相信他的分享能够给大家一些启发，下面来看他的分享： 一、序曲 我记性很差。 在大学，我的“初恋”是生物学，但最终我被这些课程拒之门外，因为它们强调记忆。...后来我对数学这门学科“一见钟情”，因为我不必死记硬背任何知识。数学的魅力在于它关注我们以何种方式得出结论，如果自己不能证明一个结论，那就说明你还不理解它。...由于回归是大多数机器学习研究的起点，这意味着你可能在还没意识到的情况下，就已经在做统计假设检验了。 在本文中，我将通过举例说明如何从回归的角度来考虑常见的统计检验，从而集中讨论统计检验的最后一步。...如果将置信水平从95%提高到99%，将看到置信区间的间隔宽度增加。为了减少错误，需要更大范围的置信水平值。...实际上，这是我们一直努力的方向，因为原假设一直是一个模型，以前不需要在anova命令中指定它，这也向我们展示了如何开始将建立的模型与更复杂的原假设模型进行比较。
创建图表用的是Tableau (我最近才学会如何使用，但已经非常喜欢它了)，数据集来自Kaggle，其中包含了从1996-97赛季到2019-20赛季所有在 NBA 打球的球员的信息。...在开始之前，一个图表都还没有创建的时候，我偶然发现了第一个有意思的地方: 自1996年以来，NBA 只有2235名球员。 对于24年的篮球历史来说，这个数字太少了。...---- 最佳进攻球员 (声明: 这些统计数据是从1996年开始的，只有大约一半的乔丹职业生涯记录，所以他不在这里的名单上，但是如果有了更大的数据库，你可以肯定他一定会出现在那里。)...年轻的球员像本·西蒙斯和尼古拉·约基奇，肯定在上升期，有持续的表现将很快统治这些统计数据。 比赛使用率（usage percentage）是一个球员占用球队进攻回合的比例估计。...每个赛季的助攻总数和篮板总数在大多数情况下似乎保持不变，有轻微上升的趋势。 而另一方面，每个赛季的总分却有了显著的增长。1996-97赛季总共得到3540分，而2018-19赛季则有4565分。
这种创新的合作使记者和前足球运动员能够更准确地分析比赛过程，得益于实时数据输入到球员的 3D 数字化身上，同时为观众提供更深入地了解冠军赛事的最重要比赛，并提供更加有趣的观看体验。...Unreal 的重点是视频游戏的可玩性，但对于团队来说，这既是高保真仿真的结合，也是在紧张的工作环境中无阻碍的工作流程。他们选择仅在近距离拍摄时使用最高级别的细节，并保持更合理的工作细节级别。...对于分析的每个国家队，选择了他们最相关的三到五名球员，并为每个球员创建了一个数字人形象。然后，对这些角色进行了骨骼结构绑定，使其能够在 3D 环境中移动和互动。...为了构建这些效果，团队参考了 TUDN 通常在比赛回放中使用的资源，并将它们转录到三维世界中，以保持品牌一致性。这也使制片人能够在他们希望的时间选择它们，并且 TUDN 的观众能够轻松识别它们。...这些方法在保持逼真结果的同时减少了实时光照的计算需求。 最后，帧率被不断监控和调整，以确保流畅且一致的体验。
a2.gif 3 Momentum and torque 橙色物体的质量比黄色物体的质量大得多，因此它的动量也更大。 因此，橙色的物体几乎不受碰撞的影响，而黄色的物体反转了方向。...下面的模拟显示了重力的作用： a4.gif 在碰撞发生时不会损失任何能量，因此身体不会停留在山底。 我使用恢复系数（COR）进行此操作，该模型模拟了碰撞过程中消散了多少传入能量。...通过将COR设置为1，我使所有碰撞都具有完美的弹性，这意味着发生碰撞时不会损失任何能量。 如果我将COR设置为0，则在第一次碰撞中所有传入的能量都将丢失，这完全是塑性碰撞。...要了解“在单个时间步中解决多个冲突”的含义，让我们首先逐步看一下到目前为止我向您展示的模拟是如何执行的： 通过提前一个时间步来开始仿真。...这是我在开发过程的早期做出的一个决定，因为如果两个物体已经穿透，我将找不到有关如何解决碰撞的信息。在此模拟器的代码中，当两个物体穿透时，时间步被细分，直到它们没有穿透为止。
