LiquidBounce项目中的Matrix Flag Long Jump模块技术解析
2025-07-09 22:04:33作者:钟日瑜
模块功能概述
Matrix Flag Long Jump是LiquidBounce项目中一个针对特定服务器反作弊系统的长跳模块。该模块通过精确控制玩家的运动参数,实现在特定服务器环境下(如Matrix反作弊)的长距离跳跃效果,同时避免触发反作弊系统的检测。
核心实现原理
运动控制机制
模块通过直接修改玩家的运动向量(motionX/Y/Z)来实现长跳效果。关键技术点包括:
- 水平方向控制:基于玩家当前偏航角(yaw)计算水平运动分量
- 垂直方向控制:固定设置0.42的垂直初速度(类似原版跳跃)
- 延迟触发机制:允许配置延迟ticks后才应用运动修改
反作弊规避设计
- 运动状态保存与恢复:在服务器位置修正数据包(S08)到达时保存当前运动状态,在客户端位置确认数据包(C06)到达时恢复运动状态
- 延迟触发:可配置的延迟ticks参数,避免立即修改运动状态导致的异常检测
参数配置分析
模块提供了三个关键可调参数:
- Delay(延迟):单位tick,范围0-3,控制起跳后延迟多少ticks才开始长跳运动
- Motion(运动量):浮点值,范围0.0-2.0,控制水平方向的运动速度
- 垂直初速度:固定为0.42(代码硬编码),模拟原版跳跃的初始速度
优化配置建议
根据讨论中的实践经验,针对Matrix反作弊系统的推荐配置为:
- 运动量(Motion):1.97
- 延迟(Delay):2 ticks
- 垂直初速度:保持默认0.42
这种配置在保证跳跃距离的同时,能有效避免触发反作弊系统的检测。
技术实现细节
模块通过监听游戏事件来实现功能:
- Update事件:处理运动状态更新和延迟计数
- Packet事件:拦截和处理网络数据包,实现运动状态的保存和恢复
- 启用/禁用事件:重置内部状态,确保模块可以重复使用
适用场景与限制
该模块主要针对特定配置的Matrix反作弊服务器,在其他服务器环境下可能表现不同或触发检测。使用时需要注意:
- 需要根据实际服务器响应调整参数
- 不同游戏版本可能需要调整运动参数
- 与某些其他移动类模块可能存在兼容性问题
总结
Matrix Flag Long Jump模块展示了在反作弊环境下实现特殊移动效果的技术方案,通过精确的运动控制和网络包处理,实现了既有效果又相对安全的长跳功能。其设计思路也可为其他类似功能的开发提供参考。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146