不使用任何游戏引擎或新库，只有我们自己，展示游戏开发的完整过程，从构成游戏画面的小小像素到控制角色的AI，或者介于其中的任何内容，我们都会展示如何实现。现在，我们正处于一个转折点。昨天我们完成了资产包文件的制作，感觉非常棒。考虑到我们没有花太多时间就完成了这些文件，而且它们现在非常强大，我对这点感到非常兴奋。接下来，我们有两件事可以做——昨天我提到的，实际上现在有三件事情可以做。在讨论粒子系统之前，我们先来回顾一下游戏图形的一些基本概念。

SafeLine，中文名 "雷池"，是一款简单好用, 效果突出的 Web 应用防火墙(WAF)，可以保护 Web 服务不受黑客攻击。雷池通过过滤和监控 Web 应用与互联网之间的 HTTP 流量来保护 Web 服务。可以保护 Web 服务免受SQL 注入XSS代码注入命令注入CRLF 注入ldap 注入xpath 注入RCEXXESSRF路径遍历后门暴力破解CC爬虫等攻击。

本文介绍了golang的map类型，包括map的定义、初始化、增删改查。以及遍历获取map的元素。

经过架构以及各团队的共同努力下，崩溃率已从最高的万2降至目前的万1.1到万1.5，其中疑难问题占比约90%、因系统bug导致的Crash占比约40%，在本文中将简要介绍一些较典型的系统Crash的治理过程。

设置默认值，使用ref来从DOM节点中获取表单数据，defaultValue设置默认值，不去控制后续的更新非受控组件可以减少你的代码量，也不会受外部的控制。

react和vue基本用法对比

先获取所有文件的大小，并按照大小group by，这样相同大小的文件就会在一组。文件大小不同一定不属于相同文件，文件大小相同有可能属于相同文件，也有可能是不同的文件刚好大小相等。红框和黄框内的虽然字节数是一样的，相同大小会group by到一组。针对每个大小组，计算组内每个文件的哈希值，把具有相同哈希值的文件存到 hashGroups 字典里。所以，一个 1GB 大小的文件，其哈希值的大小取决于选择的哈希算法，而不是文件自身的体积大小。文件哈希值的大小与文件本身的大小无关，而是由所使用的哈希算法决定。

deepseek提出了一种通过强化学习（RL）激励大语言模型（LLMs）推理能力的方法，个人认为最让人兴奋的点是：通过RL发现了一个叫“Aha Moment”的现象，这个时刻发生在模型的中间版本中。在这个阶段，DeepSeek学会为问题分配更多的思考时间。性能直接达到国际顶流水平，这不仅实现了了大语言生成模型到推理模型0-1的越阶，而且成功打破美国对AI技术和高端芯片的封锁。

提供了一个统一接口，用来访问子系统中的一群接口。

返回值: reactive 直接返回一个响应式代理对象，（如 string、number、boolean 等），但它也。用途: reactive 用于创建一个。，访问或修改数据需要通过 .value 进行。用途: ref 通常用于创建一个。返回值: ref 返回一个带有。或需要明确访问 .value 的场景。使用场景: 适合处理。