你可以从复制墙预置开始，用塔组件替换它的GameTileContent组件，并将其类型设置为塔。为了使塔与墙体相适应，保持现有的立方体墙体作为塔的基础。然后再在上面放一个立方体来代表塔。...我把它的比例设置为0.5。再在上面放一个相同大小的立方体，代表炮塔，这是瞄准和射击的部分。 ? ? （三个立方体组成了塔） 塔会旋转，因为它有一个碰撞器，物理引擎需要追踪它。...我只是使用标准的半透明黑色材质，并关闭了所有反射，同时给其提供红色。 ? ? （激光束材质） 确保激光束立方体没有碰撞器，同时关闭阴影投射和接收。 ?...由于立方体的比例为0.5，碰撞器的有效半径为0.125。这就使得敌人必须在塔成为有效目标之前就在视觉上锁定了它的射程。碰撞器的大小也会受到敌人的随机比例的影响，所以它在游戏中的大小也会发生变化。...物理引擎在3D空间中工作，但是我们可以通过向上拉伸球体来有效地在AcquireTarget 2D中进行检查，因此无论其垂直位置如何，它都应覆盖所有碰撞体。
你也可以添加可视化的跳板对象，但是我只是用半透明的黄色材质使区域可见。 ? （Acceleration zone 组件） 当具有刚体的物体进入区域时，我们应该对其进行加速。...在区域中保持活动状态时，使区域保持活动状态更加直观。使用保证进入和退出事件将严格交替的区域进行设计也更加容易。因此，它仅应在第一件东西进入时和最后一件东西离开时发出信号。...该列表如何工作？ 请参阅“对象管理”系列的“持久对象”教程。 在OnTriggerEnter中，只有在列表为空时才调用enter事件，然后始终将碰撞器添加到列表中以跟踪它。 ?...（只要有物体在区域就保持激活状态） 2.4 检测突然出现和消失的物体 不幸的是，OnTriggerExit不可靠，因为在停用，禁用或销毁游戏对象或其碰撞器时便不会再调用它。...而限制则是它必须是与事件的参数列表匹配的无效方法或属性设置器，或者最多具有一个可序列化的参数。例如，我进行了一些设置，以便在更改检测区域本身的可视化效果的同时，在检测区域内有东西时关闭悬浮区域。 ?
而我也陷入了思考“如何判定一个ui设计师的好坏呢？如何让作品不再趋同？” 我想配图是一个重要的，同时极易被忽略的点。...1483192984900568.jpg （Nod young 设计的表情） B：人物比例 当我们画的形象千篇一律时，竟然大家都不会尝试着去改变一下笔下的人物的比例，Google的人物形象比例就和国内的风格大相径庭...1483193012144625.gif （同样是google的配图） C：人物形象 我不得不说，国内不仅人物形象的比例千篇一律，人物的形象更是夸张的相似，原因只能是在形象这件事上没有下功夫，...国内的SAME这个APP，在这点上就做的比较出色，它的整套视觉都是有联系的，将自己APP的形象深深的植入到了使用者的心里： ?...我认为是两点： 保持手绘的习惯！ 不要只看设计类的作品！ 各位设计师们，共勉！ 原文出处
在原有形象基础上，丰富个性与时尚度，赋予更多趣味与可玩性之余，也蕴含着新年好运的祝福。...此次我们设计的MouseQ是6人组，一个主要角色和5个小伙伴。为了使场景充满活力与故事性，我们用炫亮的漫画风和街头泼墨式涂鸦构建了一个暗黑背景，同时赋予角色极具力量感的动作与姿势。...，潮鞋及插袋的姿势作为辅助元素，同时耳朵上还能体现形象的一些个性。...QQ前期做了两个尝试，红色和白色套头衫，搭配撞色及波点的耳朵，让QQ和鼠的碰撞更有新意。...B.babyQ、DOV、PUPU及黄脸设计 有了QQ新造型的基础，babyQ、DOV、PUPU及黄脸也保持这个设定去延展。
