具有多人游戏选项的Bomberman风格游戏。 由 ， ， ， 制作的具有多人游戏选项的Bomberman风格游戏。 游戏说明： 该游戏最多可容纳三名玩家。 可以在两个地图之一上玩游戏。 玩家模型用户进入游戏时将随机收到。 获胜的玩家是最后一位。 在游戏中，玩家可以升级技能，例如：（改为掉落-玩家突破障碍时降低50％） 速度：可以增加到3 炸弹设定时间：可减少至0.5秒 功率：无限制 演示： 您可以在此处找到有关如何制作Bomberman风格游戏的： 可以在Heroku： 找到此游戏的演示 注意：要玩游戏，您应该在两个单独的窗口中打开浏览器。 当您在同一窗口中打开一个新的选项卡时，游戏暂停。 在不同的窗口中打开游戏。 游戏：点击播放： 菜单：点击播放： 建立： 该游戏需要Node and Yarn（npm）程序包管理器。 在尝试启动系统之前，请确保已经在系统上都安装了这两种软件。 脚步： 克隆存储库。 在新创建的目录中运行yarn install 。 使用命令yarn run server （在package.json文件中定义） yarn run s

多人聊天室系统 类似QQ的聊天系统 C#版本 P2P

麻将 一种允许用户通过互联网玩麻将的应用程序。 网站，PWA，Android应用程序和iOS应用程序。

VC++简单多人聊天室源码 一个简单的但支持多人同时聊天的VC++聊天室源码，支持私聊、支持真实IP相互传送文件，用户名可以重复，当用户进入聊天室时其它用户会得到通知，服务器端采用端口模型完成，客户端采用WSAAynscSelect模型，底层采用xml对传输协议进行封装。服务器启动后自动监听客户端是否运行，聊天过程中服务端同步显示聊天内容

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本书是一本深入探讨关于网络多人游戏编程的图书。 全书分为13章，从网络游戏的基本概念、互联网、伯克利套接字、对象序列化、对象复制、网络拓扑和游戏案例、延迟、抖动和可靠性、改进的延迟处理、可扩展性、安全性、真实世界的引擎、玩家服务、云托管专用服务器等方面深入介绍了网络多人游戏开发的知识，既全面又详尽地剖析了众多核心概念。 本书的多数示例基于C++编写，适合对C++有一定了解的读者阅读。本书既可以作为大学计算机相关专业的指导教程，也可以作为普通读者学习网络游戏编程的参考指南。

java小程序 基于Java的视频会议系统是一种基于网络的实时视频会议系统,它可以实现多人视频会议、视频聊天等功能。该系统主要由会议控制器、视频处理器、音频处理器、网络通信模块等组成。 会议控制器负责会议的创建、管理和控制。它可以创建会议、邀请参会者、开始/结束会议、管理参会者的发言权等。视频处理器负责视频数据的采集、编码、解码和处理。它可以采集摄像头的视频数据,对视频数据进行H.264编码,并在会议中对参会者的视频进行解码合成。音频处理器负责音频数据的采集、编码和解码,实现参会者的语音互动。 网络通信模块负责与参会者客户端的网络通信,将视频和音频数据以及控制指令进行传输。它采用TCP协议,通过Socket实现客户端与服务器的连接和数据传输。 该系统采用Java语言进行开发,使用Java Media Framework(JMF)进行视频和音频处理,使用Socket进行网络通信。通过合理的模块设计,实现了视频会议系统的高扩展性和灵活性。实验结果表明,该系统可以实现流畅的多人视频会议,支持1080P高清视频,语音同步性好,用户体验良好。 总体来说,基于Java的视频会议系统设计合理

资源包含文件：任务书+设计说明书+需求分析说明书+项目总结报告+源码及可执行exe文件 VC++6.0或以上版本； 操作系统：Windows7及以上。 目标是在VS下，使用Win32网络编程和MFC框架实现多人在线聊天的服务器端和客户端。用户能够选择网络中的聊天对象，通过UDP广播或者通过TCP对指定用户进行通信，方便用户的交流。最终，在windows操作系统下实现多人在线即时聊天功能。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125167964

基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能） 在linux下的基于TCP/IP，采用socket通信的聊天室，实现进入聊天室，进行多人群聊，指定人进行私聊，群主管理员功能，颗进行禁言，提出群聊等操作。个人账号可修改昵称或者修改密码，还可进行找回密码等功能 基于C语言Linux下聊天室实现（聊天室+多人群聊+私聊+群主管理员+禁言+踢出群聊+修改密码+找回密码等功能）

如果你对DFace感兴趣并且想参与到这个项目中, 以下TODO是一些需要实现的功能，我定期会更新，它会实时展示一些需要开发的清单。提交你的fork request,我会用issues来跟踪和反馈所有的问题。也可以加DFace的官方Q群 681403076 也可以加本人微信 jinkuaikuai005 TODO(需要开发的功能) 基于center loss 或者triplet loss原理开发人脸对比功能，模型采用ResNet inception v2. 该功能能够比较两张人脸图片的相似性。具体可以参考 Paper和FaceNet 反欺诈功能，根据光线，质地等人脸特性来防止照片攻击，视频攻击，回放攻击等。具体可参考LBP算法和SVM训练模型。 3D人脸反欺诈。 mobile移植，根据ONNX标准把pytorch训练好的模型迁移到caffe2,一些numpy算法改用c++实现。 Tensor RT移植，高并发。 Docker支持，gpu版 安装 DFace主要有两大模块，人脸检测和人脸识别。我会提供所有模型训练和运行的详细步骤。你首先需要构建一个pytorch和cv2的python环境