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涉及的五种主要技术。 第二,这种框架具有自学习功能,可以极大的降低人工开发成本。但是需要标注的数据集。下文将主要讲基于 POMDP 的管理。 ),这里的转移概率和生成概率用恰当的随机计模型表示,又称为模型 M,而每个步骤中采取哪个行则由另一个随机模型控制,该模型称之为策略 P。 在过程中,每一步还需要一个回报函数来体现理想中的特性。 POMDP的.pdf

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解析

前言分为限时和永久开放时间读取配置表,我们来看下通过解析器管理类ActivityParser解析接口** * 解析接口 * @author CharonWang * activityId * @return * TResult getGlobal2Client(long actorId, int activityId);}AbstractActivityParser解析抽象类公司大佬写的 activityOpenConfig : activityOpenConfigList) { pushActivity(e.getUniqueId(), activityOpenConfig.getId()); } }}具体实现冲级大赛示例 ,主要接口是getRecord2Client查询数据,receiveReward领取奖励,onEvent事件触发,onActivityOpen开启,onActivityEnd结束。 这个只需要在关闭时调用sendActorLevelActivityReard,计算玩家等级发放奖励邮件即可** * 冲级大赛解析器 * @author xyq *@Componentpublic

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    DDD应运营腐化实践

    前言 任何人类的设计都会腐化,软件也不例外腐化之谜随着的规模增长和复杂度膨胀,会慢慢腐化。?于是改一个很简单的下单地址,就会牵整个交易十几处的改。如何解决这种腐化之谜呢? 为达到上面提到的架构建模的目的,引入领域驱。领域驱围绕业务概念构建领域模型,通过分离技术的方式实现应复杂业务,及难以演进问题的解决方案。 命令风暴 命令:通过什么产生了事件 如:用户提交了订单,开放平台同步商品 说明:命令帮助我们明确外提供的能力,同时明确业务上的输入 命令来源:用户UI界面的操作,外部调用触发,定时任务触发寻找聚合 领域驱实践目前我们营销中,存在大量迭代需求都是针运营需求所设计,需求本身具有复杂性和持续迭代性,故均已转换采用领域驱设计方式实现。 现有及可预期的玩法需求进行了逻辑抽象,提供了一业务领域玩法模型,为运营提供一玩法配置管理平台,进行玩法需求配置,经过领域内核进行集成,用户输出一玩法UI及流程。

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    建立一个线上物的面向任务的

    摘要该文给出了针用于线上物的面向任务的的一个一般的解决方案, 目标是协助用户完成多样化的买相关任务, 比如搜索商品和回答问题, 如同正常人之间的. 为了示范它的效果, 我们将我们的集成到一个移端在线物应用, 据我们所知道的最好的消息, 这个实际用于百万级别的用户群体, 我们的实验部分将会展现有趣的和有深刻见解的观察, 基于人机日志的分析 介绍一般来说, 分为面向任务的以及非面向任务的, 而本文中的线上物的既需要面向任务, 同时也需要具备普通交流的功能, 但是以前我们利用特定领域的知识来语义槽进行设计和填充, 不过这种方法在整个冷启的条件下很难进行应用 , 但是这样带有标记的数据在实际应用上基本没有, 比如线上物, 我们提出了可选择的方案来利用已存在的数据建立一个面向任务的, 和轻量级众包一起, 这并不意味着我们的方法更加聪明, 而是在冷启条件下比较适用 形式化一般地, 一个面向任务的包含一下几个组成部分: ??为问题理解, 输入是?, 输出是?, ?代表着用户在时间?的语, ?代表?的形式化的意思表示.?为状态跟踪, 输入是?和?

