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参考博客文章：https://codersrc.blog.csdn.net/article/details/140670756AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括移动速度、停顿、加速度等。模型训练：利用深度学习算法，训练AI模型识别鼠标操作中的模式和规律。轨迹生成：在给定起点和终点的情况下，AI模型能够生成符合人类操作习惯的鼠标轨迹。鼠标轨迹api底层实现采用C/C++语言，利用其高性能和系统级访问能力，开发出高效的鼠标轨迹模拟算法。通过将算法封装为DLL（动态链接库），可以方便地在不同的编程环境中调用，实现跨语言的兼容性。通过DLL封装，开发者可以在C++、Python、易语言、按键精灵等多种编程语言中使用鼠标轨迹模拟技术。这种封装方式提供了一种简便的接口，使得不同背景的开发者都能够轻松集成和使用这一技术。

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