設定が不足している場合は自分で追加してください
それで、私はしばらくこのビデオゲームをプレイしています…
このゲームは Everspace 2 と呼ばれ、ROCKFISH Games によって開発および公開されています。これは、宇宙船を操縦してさまざまな星系を通過するアクション アドベンチャー スペース シューティング ゲームです。素晴らしいゲームで大好きです!
ゲームをプレイしているときに、いくつかの表示要素に問題があることに気づき、時々混乱することがありました。そこで、どうすれば改善できるかを考えました。
このような広大な 3D 空間をナビゲートするために、ゲームには HUD 上に興味のあるポイントを示す「マーカー」システムが搭載されています。
ユーザーと対象地点の間に物体や障害物がない場合、マーカーは白になります。 1 つ以上のオブジェクトが邪魔になると、不透明度が低くなって白く表示されます。
問題は、画面上に多数のオブジェクトがある場合、特に不透明度が低い場合、それらの一部が非常に明るく、マーカーが見えにくくなる可能性があることです。
そこで、問題が解決するかもしれないと思い、ゲームの設定に移動してマーカーの色を変更できるかどうかを確認しました。ただし、マーカーの色を変更するオプションがありませんでした。
私が探していたのは次のようなものです:
これは、PyQt5 モジュールを使用して Python で開発された、Everspace 2 設定メニューの小さな GUI レプリカです。便利だと思われるので、「DISPLAY」セクションにマーカーの色を変更するオプションを追加しました(「GRAPHICS」の表示セクションにも追加できます)。ここで、色の設定を変更し、結果をプレビュー アイコンで確認できます。
このようなアクセシビリティ設定は、プレイヤーがゲームをより快適に設定できるようにするため、すべてのゲームの設定に存在するべきだと私は考えています。さらに、色盲のプレイヤーにも役立ちます。
このトピックについてどう思いますか?
私のバージョンの設定 GUI のコードは、私の Github にアップロードされています。必要に応じて、コードを確認して試してみてください:
https://github.com/eKhanchin/Everspace-2-Settings-GUI
以上が設定が不足している場合は自分で追加してくださいの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
