cheat engine遊戲的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

破解線上遊戲：電玩駭客的自動化Bot開發寶典

為了解決cheat engine遊戲的問題，作者NickCano 這樣論述：

第一本聚焦於遊戲外掛程式開發的技術著作 　　Bot（機器人）是遊戲外掛程式的一個分支，早在 1996 年，便有玩家自行為遊戲《雷神之鎚》（Quake）開發了可與人類匹敵的 Bot，讓人們無須受制於當時的網路速度，便能夠擁有零延遲的多人對戰體驗。而這名開發出 Bot 的玩家，也因此被延攬至遊戲公司，擔任人工智慧設計師。 　　你不需要成為頂尖高手，也能將一款遊戲轉變成你所喜歡的狀態。試想一下：如果你可以自行修改遊戲，讓遊戲能夠顯示更多輔助訊息，或是能夠以更快速度撿拾地上所有的戰利品。這些好處將使你在遊戲中取得諸多優勢，洞察先機甚或是克敵制勝。 　　若你已經具備了 Windows 應用程式

設計與記憶體管理的相關知識，本書將引領你成為一名真正的電玩駭客。從中學習逆向工程、組合語言分析、程式化的記憶體操控及程式碼注入等基礎技能，並且藉由實際的範例程式碼及執行檔，充分試驗所學的技巧。 　　你所能汲取到的經驗值包括： 　　．使用 Cheat Engine 掃描及修改記憶體內容。 　　．使用 OllyDbg 挖掘程式結構與執行流程。 　　．使用 Process Monitor 找出處理程序與相關的資料檔案。 　　．透過空白操作指令（NOP）與掛鉤等技巧操控執行流程。 　　．定位並分析常見的遊戲記憶體結構。 　　隨著等級提昇後，便能夠逐步開發出多種常見的遊戲 Bot： 　　．具備「超感

知力」的破解程式，例如穿牆透視以及顯示額外訊息的遊戲介面。 　　．能夠對當前狀況加以回應的 Bot 程式，例如自動化的治療，或是與隊友集中攻擊相同敵人。 　　．擁有人工智慧的遊戲 Bot，自動化關卡探索及挖寶。 　　遊戲破解並非是一門深奧的黑魔法，在你學習到 Bot 程式的開發原理後，你就擁有多項應對策略能夠對其做出反制。此外，透過本書歷程，你也會對 PC 遊戲設計，以及電腦資訊安全技術有更深入的瞭解。  

cheat engine遊戲進入發燒排行的影片

基於深度強化學習應用於NS-SHAFT遊戲控制

為了解決cheat engine遊戲的問題，作者林柏宇 這樣論述：

相關文獻顯示將兼具探索(exploration)與探勘(exploit)能力的增強式學習(Reinforcement Learning, RL)技術應用於遊戲領域，已可超越人類的成績，有些甚至在對戰遊戲中可擊敗人類選手。本論文主要是結合增強式學習與深度學習技術，稱為Deep Q-Network (DQN)，將其應用於即時的NS-SHAFT遊戲操作，驗證機器學習於即時遊戲之能力。論文以個人電腦為基礎，建造一個即時學習環境，自動擷取遊戲NS-SHAFT畫面，提供給DQN決定左移、右移或靜止動作，探討DQN環境不同的參數:如取樣頻率(sample frequency)、不同獎勵函數(reward

function)、取樣資料大小(batch size)…等，對學習成效影響，實驗後發現相關的參數設定對DQN學習效果具有一定程度之影響。