这个可以被控制的元素我们称为玩家角色。在打地鼠游戏中这个角色就是一个锤子，愤怒的小鸟中这个角色其实是弹弓，弹出的小鸟其实是个道具，在王者荣耀游戏中玩家的角色就是自己的英雄。...添加一个计数器times=0，然后每次随机位置都给它增加1，当times>100的时候，我们就结束游戏并显示结束画面统计战果。...到这里游戏看上去好了很多，但是还没有背景音乐，打地鼠的时候也没有音效，下一节我们继续添加声音。 添加音效 游戏里面的声音分为两种，一种叫音乐music，另一种叫音效sound。...第一个小游戏似乎开发完成了，但是还有很多内容，我们的代码也有很多不合理的地方，下一篇我们一起来回顾和整理，并且继续介绍更多小游戏的开发方法。...添加音效 游戏里面的声音分为两种，一种叫音乐music，另一种叫音效sound。背景音乐是music，游戏里面的击打声点击声都是音效。同一时间播放的音乐一般只有一个，但音效可以有很多个同时播放。
事务结束有两种，事务中的步骤全部成功执行时，提交事务，如果其中一个失败，那么将发生回滚操作，并且撤销之前的所有操作。...事务的隔离级别有4级，一个事务的执行不能有其他事务的干扰，事务的内部操作和使用数据对其他的并发事务是隔离的，互不干扰。...，读完之后就解锁，不管当前事务有没有结束，这样就容许其他事务修改本事务正在读取的数据。...大部分数据库缺省的事物隔离级别都会出现这种状况，此种事物隔离级别将带来表级锁 不可重复读：不可重复读的重点是修改，同样条件下两次读取结果不同，也就是说，被读取的数据可以被其它事务修改； 一个事务重新读取前面读取过的数据...存储过程的参数分为两类：输入参数，输出参数（相当于java方法的返回值） 其中存储过程名不能超过128个字。
如果有高分榜的话，分数本身的价值会更突出，最好辅以其他奖励配合。 延长游戏时间本身就是奖励，比如马里奥的绿蘑菇和100金币加条命。 新世界，通过一个关卡之后，开启下一个关卡的大门。...平衡类型 #9：惩罚 和现实中的惩罚不一样的是，游戏中的惩罚，更多的是一种反馈，合理运用可以增加玩家在游戏中的乐趣。在游戏中使用惩罚机制，因为可以 1）建立内源性价值，会被剥夺的的资源反而更有价值。...缩短游戏时间，比如马里奥失去一条命。 结束游戏。 回到某个时间点/存档点/地点，比起结束游戏，这个设定更人性化。...有时候甚至相同的效果，用奖励和惩罚的手段会令玩家产生截然不同的看法。 当惩罚不可避免时，要注意轻量惩罚会让战斗变得没有风险而枯燥，过于严厉的惩罚会让玩家在战斗中过分小心而不敢冒险。...平衡类型 #Extra：经济体系 这是一个额外的平衡体系，游戏经济很简单，就是如何赚钱和如何花钱的设定。但是经济体系的平衡却非常困难，经济体系本身的平衡可能会远远难度超过整个游戏其他部分的平衡。
然后再试试游戏的提交分数函数，又发现：（3）在后端的评分程序（下同），每一块移动时不能穿越其他块（横向和纵向都不能穿越）；（4）可以中途悬停（即使前几天游戏界面没有悬停按钮）。...遗传算法 设p为某个权重向量（模归一化为1），取100个随机的方块序列（每次计算的方块序列重新生成），每个序列有500个方块，f(p)定义为该权重下AI能消去的总行数（在遗传算法中，称为“适应度")。...接着修改评分函数，计算每一种放法组合可以得到的分数，用此替代上文4个指标中“可以消去的行数”。经过对权重的一些调整，可以拿到460000分（提交的是433550分的结果）。...由于手动操作的存在，最终分数为400000至500000均为正常。 做到这里，总共用时不超过12小时，其中从第二次尝试开始共用了不超过6小时。...我曾经把代码改成Beam Search（广度优先搜索然后丢弃掉每层分数较小的点，其他的报告称为集束搜索，但是在我的印象中称为柱型搜索），但是没有明显帮助。