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    策划都能看得懂的,从零搭建

    是每个游戏都有的子,内容的不固定性和不同游戏基础的表现方式也给游戏带入一些新鲜的元素, 运营的设计目的是:提升游戏的充值付费、留存、玩家跃、在线时长、LVT等指标。 1、类型也是拉营收的最主要的方式和手段,这也是运营同学的主要工作,运营最常见的莫过下面这些:1、充值,比如,充值送道具等等2、转盘抽奖,比如收集碎片进行抽奖,或者买道具进行抽奖 6、商城打折、限时、团促销;7、每日及累计签到;8、BOSS;世界boss,公会boss9、比赛;比拼厨技等10、在线奖励及BUFF;11、公会,之前玩过的蜀门有公会开树增加经验 12、答题,火影忍者手游的答题13、分享;分享到朋友圈拿奖励2、需求从第一部分可以看到的需求还是多种多样的,最主要的需求1.可以态的调整线上的2.可以根据配置的时间进行开启 类型 private int type; 明细象 private Object detail;}枚举定义:package com.ploy; import com.ploy.detail.TestDetailVO

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    柏拉图:一个灵的人工智能会研究平台(cs AI)

    随着语音和会人工智能领域的发展,工具和环境的需求也在增长,这些工具和环境可以抽象出实现细节,从而加快开发过程,降低进入该领域的门槛,并为新思想提供一个共同的试验台。 在本文中,我们提出了Plato,一个用Python编写的灵的会AI平台,它支持任何类型的会代理架构,从标准架构到具有联合训练组件的架构,单方或多方交互,以及任何会代理组件的离线或在线训练。

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    机器人技术简介:问答与聊天机器人

    以苹果的Siri和亚马逊的Echo为例,它实际上是一套非常复杂的智能,而机器人是其中一个界面。 一般此类的研究都基于如何让机器人在有限步骤内完成可以完成的任务的,并且结果往往定位到一个单一实体。 (意图:bye())上文出现的“用户意图”,是的自然语言理解部件(NLU)所解析出来的用户的潜在意图。 而“意图”是策略部件(dialog policy)根据各种信息判断并生成的一种行为(action)。 这个过程总结就是:用户说了什么 =》分析用户意图 =》生成应意图(操作)=》用户听到了的反馈 =》用户说了什么(第二轮)=》 …………当然根据任务复杂度、和其他结合等等问题, 本身也有各种的不同准确度与实现方式

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    如何科学评价

    1、的基本实现 ? 先我们思考一个问题:人为什么需要? 要更好地评价,那么就需要其实现逻辑有个基本的了解。本质上分为三个大的模块,先是自然语言的理解(NLU),然后是回复的生成(NLG),最后是管理(DM)。 ---- 先关于任务型的评测,我们先需要保证任务顺利完成,评测时机在于一个完整的session,并且在其中涉及到执行的阶段都进行评测。 5、 总结展望 5.1 业界的评价回顾 于任务型的评价,实际操作中发现的成功率和的长度基本可以说是最重要的两个指标,后来的研究也往往将最大化成功率与最小化长度作为任务型评测的指标 后续的各种评价方式大致也分为三大类:1)通过构造某种特定形式的用户模拟进行评价;2)人工评价; 3)在态部署的中进行评价。

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    简单的与审计

    我们设计了一个多式联运,用于由文本、图像或两种方式组成的语。我们利用辅助未超视数据和 TExtual 数据(审计)。 于基于图像的任务,我们使用 DeepFashion 数据集,在该数据集中,我们查找MMD 数据的正负目标图像的近邻图像。这些最近的邻居形成最近的邻居嵌入,为目标图像提供外部上下文。 我们在大型多式联运数据集(MMD)和 SIMMC 上显示基线的改进。 简单的与审计.pdf

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    人机回复质量的自化评估

    人机分为任务型和非任务型于任务型的评价,一般采用任务完成的程度来进行评估,例如“导”机器人,主要看用户是否点击“推荐商品”等来评估。 非任务型,一般是闲聊,若是多轮,一般使用用户与机器之间进行的轮数来评估优劣。但是若是单轮呢,如何评价机器给出回复的好坏? 于给定一句的回复,不同的人可以给出不同的答案,只要自圆其说即可,如此开放的回复空间,评价回复的好坏实属困难。而目前并没有什么公认的评价指标可以更好地的回复进行评价。 总结于人机的回复评价,目前没有公认的、很好的自化评价指标。毕竟回复的分布空间太广泛。要做到好的回复评价,不仅要考虑回复语义的相关性、回复的多样性,还要考虑回复是否符合语法规则、语义相关等。 现在做,大家一般使用PPL、BLEU、Distinct做自化评价,外加一些人工评价。

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    SAP HU做转库操作,报错 - 状态HUAS是的 - 分析

