在这篇教程中，谷歌工程师Abe Haskins用简洁易懂的语言，教你用Unity3D和TensorFlow生产一只会投篮的AI。
随着自动化测试技术的发展，新兴的开源自动化测试工具崛起，例如：Selenium、Cypress等。但是老牌的自动化测试工具也在不断的更新与迭代，本篇介绍一下作者之前在使用UFT（QTP）时的一些总结。
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。
在法国启蒙思想家卢梭（Jean-Jacques Rousseau）的《论人类不平等起源》中，提到这样一个猎鹿（StagHunt）故事：一群猎人安静地在陷阱旁等待鹿的出现，猎到鹿的收益较大，可以让所有猎人都吃饱，但是由于鹿十分机敏，需要大家都耐心等待。这个时候一只兔子出现了，兔子体型较小，一人便可以成功捕猎，但是相应的收益也很小。
这里是Hamid，我来自PyTorch合作伙伴工程部。我将跟随Mark的讨论，讲解如何在TorchServe上提供LLMs的分布式推理和其他功能。首先，为什么需要分布式推理呢？简单来说，大部分这些模型无法适应单个GPU。
大数据文摘作品 编译：叶一、Chloe、彭湘伟、钱天培 在2016年3月，Deepmind研发的AlphaGo以4:1的成绩，击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手，李世石(Lee Sedol)。超过2亿观众见证了这一历史时刻。一台机器已经学会了一种超越人类的围棋策略。这在以前被认为是一项不可能完成的任务，或者至少需要十年之功。 AlphaGo与李世石的第3场比赛 这已是一项了不起的成就。然而，在2017年10月18日，DeepMind又再次取得了突破。 论文《无需人类知识就能称霸围棋》（Mastering
由于大型神经网络的训练往往耗费很长的时间，可能会因为机器损坏、断电或系统崩溃等各种因素无法一次性完成模型训练而导致前面所有的训练功亏一篑。本次来介绍一种检查点机制，在训练过程中保存更新的权值到检查点文件，而再次训练时恢复检查点文件中的权值数据，继续训练模型。这样能有效的防止上述情况的发生。 首先用ipython notebook打开上一次的代码，并找到get_sart函数，在with tf.Session() as sess:后面插入一行：saver = tf.train.Saver()新建一个saver对
图：pixabay 本文来自于微信公众号：雷克世界 编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA 在这篇文章中，我将试图对以下三件事情进行阐述： 1.AlphaZero之所以被认为是人工智能向前迈进一大步的两个理由。 2.如何构建AlphaZero方法的副本，从而使其能够玩Connect4游戏。 3.如何调整代码从而使其能够插入到其他游戏中。 ▌AlphaGoAlphaGo ZeroAlphaZero 2016年3月，在一场超过2亿人观看次数的比赛中，Deepmind的AlphaGo以 4-1的比分击败了获得
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240v就报警，这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压，比如三相电路，我们判断三相电都高于某个值，那么就需要将状态保存，计算。因为这三条记录是分别发送过来的。
相关链接：https://arstechnica.com/gaming/2023/06/one-mans-40-year-8-bit-quest-to-finish-the-c64-rpg-he-st
检查点：我们对用户名和密码进行了参数化，那么怎样来判断jmeter有没有正确调用t.dat里面的文件呢。当然，我们可以从结果图表中查看。但我还是想在“登录”这个地方进行一下检查。
Storm需要自己实现有状态的计算，比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统，保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算，但是Flink就不需要这样，而且作为新一代的流处理系统，Flink非常重视。
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
SQL SERVER ORACLE MYSQL 的系统表一个比一个多，系统表如同一个个小密探，如果你恰巧知道他们的名字，并且还知道他们的身世，那很快你就会如同找到一个蜜洞 secret broadcast， 然后就对你要操作的系统一目了然。