大多数现有的方法都以监督学习的方式来处理这个任务，大致流程为：视频数据由一个段落描述进行标注，其中每个句子描述一个视频moment-of-interest (MoI)，以及每个MoI的精确开始和结束时间...为了避免高标注成本和主观标注偏差（主观标注偏差指的是不同人对于视频中一个活动开始和结束时间的标注是不同的 ），最近的方法也开始了探索在训练中没有句子的时间边界标注的弱监督学习方法。...视频V和查询首先分别输入两个独立的自注意块，其中目标和参考输入来自相同的模态： 通过这样做，通过考虑视频或句子的上下文，可以突出显示输入视频和查询中显著的clip和单词。...对样做的原理是，视频中的每个MoI只能和一样query匹配，如果某个MoI已经和一个查询匹配了，那其他的查询对这个MoI来说就是不匹配的。...在本文中，作者提出将相同视频中MoI进行concat，，，然后训练模型来定位连接的较长的查询。 给定，，分数最高的proposal和，优化和视频片段的匹配分数可以促进和的一致性（如上图所示）。
这样会导致游戏其实还可以移动，但是在判断上，你告诉用户游戏已经结束了。只要闭上眼睛稍微思考一下这个景象，并不难明白，如果不想闭上眼睛思考，就看下面我随手画的图吧： ? ...按照这个逻辑，在移动的代码中，我使用了一个变量isMoved来判断在按下一个方向键后，是否所有方块发生了移动，如果有，那么将这个变量赋值为true并产生一个新的方块。...如果稍微注意一点，就会发现，其实游戏方块的随机出现不光是位置，还有就是随机出现第一级方块和第二级方块（2和4），但是出现2的概率远远大于4，所以说如何设计这样一个逻辑如果深入探讨还是很有意思的。...其他的我不知道，但是关于随机数的生成本身在顺论里面就是一个很多人研究的分支，在我的设计里，我用了一个简单的不能再简单的办法。...我使用了一个计数器，记录2出现的次数，如果已经连续超过10次，那么产生一个0-100之间的随机数，如果这个随机数能够被5整除，那么随机出现的方块就是“4”。
这类问题通常涉及两名或多名玩家在某种规则下的竞争，一般每个玩家都绝对聪明试图通过选择最优策略获胜。常见的博弈论问题类型包括零和博弈、格局游戏（如Nim博弈）、棋类游戏以及其他涉及策略选择的问题。...动态规划 + 博弈问题 在博弈论中，有许多问题可以通过动态规划（DP）来求解，特别是当游戏状态有限时。这类问题的关键在于构建一个状态转移方程来描述每个局面下的最优决策。...这个方法在算法竞赛中较少单独使用，但可以用来解决涉及多轮博弈或策略更新的问题。 6....莫拉尔博弈（Impartial Games） 在莫拉尔博弈中，每个玩家面临相同的规则，没有特权或区别，策略的结果仅取决于游戏的状态。...每次行动可以在数列的两端之中任选一个数字将其取走，并给自己增加相应数字的分数。（双方的初始分都是 0 分） 当所有数字都被取完时，游戏结束。 分更高的一方获胜。
因此可以穷举出最多40种可能情况. 针对每一种情况, 算法通过一个评估函数计算其下落后盘面的优劣得分(用于评估盘面优劣程度, 非游戏得分). 进而可以选择出最优操作....而对应到俄罗斯方块的游戏设定: 游戏局面和当前下落的方块构成了环境状态(也可选择某种反映盘面特性的观测值作为状态); 旋转和落点选择为需要考虑的动作行为; 获得的分数(或其他量度指标)可以作为即时反馈值...正是因为这种确定性, 某种程度上需要追求一种"过拟合"的效果获得更匹配,可以得到更高分数的模型. 上一章节中, 通过仅9个参数的单一的线性模型来完美覆盖10000个方块和局面是不现实的....具体来说, 在遗传算法每一代模型选择中, 不再使用模型完成游戏后总分数作为Fitness指标. 而是使用模型在游戏过程中, 使用局面不超过指定高度时刻获得的最高分数作为Fitness指标选择模型....这样就可以选择出分数不错并且可以换个模型继续玩下去的模型, 舍弃掉分数很低或者分数很高但是很快会挂掉的模型.
