共享一个目标,并且通过共同努力去实现这个目标。

  • 桌上角色扮演类游戏(table top roleplaying games)就是很好的例子。这类游戏中,几个玩家被组合在一起去进行冒险,在这种情况下,玩家团队需要对抗的障碍通常是游戏设计中的虚拟世界,或是游戏主持者的想象。
  • 在视频游戏中,合作游戏通常是两个或两个以上玩家与人工智能选手的对抗。玩家可以交易物品,相互治疗,使用互补的游戏战略(如主战坦克与远程武器的联手使用),或更为动态的方式(如相互给予身体上的增强互补)以通过单个玩家靠自身能力无法通过的障碍物。

《动物之森》(Animal Crossing)就是一个合作游戏。玩家把自己的游戏卡插到别人的主机上可以帮助他解锁新的内容。很多游戏有可解锁的结尾,需要玩家们一起合作去解决最后的挑战。

主机游戏(consolegame)中玩家通常可以在同一个控制台上一起进行合作游戏,而后来慢慢可以允许两名玩家通过一个控制台和网络另一端的其他玩家一起合作。

  • 即使在单人游戏中合作的玩法依然有可能通过玩家与以前保存的自己来合作实现。
  • 在团队竞技体育项目中,合作和对抗是同时存在的。
  • 在一个团队里,队员与每一个队友合作,每人负责自己的位置,来让团队在比赛中走得更远。团队由此变得有竞争力,和对阵的团队竞争来得分。第一人称射击游戏提供的就是这样以团队合作为基础的竞争性的游戏体验(参见原理29“志愿者困境”和原理26“公地悲剧”)。

对抗型游戏的概念很简单:

  • 一个或一组玩家与另一个(或一组)对抗去取得胜利。通常对抗的玩家中只有一个(或一组)能获胜,除非这个游戏能以平局结束。对抗性的竞争是很多多人游戏的核心,而也有很多单人游戏以之前的最高分为对抗对象。
  • 一个高尔夫玩家可能在某些特定的球区中与其他玩家进行比赛,但他也总是在挑战自己之前的分数。
  • 在这样的比赛中,玩家可能会输给对手,但赢得自己的个人最好成绩。这在保龄球、赛车或者多人参加的第一人称射击游戏(first-person shooter,FPS)如《军团要塞2》(TeamFortress 2)中也同样成立。

请记住,个别游戏机制和功能可能会起到鼓励或阻止玩家之间的合作或对抗的作用,有时候会是以意想不到的方式产生作用。

例如,许多游戏中显示玩家的好友列表来鼓励社交互动,但是这些列表是以排行榜的形式来显示的,这就鼓励了玩家之间的竞争,而不是合作。
(最近没玩游戏了,贴个 leetcode 的排行榜...😗

追求在排行榜上达到一定位置这样的游戏目标和其他直接对抗的游戏一样具有竞争性

5、公平

根据字典,所谓公平,意味着某事某物是公正的、无偏见的。游戏设计中的公平性也是一样——游戏对于玩家必须是公平的。

  • 换句话说,游戏必须不偏不倚,不对玩家作弊。举例来说,如果玩家被告知他通过完成动作Y能得到回报X,那么我们在他完成Y之后却给他回报Z,这对该玩家来说就是不公平的。
  • 在这种情况下,游戏与玩家的合约被打破了。当游戏与玩家订立了一个合约,这个合约必须是公平的。
  • 公平性在那些投机类的游戏中尤其重要。通过加权生成特别结果的老虎机游戏就是不公平的。随机性以及对它的保证是与玩家的合约中的一部分。违背这个合约即是对玩家不公平。

在俄罗斯方块游戏中,与玩家合约的一部分是“下一个方块将会从7种标准方块中随机出现”。玩家经常会将游戏中的随机行为看作是不随机的,他们认为游戏是故意给他们不想要的方块。

如果真的是这样的话,这个游戏是不公平的、不诚信的。事实上俄罗斯方块中方块的掉落确实是完全随机的,但是玩家会感觉有背后的行为模式,并把这些归咎于想象中的不公平。

类似地,如果一个游戏的难度在逐步提高的过程中突然出现一个大的飞跃,会被玩家认为不公平——事实上这也确实不公平。

游戏的难度应该平稳地逐渐上升,这样玩家才不会觉得被欺骗或受到不公正的待遇。

如果想在对公平的基本认识上更进一步的话,我们可以看看拉宾(Rabin)的公平模型。这个模型基于3个核心规则。

  • 第一,对于那些友好的人们,其他人愿意牺牲他们自己的物质利益。也就是说,如果在一个游戏中玩家们表现友好,那么一个独立的玩家会更容易表现出利他行为或是愿意为友好的玩家们牺牲一些自己的物质利益。
  • 第二,基本上可以认为是第一条的反面——玩家将会愿意损失自己的物质利益去惩罚那些不友好的玩家。如果一个玩家有意对其他玩家不友好,另一位玩家为了让他受到惩罚,将宁愿在一定程度上损失自己的物质利益。
  • 第三,第一和第二条规则在物质损失越小的情况下越容易发生。换句话说,玩家需要放弃的物质利益越小,他们越容易参与到前面提到的那些利他或是惩罚行为中去。