在此篇教程中你将学到： GraphQL的原理 它如何与REST进行比较 如何设计数据模式 如何配置一个GraphQL服务器 如何实现查询和变动 和一些额外的高级主题 ? GraphQL的亮点在哪里？...当你的数据按层次结构或图形组织时，并且前端想要访问这个层次结构或图形的不同子集时，GraphQL最能发挥作用。 考虑一个提供NBA信息的应用程序。你有球队，球员，教练，冠军，和许多与此相关的信息。...哪个球员赢得了最有价值队员奖？ 我可以给出几百个与此类似的查询。...球员有一个名字，一个与他最相关的球队（是的，我知道球员有时会从一个球队转会到另一个球队），以及球员赢得的总冠军数量。 球队有一个名字，一队球员，以及球队赢得的冠军数量。...rootValue: rootValue, graphiql: true })); app.listen(3000); module.exports = app; 把graphiql设置为true使我们能够用一个很优秀的内置在浏览器中的
从某个角度而言，它的本质就是数字，很少有赛事像它一样有如此繁复庞杂的数据——不仅是球迷、媒体看得到的得分、助攻、篮板、命中率等，还有专栏作家们津津乐道的 PER（The Player Efficiency...对球队的教练而言，除了场上的表现之外，他们需要利用这些数据来了解球员的特点，帮助他们改进弱项发挥优势，然后以此制定场上的战术，并且根据球队的人员构成变化来推动球队风格变化来保持长久的竞争力。...大数据在联盟中的广泛应用不仅体现在球场上，同时也作用于球队的架构和球员引进续约方面。...NBA 中大量的数据都有着丰富的货币化途径，比如通过移动端的 App 整合这些数据，比如授权第三方公司使用联盟球员形象制作如2K、NBA Live 等系列游戏等，这些手段都能为联盟创造不菲的收益，而这些收益最终也反哺到推进大数据在联盟中的更广泛更深入的应用中...您是否也想让自己的企业在大数据时代扬帆起航，引领风潮？ 了解如何通过业务智能创新实现竞争优势，Foresster研究报告 - 《通过业务智能创新实现竞争优势》将给您带来新的启示。
该策略包括如何应对以下几个问题： 用完机器学习后效果不好怎么办？ 在项目之前如何设定有效的目标？ 如何有效的进行误差分析？ 如何有效的识别误差来源？ 如何解决数据分布不匹配问题？...下图展示了四种模型的在数据量由小到大的表现。当数据量越来越大时，传统机器学习的表现会趋于平缓，喂它再多的数据也消化不了了。...我来举个更实际也更接地气 (如果你是 NBA 球迷) 的例子。每年 NBA 会评选 MVP，都会看每个球员的各项统计，比如得分、篮板、助攻等。...10% - 50/100 = 5% 3.2 并行分析 要点：并行分析统计误差类别，解决占百分比最大的问题。 误差分析还同时评估多个影响模型性能的因素，通过各自在错误样本中所占的比例来判断其重要性。...答: 手动分析误差，并行找出可改进它的原因，根据其占比分配精力去做 根据错误标记的特性，或者占比，来决定修正或忽略 对大开发集，将其分成两个子集，一个用来误差分析，一个用来调参 ---- 最重要的是在做项目时记住下图
同样，在这种情况下，我们可以使用单独的对象来保持迫击炮的碰撞体固定，而仅将碰撞体叠加在迫击炮塔的默认方向上。我将其范围设置为3.5，将每秒发射数设置为1。 ? ? ?...但是，由于浮点精度问题，非常接近最大范围的目标可能会失败。因此，在计算所需速度时，我们应该在范围内添加少量的补充值。而且，敌人的碰撞体半径有效地扩展了最大塔范围。...跟踪发射进度，就像敌人的生成进度一样，并在GameUpdate发射时获取随机目标。但是那时可能没有目标可用。在这种情况下，我们将保持启动进度，但不要让它进一步累积。...（发射炮弹） 为了同时使炮弹与它们的轨迹对齐，我们必须使它们沿着导数向量方向，这就是当时的速度。 ? ?...我将不透明度的开始和结束位置设置为零，并在中间点平滑地放大到0.3。使比例从0.7开始，然后迅速增加，然后慢慢接近1。 ? （爆炸曲线） 使用材质属性块来设置材质的颜色，即具有可变不透明度的黑色。