相反，这是将不确定性看作一种可以量化的（至少在原则上可以量化的）事物的能力。也就是说我们可以把不确定性当作一个数字来讨论：数字可以进行比较（“这件事情比这件事更有可能”），并且它们通常可以被测量。...赔率 赔率可能是代表不确定性的最简单方法。当有更多信息可用时，它特别容易更新信念（我们将在下一节讨论这一点）。 在我们继续进行之前，我们应该确保你熟悉对比例（或者说分数）的基本操作。...使用Minimax算法以此为根，评估在这种游戏状态下的值以及游戏树中的其他状态。 你的任务： 看看从下面棋盘位置开始的游戏树。用笔和纸填写游戏结束时底层节点的值。...请注意，这次有些游戏以平局结束，这意味着节点的值是0。 接下来继续填充倒数第二级节点的值。由于这级没有分支，与底层的值相同。...在倒数第三级，通过为每个节点选择子节点的最大值来填充值 – 如你所见，这是一个MAX级。最后，通过选择根节点的子节点值的最小值来填充根节点的值。这就是游戏的值。 输入游戏的值作为答案。 ?
正如本系列第一篇文章中详细介绍的那样，成为 Kubernetes 资源管理的巫师，需要对 Kubernetes 中的资源管理功能有一个端到端的上下文理解，包括从其用户抽象到 Linux 内核级别的技术实现等一切内容...如果 cgroup 的内存使用量超过该Limit，OOMKiller 将会将其清除。超过Limit的容器（进程/进程）将被清除，并且清除将仅限于该容器。在清除过程中，不会损害其他容器。就这么简单。...这避免了在超过Limit时 OOMKiller 将执行的操作的歧义：容器中的所有进程都将被杀死。...在 OOMKiller 离开之前，它将选择至少一个进程终止，释放该进程一直在使用的内存。 OOMKiller 选择的进程可能与触发页面错误的进程相同，也可能不同。...下图演示了一个小型容器，它使用了相对较少的内存，但仍然超过了它的Request，它将获得比突发型 QoS 类中任何其他容器更高的 oom_score。
十一、攀登不止小游戏制作 制作微信小游戏大致流程与微信小程序、Web类似，不同的在于是组件的使用。...我们此节需要完成的小游戏需求为： 小球触碰矩形块会跳跃或攀爬 小球触碰顶部或底部游戏结束 点击屏幕将会使小球朝着该方向移动 小球进行跳跃时分数会增加 矩形块在游戏运行过程中自动下沉 游戏结束停止游戏出现按钮可以重新开始游戏...，更改阻尼值可以使该物体的阻力发生改变，使其下沉变快或者变慢；在这里我们将阻尼值设置为 1，使其在进行下沉时速度放缓： 更改完后，在游戏运行中该矩形块将会与小球发生碰撞，我们此时应该更改矩形块的质量为...，当小球进行一次跳跃时我们就为其分数加一： 在触发器的小球跳跃的事件中，添加动作将分数进行增加： 我们再到前台中创建两个文本，用于分数的显示，并且在分数增加的动作中设置一个文本的内容为分数变量的值...： 11.6 设置触碰底部游戏结束 当小球掉到底部时游戏提示游戏结束，我们给底部设置一个事件，当触碰小球暂停物理世界以及触发器： 此时将会停止该游戏物理世界级触发器运行事件： 停止游戏后我们应该出现停止游戏的文本
如果需要的话，如何保持多份数据的一致性，是一个非常困难的挑战。因为任何传统的数据锁操作，在远程执行时，都会使数据访问变得非常慢。 如何解决访问慢的问题?...还有另一种可以参考的混合云部署方法：将数据以主机托管模式(colocate)部署到电信服务提供商的机房，或者其他拥有快速连接公有云网络的设施中。...在主机托管模式中，服务器端加密是非常必要的。 在主机托管模式中，你还将面对私有云和公有云之间交互的瓶颈问题，特别是在数据更新方面。由于数据锁操作和两地传输，很容易积累起百毫秒级别的时延。...一种解决方案是将私有云的一部分资源(不单单是数据)部署到主机托管环境中，可以是由云服务商提供并维护这些资源，也可以直接购买服务商提供的服务器。...各大数据库提供商不断在数据安全方面重点投资，主机托管模式已经成为一种安全的部署方式。随着目前云服务价格战的继续，这种方式将会成为最经济的解决方案。