显然,拉宾的公平规则适用于多人游戏。

  • 举例来说,在社交游戏中赠送礼品通常没有什么成本,所以玩家们常会给其他对他们友好的玩家赠送礼品。
  • 另一方面,在大型多人在线游戏(massively multiplayeronline,MMO)中,如果杀死一个玩家会导致十分严重的物质损失,绝大部分人都会尽量避免去杀死其他人哪怕是最不友好的玩家。

当玩家觉得游戏给了他们不公平的对待时,他们有可能会退出游戏。

当玩家觉得其他玩家给了他们不公平的对待时,他们有可能会去惩罚其他玩家。在创建一个玩家会对公平性有要求的系统时记得考虑这个问题

总结

  1. 对称性/非对称性的区别在于玩家体验是否完全一样,包括获取的信息和玩家的操作等。同步性/非同步性就基于是否双方是同时采取行动,还是异步。
  2. 游戏中的对象可以根据他们在当前游戏中展现出的价值或等级进行重组。有些游戏会把一种或几种当作万能牌,以此增加游戏的复杂性、随机性和可玩性。
  3. 成就型玩家:已关注的是如何在游戏中取胜或达到某些特定的目标。(成就)
    探险型玩家:尝试在虚拟世界的系统中寻找一切他们所能找到的东西。(探索)
    社交型玩家:享受在游戏过程中与其他玩家的互动。(分享)
    杀手型玩家:喜欢把自己的意愿强加给他人。(破坏)
  4. 合作:因为同一个目标而选择组队,或者单靠玩家一个人无法通过的障碍物/困难。对抗:游戏内多以竞技、资源争夺方式,游戏外多以好友排名。达到刺激对抗的目的。
  5. 游戏必须不偏不倚,不对玩家作弊也不允许玩家对玩家间的作弊。若某个情况下的利益/损失低,玩家往往不会过于在意,但反之,玩家会在意。

6.反馈循环

在《大富翁》(Monopoly)游戏中,通常是一个玩家变得越来越强大,而其他玩家勉强应付沦为陪衬。

  • 占主导地位的玩家不停地购买旅馆,将其他还在苦苦完成他们第一个产业的玩家踢出局。
  • 处于下风的玩家基本没有翻身的机会,这一点都不好玩。处于下风的玩家通常只想掀
    翻游戏棋盘去玩点儿别的。

通俗地说,这个叫做“富人越来越富问题”或者恶性循环。

在之前这个例子中,当占上风的玩家买旅馆,意味着他们可以从停在他们的产业上的玩家那里得到更多的钱,而这让他们有了更多的钱去买更多的旅馆。因为他们富有,他们不断变得更富有。

这在游戏设计中通常被称为反馈循环。反馈循环有两种不同的类型。

在一个正反馈循环中,达成一个目标能够获得奖励,而这让继续达成目标变得更容易。以下是一些例子:

  • 在角色扮演类游戏(roleplaying games,RPG)中,杀死骷髅能帮助玩家升级,而这让他们更容易杀死更多骷髅;
  • 在国际象棋中,吃掉对手的棋子会让他变弱,这样我们就更容易吃掉对手更多的棋子;
  • 在《躲避球》(Dodgeball)游戏中,一个有较多玩家被淘汰了的队面临更多威胁要去处理,而有更多玩家的队需要面对的威胁反而较少。

反馈循环的另一种形式是负反馈循环。其中达成一个目标会让下一个目标更难达成。以下是一些例子:

  • 在《马里奥赛车》(Mario Kart)中,跑到第一名意味着你有可能被蓝龟壳击中,而这会让你失去第一名的位置;
  • 在美式足球比赛中,比赛越接近端区意味着防守一方的11名队员保留的展位区域越小,这也意味着进攻一方的传球区域也越来越小;
  • 在8球制台球中,对手将你的球击落袋中意味着他们下一步的选择变少,而你的球有更多的机会挡住他们的下一杆。设计师想要给玩家对他们有意义的奖励,而玩家通常只对能帮助他们取胜的奖励感兴趣——这就是为什么正反馈循环如此流行。