    SAP HU做转库操作,报错 - 状态HUAS是的 - 分析近日收到业务团队报的问题,说是某个HU做转库时候,报错。如下图示:? 根据象清单,查SER06表,??发现这三个序列号同时也出现在其它HU 00000000191141105132里,而这个HU还是在库状态,?? 这说明:将序列号打包的时候,SAP不会做重复性检查,可以将同一个序列号放在多个不同的HU里,不会做技术上的检查与遏制。这不能说SAP不严谨。

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    社团学分管理

    看见可选题目里有关于学分管理,考虑到时间紧迫,同时兼顾期末考试,故选择了这个社团学分管理。这里我也很感谢自己在校团委管理全校学分的同学为我这次课设提供了真实的学分数据。 而且现在只能解决单独导入学生信息,信息,学生-信息的excel文件,于i一次性导入所有信息仍未解决。 ----主界面代码package 社团学分管理; import java.awt.Dimension;import java.awt.EventQueue;import javax.swing.JFrame 终止认证日期的月下拉列表 private JComboBox comboBox_9; 终止认证日期的日下拉列表 private JTable table; 查询结果结果表格 static SQL sql; 社团学分管理的数据库功能实体类 , 4); Grade.put(大五, 5); Grade.put(大六, 6); JTable属性初始化 names = new String; File file = new File(bin社团学分管理属性

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    从零复刻王者荣耀,策划都能看得懂的,源码奉送

    是每个游戏都有的子,内容的不固定性和不同游戏基础的表现方式也给游戏带入一些新鲜的元素, 运营的设计目的是:提升游戏的充值付费、留存、玩家跃、在线时长、LVT等指标。 1、类型也是拉营收的最主要的方式和手段,这也是运营同学的主要工作,运营最常见的莫过下面这些:1、充值,比如,充值送道具等等2、转盘抽奖,比如收集碎片进行抽奖,或者买道具进行抽奖 6、商城打折、限时、团促销;7、每日及累计签到;8、BOSS;世界boss,公会boss9、比赛;比拼厨技等10、在线奖励及BUFF;11、公会,之前玩过的蜀门有公会开树增加经验 12、答题,火影忍者手游的答题13、分享;分享到朋友圈拿奖励2、需求从第一部分可以看到的需求还是多种多样的,最主要的需求1.可以态的调整线上的2.可以根据配置的时间进行开启 id 为6 的具体的信息,每个类型的不同,可以自定义,只要是json格式就行{name:香菜,s:18}7、代码展示 5.png 象定义: package com.ploy; import

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    概述

    本文介绍手机上的自,包括:三种常见的CDAF,PDAF,Laser AF,以及Single AutoFocus算法和Continuous AutoFocus算法 自概述 目前有三种 :CDAF(反差式焦),PDAF(相差式焦),Laser assisted AF(激光协助焦)。 AF算法从ISP得到计信息FV(Focus Value),算出镜头下一次要移的距离和方向,遍历完NE(Near End)和FE(Far End)后,选择FV最大的位置。 与CDAF比,PDAF需要特殊的sensor,有特别的像素点,有的遮住左边,有的遮住右边(Dual PD的,多出来的每个像素包括两个二极管,模拟人的左右眼),ISP根据这些信息可以算出相位值(Phase 需要是TOF Sensor,通过发射红外线感知物体的距离,根据距离事先校准好一组距离与Focus Distance的应mapping关,受环境因素影响较大,需要CDAF来修正。

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    AI NEXT | 微软席 AI 科学家邓力:的分类与发展历程

    其中,邓力博士以”:历史发展与现状“为题,向与会者作了 ppt 演讲报告。? 有一种视角把口语看作是两类的接替(基于语音→基于文字):先是语音识别,然后,语音识别的结果变成一连串的文字,这就成了基于文字的。这是传的观点。 所以,我写的“= | ≠语音识别+基于文字的”的意思是:口语既可被看作是两种的接替,也可不这么看。 今天的研究人员,已经可以着手思考怎么让基于语音的更宽更 open。接下来,我会讲讲口语的三代发展。口语的三代发展近几年,我们经历了一轮又一轮公众于 AI 技术的兴奋期。 这篇论文是剑桥大学的成果,他们做了很多努力来把该商业化。第三代:数据驱的深度学习?第三代技术用深度学习取代了浅层学习的部分。和第二代技术一样,数据被用来学习中的所有东西。