，例如:D2，N，则视为下降2格悬停，并生成新方块 理解了上传数据的含义，那就不用手动玩这个俄罗斯方块了，并且可以利用record序列进行俄罗斯方块的排布，而且通过回放序列功能，也可以在网页上查看自己写的序列有没有问题...、画布垂直方向满屏后，结束游戏 •5、方块出现的总数最大为 10000 个，超过后结束游戏 •6、每个方块的类型（已有：I,L,J,T,O,S,Z 型方块）、形态（各类型每旋转90度后的形态）会从配置中按照统一顺序...如：极限情况下，当前方块落定后产生了可消除行，但触顶或者超过最大方块数了，此轮不计分，直接结束游戏 •注：游戏使用的坐标系为 canvas 坐标系（坐标原点在左上角）详见：https://developer.mozilla.org...ps：之前也想出一个一个记录，但实在是太麻烦了 1.1 提前算出10000个方块类型和旋转角度 过程就不详细描述，我的方法是在新生成方块的地方进行断点，然后进行逐步分析结论如下： 从tetris.core.min.js...） 查询资料，我发现最具代表性的AI算法为Pierre Dellacherie算法，所以我对github中分享的pygame游戏其中有Pierre Dellacherie算法，进行修改，用来对活动中的俄罗斯方块进行模拟
此外，Gato 还能根据上下文决定是否输出文本、关节力矩、按钮按压或其他 token。 与大多数智能体玩游戏不同，Gato 使用相同的训练模型就能玩许多游戏，而不用为每个游戏单独训练。...如下图所示，Gato 以超过 50% 的专家分数阈值执行了 604 个任务中的 450 多个。...在 ALE Atari 中，Gato 在 23 场 Atari 游戏中取得了人类平均（或更高的）分数，在 11 场游戏中取得了两倍于人类的分数。...研究者在文中还介绍了一个专业的单域 ALE Atari 智能体，它在 44 场比赛中都取得比人类更好的分数。 在 BabyAI 中，Gato 在几乎所有级别上都得到了 80% 以上的专家分数。...在 Meta-World 中，Gato 在接受训练的 45 个任务中的 44 个中得到了 50% 以上的专家分数，35 个任务上得到 80% 以上，3 个任务上超过 90%。
1、在游戏过程中，参与者的身份是匿名的，参与者也不知道自己最终会赢还是会输，所有参与者都有可能被选为最后的胜利者。那么，有没有办法能够保证在不泄露身份的情况下，使游戏的结果是不会被猜出来呢？...这个时候我们就可以用到“哈希竞猜”这个概念。那么什么是“哈希竞猜”呢？哈希竞猜，是一种概率分布理论，它把一个随机数字作为输入，通过对多个输入序列进行数据的运算，从而找出最有可能被算中的数。...所以哈希竞猜就是在不断重复着多次输入之后得到的答案中，寻找出最有可能被算中的数字。2、当参与者全部猜中结果后，游戏将结束。在没有人知道结果的情况下，人们的选择是：（1）全部猜中；（2）猜中50%。...他解释说：“人们总是想知道别人能不能正确地从一组已知样本中推断出某个未知的随机数。”这个现象给人们带来了一些启示，其中最重要的就是，在做数学计算时一定要排除一些未知性，这样才能更好地掌握正确的方法。...3、“哈希竞猜”要求我们有很高的数学天赋。数学是一个奇妙的世界，它可以让你认识到生活中隐藏着的真理。哈希竞猜游戏并不需要我们拥有天才的数学能力，它只需要我们有很高的数学天赋，才能进行这场游戏。