问题在于这有可能让游戏失去平衡,因为只有第一个占到上风的玩家才有可能一直胜利下去。

尽管玩家希望自己变得更强大,但他们真正想要的是有趣并且富有挑战的游戏。有时候让他们变强大会背离这一目标。

负反馈循环有时候看起来也不公平。

  • 如果一个游戏被设计成为失败者提供奖励,那么其奖励行为是背离其目标的。
  • 在运用负反馈循环时,设计师必须格外小心,不要让玩家对其在游戏中的表现感觉是不相干的。比如,在很多赛车游戏中都有一个橡皮筋回弹的机制来惩罚马虎的驾驶员。
  • 解决负反馈循环的难题其实很容易:为玩家完成游戏的目标提供奖励。而要解决正反馈循环的问题相对有点棘手。

设计师可能会想完全放弃正反馈,但是要这么做的话必须小心,要保证玩家依然能感觉到达成游戏的目标会得到实在的奖励。

我们可以考虑将正反馈和负反馈配合起来,或者是找到一个对玩家的实力不造成真正影响的奖励方式,比如新的皮肤或者动画效果之类装饰性的奖励

7.加德纳的多元智能理论

1983年,哈佛大学发展心理学教授霍华德·加德纳(HowardGardner)提出了多元智能理论。

该理论认为,作为个体,我们每一个人在认知方式上都各有长处和短处。

  • 比如,对于有些人来说在学校学数学很容易,对有些人来说却很难。
  • 这并不意味着他们不能学好它,而是学校对于数学的传统教学方式可能不适合这些学生。

加德纳在他的研究中发现人有8种不同的智能,或者说认知方式,以下分别解释了它们。

  • 数理逻辑认知:通过批判性思维和逻辑来认知的过程,有时也被含糊地称为左脑学习。
  • 空间认知:通过想象将物体在空间中的情形视觉化来认知的过程。
  • 语言认知:以听觉或书面的方式,通过文字来认知的过程。
  • 身体-运动认知:通过身体或者周围的物理世界的移动来认知的过程。
  • 音乐认知:通过各种和音乐有关的东西,包括音调、旋律、节奏和音色来认知
    的过程。
  • 人际交往认知:在与其他人的互动中来认知的过程。
  • 内省认知:自我反省和认知的过程。
  • 自然探索认知:从周围相关的自然环境中认知的过程。

如果设计师在设计游戏时考虑到这些不同的智能,他们可以让游戏适应无限多的玩家。

事实上这个理论在早年的游戏设计中有过体现。

  • 《星战前夜》(Eve Online)和《龙与地下城》(Dungeons andDragons)就对擅长数理逻辑认知的人非常有吸引力,因为有许多统计状态需要玩家记住。
  • 魔方和类似《音乐方块》(Lumines)这样的游戏则对擅长空间认知的人有吸引力。《龙与地下城》和大多数基于文本的角色扮演类游戏(roleplaying games,RPG)对那些擅长语言认知的人有吸引力。
  • 而“红灯绿灯停”(Red Light,Green Light)和任何新兴的动作控制类游戏会吸引身体-运动认知类的玩家。
  • 抢椅子游戏和《塞尔达传说·时之笛》(Legend of Zelda :Ocarina of Time)利用音乐来吸引那些擅长这种认知方式的玩家。
  • 单人游戏如《纸牌》(Solitaire)和一些角色扮演游戏帮助那些自省认知类玩家更好地认识他们自己。寻宝类的游戏则让那些自然探索认知类的玩家从周围环境中去发挥他们的长处。

大多数游戏会利用这8种智能中的两到三个,而又有多少游戏会选择每一种都略有涉及呢?

8.霍华德的隐匿性游戏设计法则

霍华德的隐匿性游戏设计法则(Howard’s Law of Occult GameDesign,隐匿性游戏设计法则,或称霍华德法则)可以用以下公式来表示:

  • 秘密的重要性∝其表面看来的无辜性× 完整度(Secret Significance∝SeemingInnocence×Completeness)。
  • 翻译成日常用语来说,这个方程式意味着秘密的重要性,是与其表面上看起来无辜的程度及其完整度直接成比例的。

隐匿性游戏设计法则解释了为什么很多有情感或是主题目标的独立游戏设计师,往往喜欢采用复古的格调,使用简单的机制和美术风格。

  • 事实上,很多成功的独立小游戏都可以这样总结:“这个游戏看起来是一个简单的平台跳跃类(射击类/冒险类/解谜类)游戏,但是接下来……”复古风格营造的怀旧氛围让人联想到在游戏早期的历史上,游戏都是很简单的。
  • 在一个采用8位图形和芯片音乐的横向卷轴射击游戏中出现不可见的宇宙战队,其中形而上的哲学思考就更让人意想不到,也就更有力量。

