探索经典:Pikachu Volleyball P2P Online 开源游戏
在数字娱乐的繁荣时代,一款名为"Pikachu Volleyball P2P Online"的游戏将我们带回了1997年的美好记忆。这是一个基于原始"(C) SACHI SOFT / SAWAYAKAN Programmers"和"(C) Satoshi Takenouchi"开发的经典Windows游戏的在线对战版本,通过集成现代WebRTC数据通道技术实现。
项目介绍
Pikachu Volleyball P2P Online 利用先进的WebRTC数据通道,实现了玩家之间的实时互动,让您能够在互联网上与他人对战。这个项目由线下网络版的Pikachu Volleyball改造而来,该线下版是对原版游戏的逆向工程成果。
您可以在以下网址体验在线游玩的乐趣:https://gorisanson.github.io/pikachu-volleyball-p2p-online/en/
(宽度648px)
技术分析
该项目的架构相当巧妙:
-
离线版本:所有离线Web版本的源代码都位于
src/resources/js/offline_version_js目录下,直接基于原版游戏进行开发。 -
WebRTC数据通道:在线功能的核心在于
src/resources/js/data_channel/data_channel.js中的WebRTC数据通道。它利用Firebase Cloud Firestore作为中介来建立点对点通信。 -
快速匹配服务:通过
src/resources/js/quick_match/quick_match.js文件中的代码,游戏提供了快速配对功能。这一部分则依赖于Google App Engine服务器,帮助新加入的玩家找到对手。
为了确保双端游戏状态同步,开发者确保了除随机数生成器之外的所有游戏状态都由用户的输入决定。在线版中,当数据通道打开时,两台设备会设置相同的随机数生成器种子,并通过数据通道交换玩家输入信息。
有关更多详细信息,请参考src/resources/js/main_online.js中的注释。
应用场景
Pikachu Volleyball P2P Online 不仅是一个怀旧的游戏体验,也是一个展示WebRTC技术如何用于在线游戏的良好示例。无论是朋友间的轻松对战,还是研究分布式系统和实时通信的开发者,都可以从中受益。
项目特点
- 跨平台体验 - 只要能支持浏览器,就能进行游戏。
- 实时对战 - WebRTC数据通道确保低延迟的游戏交互。
- 简单配对 - 快速匹配系统让寻找对手变得简单。
- 源码开放 - 开发者可以自由查看和学习项目的实现细节。
快来参与这场跨越时空的排球比赛,感受纯粹的快乐并发掘更多可能吧!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00