在数据科学或统计学领域的众多话题当中，我觉得既有趣但又难理解的一个就是贝叶斯分析。在一个课程中，我有机会学习了贝叶斯统计分析，但我还需要对它做一些回顾和强化。...我会尝试解决以下两个问题： 如何解读2018年春季训练中的打击率 怎么比较两名球员的打击率 在进入代码内容之前，我会简要介绍一下Rasmus Bååth在他的视频中所讲的内容。...场景一 假设我对球员们过去的表现一无所知，2018年春季训练是唯一的数据来源，因此我不并知道AVG的取值范围。那么，我应该如何解读2018年春季训练的统计数据？ 首先我们来抓取DS的春季训练数据。...根据这种理论，我们可以认为真实参数处于可信区间内的概率是可测量的。这种说法很吸引人，因为它使我们能够直接用概率对参数进行描述。 许多人认为这个概念是理解概率区间的一种更自然地方式，也很容易解释。...因此，即使有证据表明GC比DS更优秀（因为DvG的后验分布在负值区域的面积比在正值区域的面积更大），但是我有95%的把握判定这两名球员的AVG并无差异。
；某些网球选手，例如瑞士天王罗杰·费德勒的非受迫性失误比例会比其他球员高，但那 是因为他的球风比较积极，致胜分也比别人要多。...因为他们在看到某个NBA 球员单场得到36分的时候，还会看见他完成了全队40%的进攻，而且每回合进攻得分只有0.87分，与此同时，他的对位球员每回合进攻得分却有1.12 分。...尽管每年花钱不多，同城又有利物浦这样的大牌球队，在转会市场上也难招来大牌球星，但他们光 依靠青训队里培养出来的人才，就能保持稳定的成绩，还能在转会市场上赚钱。...“你需要亲眼看看那个球员，你需要爱上那个球员，你会看到他如何做热身运动，他怎样跟裁判交流，在错过机会后他是怎样跟队友沟通的，他怎样庆祝得分，还有 在他进球以后其队友的反应。...如果数据专家们想要给足球俱乐部带来更大的影响，他们可能必须将游说重点从主教练转移到俱乐部老板身上。
、rap、散文找出一段代码的 bug解释一段复杂的正则表达式的含义ChatGPT 的上下文联想力和理解力到了前所未有的程度，以至于所有接触它的人都在讨论新的工作方式：如何掌握让机器帮助我们完成特定任务。...图片这些外围、形成的簇多是由不怎么知名的足球俱乐部，和不怎么厉害的国家队的球员组成，因为通常这些俱乐部只有一两个球员参加世界杯，而且他们还集中在一个国家队、地区，所以没有和很多其他球员、国家队产生连接。...Louvain 算法区分点的社区分割可以看到红色的大点是鼎鼎大名的巴塞罗那，而它的球员们也被红色标记了。...这些方法其实就体现了厉害的球员同时拥有更大的社区、连接度。同时，为了增加强队之间的区分度，我准备把出场率、进球数的信息也考虑进来。...最终，我的算法是：取出所有的 (球员)-服役->(俱乐部) 的关系，过滤其中进球数过少、单场进球过少的球员（以平衡部分弱队的老球员带来的过大影响）从过滤后的球员中向外探索，获得国家队在以上的子图上运行
（水表面） 水的体积必须用设置为触发器的碰撞器来描述。我在大部分的体积中使用了没有网格的盒碰撞器，比需要的尺寸稍微大一些，所以水中不会有任何缝隙。...而凹面网格会自动生成将其包裹起来的凸面版本，但是会导致它超出所需水体积的地方。弯曲的水桥就是一个例子，为此我制作了一个简化的凸碰撞体。 ?...如果在下一次Update之前出现了多个物理步长，攀爬运动在游泳时仍然有可能保持活跃，但这也没关系，因为这是在过渡到游泳时发生的，所以准确的时间并不重要。...为了使之成为可能，我们通过碰撞器来评估碰撞收敛，如果我们最终在游泳，就使用它的附着刚体作为连接体。如果在浅水区，我们会忽略它。 ?...在本例中，我们通过单独的AddForce调用来应用浮力，而不是将其与普通重力结合使用。 ? 我们还将阻力应用于角速度，以使对象在漂浮时不会保持旋转。 ? ?