近日，Applied Data Science的联合创始人David Foster发表了一份详细的教程，意在教你搭建一套属于自己的AlphaZero系统。以下是教程的完整内容。 📷 在本文中，我将尝试介绍三件事: 1.为什么AlphaZero是人工智能向前迈出的一大步 2.如何构建一个AlphaZero方法论来玩“四子连珠（Connect4）”对弈游戏 3.如何调整代码以插入其他游戏 AlphaGo → AlphaGo Zero → AlphaZero 2016年3月，Deepmind的A
本文中关于将StreamTask中的线程模型更改为基于Mailbox的方法主要译自如下两处：
原文地址：Why the first ten minutes are crucial if you want to keep players coming back 原文作者：Adam Carpent
由于该路线设置在市中心，街道呈网格状交错，因此两个检查站点 (x1,y1) 与 (x2,y2) 之间的距离应该为 |x1−x2|+|y1−y2|。
之前有写到过「英雄之旅」模型，我的另一篇文章「讲好一个故事」，这是一个在西方电影界影响非常深远的理论，学会了这个模型，妈妈再也不用担心我猜剧情了。额，不对，是做 RPG 的剧情。第二次在书中看到，那么这次写得详细一点。 好，首先是英雄之旅的12个组成部分。 普通世界。大多数故事的开始，英雄都是一个普通人，然后会因为某个原因进入一个「非常世界」，比如捡到一本写谁死谁的笔记本，比如吃了橡皮果实，当然这个非常世界也不一定要充满妖魔鬼怪，魔法超能力，也可以是很普通的一个高中生遇到了一个喜欢吃豆沙包的萌妹子。作品的第
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术有很多种，例如，分布式训练和混合精度训练。
引导类系统的可复用模型 说到游戏中的“引导类系统”，最常见的就是所谓“新手引导”，这些专门设计的游戏流程，让玩家一步步的按规定顺序去操作游戏。而“任务系统”，也是最著名的引导类系统，这个最初只是基于NPC机关的小玩法，现在已经成为几乎所有游戏的标配。并且后续还出现了“每日奖励”，“日常任务”，“活动任务”，甚至“成就系统”等各种变种。这几个系统的核心逻辑，都是策划预设了一条“任务链”，让玩家通过操作，来改变自己在“任务链”上的位置。另外一种很特别的引导类系统，就是商店。最古老的游戏中都会有商店，到现在的游戏
RPG系统的可复用模型 RPG系统主要负责提供游戏中提供“积累、成长”的快感，也是驱动玩家反复进行游戏操作的重要系统。RPG系统能提供这种作用的最基本逻辑，是以玩家为中心，为其赋予了一系列的可成长的数
在我所玩过的游戏中，分为两种，一种是“玩具”类游戏，一种是所谓“演出”类游戏。所谓“玩具”类游戏，主要是通过游戏的玩法来提供乐趣。而“演出”类游戏，则在玩法之上，通过游戏的剧情、美术、音乐等可欣赏的内容，叠加出另外一种乐趣来。 举例来说，《王者荣耀》就是一类“由玩家提供内容”的玩具类游戏，就好像一个足球，让你和其他人一起来玩，好玩与否取决于你和谁玩。说实在的腾讯运营的大多数赚钱的游戏，都是这一类。而《文明》这一类，则是另外一种玩具类游戏，它的游戏内容是游戏自己提供的。这和早期大多数的强调“游戏性”的单机游戏
就在刚刚过去的这个周末，OpenAI科学家Andrej Karpathy做了一个非常有趣的项目——llama2.c。
大家好，我是来自腾讯大数据团队的杨华（vinoyang），很高兴能够参加这次北京的 QCon，有机会跟大家分享一下腾讯实时流计算平台的演进与这个过程中我们的一些实践经验。
《九州天空城3D》上线至今，长期稳定在APP Store畅销排行的前五，本文将介绍腾讯WeTest手游安全团队在游戏上线前为《九州天空城3D》挖掘安全漏洞的全过程。
本文主要介绍了《九州天空城3D》手游在安全测试过程中，由腾讯WeTest手游安全测试团队提供的手游安全测试服务。通过模拟外挂、修改客户端资源、执行代码等手段，团队发现了一系列的安全漏洞，并提供了详细的漏洞信息、影响范围和修复建议。通过这些测试，团队帮助开发商发现并修复了游戏存在的安全漏洞，保障了游戏的顺利运营。
随着大量外挂、辅助、工作室等非法盈利团队借由移动游戏产业迅猛发展的东风趁虚而入，对游戏开发商和玩家来说都造成了不小的伤害，安全问题成为手游发展不容忽视的前提。本文告诉你如何从技术的角度来提前曝光这些安全问题和外挂风险。
为什么需要IP 影视、小说作品的IP应用于游戏，很多年前就有这样的例子。但是很长一段时间以来，这样的做法并不太受市场欢迎。本人很小的时候就玩过红白机上的《蝙蝠侠》，除了人物、背景有点味道外，整个游戏难
谈到逆袭的游戏作品，《无人深空》不可不提。从最初的高开低走，到制作团队埋头进行优化，再到后续推出的多人模式、VR模式，这款曾被称为“无人深坑”的独立游戏已经逐渐挽回昔日的口碑，“无人深坑”的帽子也逐渐被摘掉。