通常,一个特定的机制在游戏的叙事和玩法层面包含一个非同寻常的情节转折,来展现游戏出色的叙事设计。

  • 例如,《时空幻境》(Braid)是一个《超级马里奥兄弟》(Super Mario Bros.)风格的横向卷轴平台跳跃游戏,但是《时空幻境》的时间反转机制反映了爱与失去的本质。
  • 《超级小花》(Eversion)首先看起来是一个平台跳跃类游戏,随着玩家在不同世界之间穿梭的能力,洛夫克拉夫特风格的恐惧逐渐侵入。特里·卡瓦纳(Terry Cavanagh)制作的小游戏《勿回头》(Don’t Look Back,也有译作《勿回望》或《不要往后看》等)看起来也是一个非常简单的平台跳跃类游戏,但是当游戏到了后半段进入地下世界之后,就不许玩家往回看了。这个游戏规则取材于希腊神话中关于
    英雄俄耳甫斯(Orpheus)的故事,当他下到冥府想救回他的爱妻欧律狄刻(Eurydice)时,冥王告诉他不许回头看,否则爱妻的灵魂将被拉回死亡之地。
  • 以上提到的所有游戏都给玩家提供了类似的转折性体验,一个看似普通的游戏背后原来隐藏着具有深意的主题(参见原理58“主题”),就好像从一张魔术图片中突然出现一个秘密的设计。

霍华德法则告诉我们这样的游戏刚开始的时候看起来越像是一个单一维度的、独立的体验,这种转折的力量就越大。

  • 隐匿性设计和彩蛋(游戏中隐藏的一个秘密设计,比如将设计师的首字母放在其中)的概念也有关联,但主要是跟世界建筑相关的彩蛋。第一个彩蛋出现在雅达利2600的游戏《冒险》(Adventure)中,玩家输入游戏的创作者沃伦·罗比奈特(Warren Robinett)的首字母就能进入一个秘密房间。
  • 有的彩蛋让玩家有机会透过重重面纱进入另一个世界,从而在原本游戏的基础上带来一个巨大的空间扩张。例如,任天堂(Nintendo Entertainment System,NES)上最早版本的《塞尔达传说》(Legend of Zelda)中,玩家在完成游戏后输入主人公林克的名字“Link”就能发现在另一个地牢中的第二个任务。
  • 霍华德法则在游戏的空间、时间、机制设计和经验累积方面都有影响。在关卡设计中,密密麻麻的、有许多隐藏通道和门洞相连的迷宫是隐藏秘密最有效的方式。游戏《恶魔之魂》(Demon’s Souls)就是贯彻这一关卡设计原理的一个例子,其续作《黑暗之魂》(Dark Souls)中的主世界设计则将这一点体现得更加淋漓尽致。
  • 在时间方面,游戏中如果有一些重复发生却又让人不可预料的事件,这些时刻就有着特别强大的力量,如在超自然恐怖游戏《致命预感》(Deadly Premonition)中,黑色恶魔狗于午夜之后在街上狂吠时。隐匿性设计也可以应用于一些隐藏的机制。

如在《恶魔之魂》中,一个隐秘的世界里玩家在服务器上的一系列动作可以解锁隐藏事件、区域和人物。当这样的秘密功能逐渐结合到一起,揭示游戏世界中更大的秘密的时候,它们的作用就发挥到了极致。

如在《致命预感》中地图最终形成一条狗的形状,呼应那些在深夜的街上吠叫的恶魔狗,这个形象同时也呼应了游戏中乔装反派人物的那条宠物狗

相关文章:

  • 电工基础【4】点动接线实操
  • 火语言RPA--建立界面应用
  • STM32外部中断(EXTI)以及旋转编码器的简介
  • 第三十三天打卡复习
  • Java 中 i++ 与 ++i 的区别及常见误区解析
  • 《Effective Python》第六章 推导式和生成器——使用类替代生成器的 `throw` 方法管理迭代状态转换
  • 行列式详解:从定义到应用
  • C++的多态特性及private
  • Go的隐式接口机制
  • Vue中安装插件的方式
  • 技巧小结:外部总线访问FPGA寄存器
  • 登高架设作业实操考试需要注意哪些安全细节?
  • 碰一碰发视频-源码系统开发技术分享
  • 深度学习与特征交叉:揭秘FNN与SNN在点击率预测中的应用
  • 二进制安全-OpenWrt-uBus
  • 云台式激光甲烷探测器:守护工业安全的“智慧之眼”
  • YOLO-V2 (学习记录)
  • PyTorch 入门学习笔记(数字识别实战)
  • 条形进度条
  • 通过基于流视频预测的可泛化双手操作基础策略
  • 朝阳做网站的公司/长沙百度搜索排名
  • wordpress 破解主题下载/seo专业推广
  • 网站开发结构文档/刚刚北京传来重大消息
  • 常平做网站公司/高德北斗导航
  • 郑州做网站公司排/宁波网站推广
  • 网站首页图片切换代码/seo优化网站的注意事项