数字人像在简单的视频游戏中一样在 Smallville 周围移动，进出建筑物，导航其地图并接近其他数字人。代理移动由生成代理架构和沙盒游戏引擎指导。当模型指示代理将移动到某个位置时。...例如，在杂货店里山姆和汤姆的谈话中，山姆讲述了他在地方选举中的候选资格。因此，通过这种方式，数字人可以传播他们的话语并从其他数字人那里学习新信息。...如果 在他们从事此项目时可以使用GPT4，他们可能会获得更好的结果 。 沙盒游戏的核心，是一个内存对象列表，其中每个对象都包含一个自然语言描述、一个创建时间戳和一个最近的访问时间戳。...一旦你构建了这个系统，剩下的就是由语言模型 ChatGPT 完成。所以这就是制作这样的游戏引擎的核心。然而，这仍然不完美且不够。因此，作者提出了另一种记忆，称为反射。...在我们的实现中，当重要分数的总和时，我们会生成反射对于代理感知到的最新事件超过某个阈值。实际上，数字人每天大约反思两到三次。所以另一个挑战是计划和反应。
此外，Gato 还能根据上下文决定是否输出文本、关节力矩、按钮按压或其他 token。 与大多数智能体玩游戏不同，Gato 使用相同的训练模型就能玩许多游戏，而不用为每个游戏单独训练。 ...如下图所示，Gato 以超过 50% 的专家分数阈值执行了 604 个任务中的 450 多个。...在 ALE Atari 中，Gato 在 23 场 Atari 游戏中取得了人类平均（或更高的）分数，在 11 场游戏中取得了两倍于人类的分数。...研究者在文中还介绍了一个专业的单域 ALE Atari 智能体，它在 44 场比赛中都取得比人类更好的分数。 在 BabyAI 中，Gato 在几乎所有级别上都得到了 80% 以上的专家分数。...在 Meta-World 中，Gato 在接受训练的 45 个任务中的 44 个中得到了 50% 以上的专家分数，35 个任务上得到 80% 以上，3 个任务上超过 90%。
每个用户可以有一个Set，其中包含他们关注的其他用户或粉丝。 在线用户： Set可以用于跟踪在线用户。将用户ID添加到一个Set中，表示用户当前在线。...除了底层的链表结构，跳跃表还有多个级别的索引，每一级索引都是一个较小的有序链表，其中的节点包含指向下一级索引节点的指针。 底层链表： 跳跃表的底层是一个有序链表，节点按照键的大小顺序排列。...跳跃表查询流程： 客户端发送查询命令，指定要查询的成员。 Redis会从顶级索引（最高级别）开始，逐级向右移动，查找每一级索引中的节点。...当找到第一个大于等于要查找成员的节点时，如果节点的键等于要查找的成员，查找成功；如果节点的键大于要查找的成员，就会进入下一级索引继续查找。...通过哈希表，Redis可以在 O(1) 时间内查找某个成员的分数。 结合使用的方式： 有序集合的每个元素在底层的哈希表中存储着成员和分数的映射关系，同时在跳跃表中存储了成员的排序信息。
例如，你可以将任务作为元素，任务的优先级作为分数，然后使用 Zset 来存储和排序所有的任务。你可以很容易地获取到优先级最高的任务，或者按优先级顺序执行任务。...在 Zset 中，每个元素和它的分数都会作为一个独立的元素存储在压缩列表中，元素和分数会交替存储，即第一个元素是成员，第二个元素是分数，第三个元素是成员，第四个元素是分数，以此类推。...结构差异：B+ 树是一种多路搜索树，每个节点可以有多个子节点，而跳表是一种基于链表的数据结构，每个节点只有一个下一个节点，但可以有多个快速通道指向后面的节点。...2.3、返回指定成员排名 在 Redis 中，ZRANK 命令用于返回有序集合（Zset）中指定成员的排名，其中分数值从低到高排序。...以上只是 Zse 其他 Hash 命令的一些常用命令，更多的命令和详细的使用方法，可以查阅 Redis 的官方文档。
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