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    中国移打通全球个5G独立组网全息视频通

    中文科讯网消息:据搜狐科技消息,6月28日上午,在2018年上海世界移大会期间,中国移联合大唐电信、爱立信、华为、英特尔和诺基亚等全球合作伙伴共同发布“5G SA(独立组网)启航行”,中央网信办副主任杨小伟成功打通全球个 5G独立组网端到端全息视频通,标志着5G独立组网技术取得突破进展,5G产业发展将全力加速。 中,中国移联合合作伙伴共同发布了《5G SA(独立组网)核心网实现优化白皮书》,展示了5G独立组网技术和产业发展的最新进展,其中电网差保护利用了5G的网络切片特性,快速完成配网线路的故障判断及隔离 ;ARVR直播利用了5G网络切片和边缘计算特性,实现高清视频信号的独立采集、跨域传输和本地分发。 之后,中央网信办副主任杨小伟与上海移技术人员进行了全球个基于5G独立组网端到端的全息视频通,通次采用5G独立组网端到端技术,包括5G CPE终端、新空口和新核心网。

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    使用通用抗性扰实用说人验证的攻击(CS)

    在身份验证场景中,实际说人身份验证的应用通常需要读取态身份验证文本。以前的研究将音频抗性作为数字信号进行物理攻击,这很容易被音频重放检测模块拒绝。 这项工作表明,当手说时,我们精心设计的抗性扰作为一个单独的源,实用的说人验证将错误地将手判断为目标说人。提出了一种两步优化算法,使通用抗扰与文本无关,认证文本识别影响较小。 我们还在算法中估计了房间脉冲响应(RIR),使扰在播放后有效。在物理实验中,我们实现了目标攻击,成功率为100%,而语音识别的单词错误率(WER)仅提高了3.55%。 录制的音频可以通过重放检测的人说。 And recorded audios could pass replay detection for the live person speaking.使用通用抗性扰实用说人验证的攻击.pdf

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    AI3.0:社交聊天机器人

    虽然这一目标在科幻电影中早已实现,但在现实生中依然任重而道远。所有的祖师爷是诞生于1966年的Eliza,它由麻省理工学院的人工智能专家约瑟夫·魏岑鲍姆设计。 它们的作用是提供各种被性和主性的帮助,以辅助用户在多个垂直领域完成任务。还是以Siri为例。Siri的运行环境被称为“跃本体”。 在大多数研究依然聚焦在固定数据集中的标签数据进行学习时,Facebook独辟蹊径,提出了通过与人类者的线上互实现学习的想法,其研究的既能根据负反馈模型进行调整,也能根据正反馈模型进行加强 Facebook的研究重新审视了监督在训练中的作用。监督的目的不是纠正某个单独语句的错误,而是从策略上态改善表现。与人类伙伴实时互,在某种程度上讲可以说是机器思维方式的训练。 实验的结果表明,理想的提问策略是机器人先学习任务,再根据基于提问成本的问答策略和自身回答问题的能力来学习改善自己的性能。

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    pytorch的开源框架ParlAI实践

    1、框架基本介绍在facebook的github官网(https:github.comfacebookresearchParlAI)上其介绍为框架。 (分享、训练和测试模型的一框架)    (2) many popular datasets available all in one place, with the ability to multi-task :主要用来定义如何进行学习,tasks下每个数据集中都有应的agents包,这个包可以根据任务名称而自import,从而实现加载。在agents中定义了很多的teacher,可以支撑多样化的训练。 2、重构与实践(1)display data的测试?? 如图为的评测?

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    如何成为一名工程师

    作者 | 吴金龙责编 | 何永灿机器人)本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用,是人工智能领域的一个技术集中演练营。 图1给出了开发中涉及到的主要技术。 技能进阶之路图1给出的诸多相关技术,从哪些渠道可以了解到呢?下面逐步给出说明。 DST维护状态,它依据最新的和用户行为,把旧状态更新为新状态。其中状态应该包含持续所需要的各种信息。 作和槽位较少时也可以把此问题视为分类问题。自然语言产生(NLG):把DM输出的结构化策略还原成人友好的自然语言。 闲聊型机器人真实应用中,用户与交互的过程中不免会涉及到闲聊成分。闲聊功能可以让机器人更有情感和温度。

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