GPT-4： 标题：《故事的力量——照亮生活，塑造命运》 当我读到"好的故事，可以帮我们更好地表达和沟通，可以触动心灵、启迪智慧;好的故事，可以改变一个人的命运，可以展现一个民族的形象"这些话时，我首先想到的是...例如，艾萨克·阿西莫夫的科幻小说《基地》以一种生动而引人入胜的方式阐述了历史和社会演变的定律，使读者在享受阅读的乐趣的同时，更深入地理解了这些复杂的社会科学理论。...因此，我们应该更加重视故事的价值，让故事在我们的生活中发挥更大的作用。同时，我们也应该努力去创作好的故事，让更多的人从故事中受益。...我们需要在接受故事的同时，保持理性思考和独立判断的能力，不要盲目迷信和崇拜。同时，我们也需要注意故事的选择和传递方式，避免出现低俗、暴力、色情等内容，以免对青少年产生不良影响。...天工（昆仑万维）： 标题：无 首先，我认为这个题目非常有意义，它让我们思考故事的力量以及如何运用故事去传达思想和情感。
多谢网友提醒，将上篇链接也加上《颜色革命（上）》 1 颜色战略实践 1.1 App Logo形象设计 上篇说到，对于移动端产品的设计，主要集中在品牌主色的运用以及品牌Logo形象的运用...这种设计，要求Logo形象务必简单大略，便于用户一眼识别；同时背景色必须同时是APP内部的主题颜色，以免让用户产生视觉差异。...1.2.4 分割线样式设计建议 分割线的设计其实是移动设计中最难把握的部分，在我们CMF中，虽然笔者强调过多次，但依然难称满意，因此，此部分的示例就从我推崇的“IOS系统设置”应用说起...先从着色说起，虽然页面只有灰白两色，但是层次分明，背景色用灰色填充，使页面间隔有一种向后凹的视觉陷入感，内容部分用白色填充，重点鲜明自然，同时也使内容有一种向前凸出的设计感，两者一搭配比对，页面的层次感就跃然屏上了...著此一文，一愿为日益浑浊的移动互联网界注入一股清流，涤荡些许PC时代遗留下来的业余的浮沫；二愿在卓越产品之路上跃马飞花、寻求有共同产品品位志趣的同道之人——思想总是要交流，才能碰撞出灵魂的火花。
不能猜出保罗会喜欢或不喜欢它，其他选择还不清楚。没错，我们可以很容易地对歌曲 A 进行分类，但是当选择变得复杂时，就像歌曲B 一样。机器学习可以帮你解决这个问题。 ? ? ? 让我们看看如何。...假设你有不同球员的板球数据集。...当您将此数据集送给机器时，机器会识别玩家性能的模式，因此它会在 x 轴上使用各自的 Achatz 对这些数据进行处理，同时在 y 轴上运行 在查看数据时，你会清楚地看到有两个集群，一个集群是得分高，分较少的球员...系统将它识别为一只猫，所以你给机器一个负面反馈，说它是狗的形象，机器会从反馈中学习。最后，如果它遇到任何其他狗的图像，它将能够正确分类，那就是强化学习。...小测验 我希望你已经理解了监督和无监督学习，所以让我们做一个快速测验，确定给定的场景是使用监督还是非监督学习。
非常多人抱怨看不懂，我来个精简比喻版的： 有个篮球联盟，有无数个球员和大概20个等级的联赛。 全部球员都是10级联赛的成员，他们自由组合互相比赛，赢的人，升级到11级联赛，输的人降到9级联赛。...且，把科比降到10级联赛，他会轻松的在20局之内回到20级。 理想情况下，球员都是在跟自己相同经历的球员玩，一个中等水平玩家全然不会匹配到科比，科比也不会匹配到刚玩游戏的玩家。...A：系统的目的不是为了保持你的胜率，而是让水平差点儿相同的玩家一起玩。当你和水平差点儿相同的玩家一起玩时胜率会趋近50%，所以，系统是不会有益坑你的。...终于，系统会放宽匹配的条件，给你一些不是那么完美的匹配，由于你肯定也不想永远匹配不到人。 *新手会得到一些特殊的保护，通常新手仅仅会匹配到其它新手（在成熟的server里，这个比例达到了99%+。...连胜导致你的匹配分会提高，你会不断遇到更强的对手——可是我们并非有益的让你的胜率保持在50%的，我们的目的仅仅是为了系统可以正确的预測游戏结果。终于，你会达到你的极限，你将会大致保持50%的胜率。
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