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eweishop官网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，。，。，。哪里可以找到前端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。嗅探系统网站源码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，qq美化包生成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，查看页面源码返回不全其一是在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。