傲世状告山寨,索一元赔偿2

2024-06-10 12:18

本文主要是介绍傲世状告山寨,索一元赔偿2,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

转载自:

昨日 GameRes 发布的傲世堂状告抄袭品,起诉索要一元赔偿一文后,今天得到从开心网那边得到的官方回复,原文如下:


致可爱的傲世堂君及48位游戏同行:


吕青橙大吼道:惊涛骇浪!


真的,看到你们的声明的时候,我们50位小伙伴彻底的惊呆了。


我们仔细的阅读了声明全文,对于你们流畅的文笔表示欣赏,但无法对声明内容表示赞同。

我们似乎可以理解你们现在的心情——本来三国页游做的好好的,偏偏又有同类型的三国手游来凑热闹。

如果是我们的产品让你们不爽,那我们只能说——抱歉。


我们的《一统天下》今年5月就已上线,你们的同类型手游至今还没问世。

现在斥责我们,是不是好比鸡同鸭打架?这真的不怪我们,要怪只能怪大趋势吧!手游之势不可抵挡!


实话实说,从2012年10月开始,从最初我们20多个志同道合又喜爱三国的小伙伴聚在一起,

为了自己的喜好与梦想,一周6天,每天12个小时,没白没夜的搞策划、做设计、写程序、编代码,

到今年5月好不容易制作了这款写实三国国战手游,耗时8个月,我们的团队也增长到50人。


我们想说,《一统天下》的每一行代码都是我们自己写的,程序设计、情节策划、美术资源、音乐制作,都是我们自己的心血所在。

我们拥有自己的版权,也拥有著作权证明。


So,关于你们的声明,我们想说:

1、如果说“天下文章一大抄”,我们抄袭的只是“三国”这个背景,而非某款游戏。


2、《一统天下》是针对移动端专门设计的一款手机游戏,而《攻城掠地》是一款WEB端的网页游戏,

两者的开发语言、场景、图形、角色形象区别明显,就相当于你拍了电视剧版的红楼梦,我之后拍了电影版的红楼梦。


3、我们保证,在研发、设计、策划、美术等等方面,都是原创的。如果硬说两款游戏有什么相同点,那就是题材。

目前市面上有很多三国类题材的游戏,三国题材是一个巨大的宝藏,我们都受益于它。在这里我们要感谢罗贯中老先生。


4、像攻城掠地、三十六计、千军破等国战类游戏中部分玩法已经沉淀出某些标配,会在所有同类题材游戏中出现。

我们和很多同题材的页游相比,创意来源相同,也会在玩法、竞技方面有少量借鉴,在此一并向所有的三国类游戏前辈致敬。


5、再次审视我们的产品,历经内测、封测、上线之后,虽小有口碑,却依旧有许多不足之处,创新也稍嫌不够,

但我们希望它可以在诸多平台接受用户的检验,而不是我们闭门造车做成“自己”的游戏。在此要谢谢你们的提醒。


6、我们是一群屌丝,我们用了8个月、200天、2400个小时,才将《一统天下》研发成功,我们会像对待自己的生命一样来对待他。


7、你们的《攻城掠地》已经是大小伙子了,希望他能茁壮成长。而相比之下,《一统天下》还是个婴儿,我们会呵护我们的孩子,也希望别人善待他。


8、请所有三国迷和游戏迷在App Store及360助手、91助手等正版安卓手机平台下载手游《一统天下》。也请大家去玩网页版《攻城掠地》,它真的是款好页游。


常言道:自己选择的路,跪着也要走完。


我们50个小伙伴因为对三国的挚爱,选择了一条激情、挑战、荆棘、坎坷并存的道路,我从未有过片刻的悔恨。

青春,终归是用来疯狂的。我们选择了,就愿意为之付出百分百的努力,赢取用户的喜爱,也赢得梦想。


愿,纷争不在,天下一统。

8点20发!