数据库管理系统必须保证被强行终止的事务对数据库和其他事务没有任何影响 ——恢复机制
本文来自 BDTechTalks 网站的“AI 研究论文评论”专栏。该专栏提供人工智能最新发现的系列解读文章。
由于没有存储共享器，分布式系统中的所有通信都是基于底层消息交换的。如果进程A要与进程B通信，A必须首先在自己的地址空间中生成该消息，再执行一个系统调用，通知操作系统将该消息通过网络发送给B。
MySQL NDB Cluster团队致力于NDB架构核心部分的基础重新设计。这些更改之一是部分检查点算法。现在，用户可以充分利用它构建更大的集群，NDB 8.0可以在每个数据节点上使用16 TB的内存表，也可以使用磁盘数据构建3副本5 PB的集群。
RDD检查点（Checkpoint）是Spark Core计算过程中的容错机制。通过将RDD的数据与状态持久化，一旦计算过程出错，就可以从之前的状态直接恢复现场，而不必从头重算，大大提高了效率与可靠性。本文从之前已经研究过的RDD类入手，探索一下检查点的具体实现。
一、游戏模式 目前webgame游戏模式大体上可以分为以下四类： 1、玩家拥有一个城市，不断的升级城市内建筑，建筑可以自动获得物资，可以生产军队，军队之间进行对比数值的战斗。这里我简单的称为Ogame模式。
战斗系统的模型构建思考 战斗系统是一个游戏的玩法核心，也是游戏之间差别最大的地方，想要建立可复用的模型，可谓困难最大。但是，游戏的玩法本身也是有分类和传承的。需要特别注意的是，作为服务器端程序，战斗系统的职责是有多种不同层级的： 记录战斗结果，发放战斗奖励。很多开房间和按“局”算的游戏，如棋牌类，其游戏本身是分为很多“局”的。游戏是在一局结束后，才结算所有的奖励。另外如《地下城与勇士》（DNF），其游戏为一个个地下城“副本”，本身也是这种分局的。如果服务器端只是为了游戏完成一局后做“结算”，那么其逻辑还是比
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
H 国有 n 个城市，这 n 个城市用 n-1 条双向道路相互连通构成一棵树，1 号城市是首都，也是树中的根节点。
过去无论是在生产中使用，还是调研 Apache Flink，总会遇到一个问题：如何访问和更新 Flink 保存点（savepoint）中保存的 state？Apache Flink 1.9 引入了状态处理器（State Processor）API，它是基于 DataSet API 的强大扩展，允许读取，写入和修改 Flink 的保存点和检查点（checkpoint）中的状态。
Redo日志是Oracle为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一种机制。实际上，Redo日志的存在是为两种场景准备的，一种称之为实例恢复（Instance Recovery），一种称之为介质恢复（Media Recovery）。
要完整去学习spark源码是一件非常不容易的事情，但是咱可以积少成多嘛~那么，Spark Streaming是怎么搞的呢？
RDD，学名可伸缩的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）。是一种对数据集形态的抽象，基于此抽象，使用者可以在集群中执行一系列计算，而不用将中间结果落盘。而这正是之前 MR 抽象的一个重要痛点，每一个步骤都需要落盘，使得不必要的开销很高。
LoadRunner 的虚拟用户使用多线程模拟，LoadRunner 下的三个工具：Virtural User Generator 用来录制和开发(插入事务、集合点、函数、检查点，设置参数化、关联)我们的测试脚本，Controller 用来创建运行场景和收集测试的数据(点击率、事务响应时间、吞吐量、等)，Analysis 用来分析测试数据，生成报告和图标。
来自Flink Forward Berlin 2017的最受欢迎的会议是Robert Metzger的“坚持下去：如何可靠，高效地操作Apache Flink”。 Robert所涉及的主题之一是如何粗略地确定Apache Flink集群的大小。 Flink Forward的与会者提到他的群集大小调整指南对他们有帮助，因此我们将他的谈话部分转换为博客文章。 请享用！
DeepMind 和 Google Brain 研究人员以及前世界国际象棋冠军Vladimir Kramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在 AlphaZero 神经网络中表示。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