《一统天下》50位小伙伴

2013年9月11日

这篇关于傲世状告山寨,索一元赔偿2的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1048144

相关文章

一些数学经验总结——关于将原一元二次函数增加一些限制条件后最优结果的对比(主要针对公平关切相关的建模)

1.没有分段的情况 原函数为一元二次凹函数(开口向下),如下: 因为要使得其存在正解,必须满足,那么。 上述函数的最优结果为:,。 对应的mathematica代码如下: Clear["Global`*"]f0[x_, a_, b_, c_, d_] := (a*x - b)*(d - c*x);(*(b c+a d)/(2 a c)*)Maximize[{f0[x, a, b,

一元分类、二元分类、多类分类、多标签学习

unary classification -- 一元分类 维基百科中的定义是:一类分类,即一元分类,通过仅包含该类的对象的训练数据中学习,试图能够在所有对象中识别该特定类的对象。 one-class classification是由[Moya & Hush][1]在1996年提出的,目前已有很多这方面的研究。一个类似的问题是PU Learning,后者是以半监督的学习方式从正类样本和未标记样本

约瑟夫环和一元多项式

约瑟夫环 一、问题描述     假设有 n 个人围成一圈,从第一个人开始报数,报数到 m 的人将被淘汰出圈,然后从下一个人开始继续从 1 报数,如此重复,直到最后只剩下一个人。求最后剩下的这个人的编号。 二、问题分析 可以使用循环链表来模拟这个过程。 1.创建一个包含 n 个节点的循环链表,每个节点代表一个人,节点中存储这个人的编号。 2.从第一个节点开始报数,每报到 m,就将对应

离职赔偿一览表

项目赔偿内容备注1. 工资结算最后一个月的工资,按实际出勤天数计算毕竟,咱不能白干,对吧?2. 年假补偿未休年假按工资三倍补偿那些年错过的假期,终于可以用钱来弥补了!3. 社保与公积金结算至最后工作日,确保无缝衔接社保公积金,一个都不能少,毕竟咱们还是要做有保障的人!4. 加班补偿根据加班记录,按国家规定支付加班费加班的夜晚,星星都见证了你的努力,现在该它们发光发热了!5. 绩效奖金如符合发放条件

一元线性回归梯度下降代码

#代价函数def compute_cost(x, y, w, b):m = x.shape[0] cost = 0for i in range(m):f_wb = w * x[i] + bcost = cost + (f_wb - y[i])**2total_cost = 1 / (2 * m) * costreturn total_cost#计算梯度函数def compute_gradien

医院用过期药要赔偿多少?

法律规定,经营者提供商品或者服务有欺诈行为的,需要加倍赔偿,赔偿为消费者所购买商品的价款或者接受服务的费用的三倍。(金额不足五百元的,为五百元。但是如果商家明知道是过期的,还是要卖,是可以要求商家十倍赔偿的)   法律依据   《医疗事故处理条例》第四十九条   《医疗事故处理条例》第四十九条   医疗事故赔偿,应当考虑下列因素,确定具体赔偿数额:   (一)医疗事故等级;   (二)医疗过失

概率统计Python计算:一元线性回归应用——控制

对一元线性回归模型 x = { x 1 , x 2 , ⋯ , x n } x=\{x_1,x_2,\cdots,x_n\} x={x1​,x2​,⋯,xn​}, Y = { Y 1 , Y 2 , ⋯ , Y n } Y=\{Y_1,Y_2,\cdots,Y_n\} Y={Y1​,Y2​,⋯,Yn​}, Y i Y_i Yi​~ N ( a x i + b , σ 2 ) , i = 1 ,

概率统计Python计算:一元线性回归未知参数的区间估计

在博文《一元线性回归未知参数的点估计》中利用scipy.stats的linregress函数,计算了总体分布 N ( a x + b , σ 2 ) N(ax+b, \sigma^2) N(ax+b,σ2)的未知参数 a a a, b b b和 σ 2 \sigma^2 σ2的无偏估计 a ∧ \stackrel{\wedge}{a} a∧, b ∧ \stackrel{\wedge}{b} b

概率统计Python计算:一元线性回归未知参数的点估计

设试验结果可表为随机变量 Y Y Y,影响试验结果 Y Y Y的因素是可控的且表为普通变量 x x x,若 Y Y Y~ N ( a x + b , σ 2 ) N(ax+b,\sigma^2) N(ax+b,σ2),其中 a , b a,b a,b即 σ 2 \sigma^2 σ2均为未知参数。对 x x x的一系列取值 ( x 1 , x 2 , ⋯ , x n ) (x_1,x_2,\cd

一元线性预测模型(机器学习篇)

一元预测模型(回归分析) 1.设方程: y=a+b1X0+b2X1+b3X2+...+bnXn xi为变量,可有多个 2.如何计算参数a,b0,b1...,bn 目标令误差最小:误差=|y-yi|(y为实际值,yi为预测方程的值),求平方是为了取正值误差 设: 则有: 求a,b的偏导数 最后算出a=1.98,2.25。 3.如何评价预测的好坏