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    【Golang语言社区】H5游戏开发-从零开始开发一款H5小游戏(五) 必要的包装,游戏规则和场景设计

    到这里我们已经讲了游戏的整体设计和实现。一个游戏要完整,还需要给它制定一个评分机制,它是整个游戏的关键所在。就好比一部电影,特效再好看,如果剧情狗血,那也是一部烂片。 相信大家都玩过一些简单但很吸引人的小游戏。比如很久以前微信上的打飞机,围住神经猫,还有前段时间大火的slither.io。他们都简单易玩,但却能让人肾上腺素飙升,百玩不腻。 所以一款好玩的小游戏必须具备了这样的特点,简单易玩,却能给人制造紧张感,有时还能利用一些攀比心理。本游戏也基本具备了这样的特点。 计分实现 游戏以秒数作为计分,随着时间的

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    人民大学提出听音识物AI框架,不用人工标注,嘈杂环境也能Hold住,还可迁移到物体检测

    明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 不用人工标注,也能让AI学会听音寻物。 还能用在包含多种声音的复杂环境中。 比如这个演奏会视频,AI就能判断出哪些乐器在发声,还能定位出各自的位置。 这是中国人民大学高瓴人工智能学院最近提出的新框架。 对于人类而言,听音识物是一件小事,但是放在AI身上就不一样了。 因为视觉和音频之间对应关系无法直接关联,过去算法往往依赖于手动转换或者人工标注。 现在,研究团队使用聚类的方法,让AI能够轻松识别各种乐器、动物以及日常生活中会出现的声音。 同时,这一方法还

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    【一统江湖的大前端(9)】TensorFlow.js 开箱即用的深度学习工具

    TensorFlow是Google推出的开源机器学习框架,并针对浏览器、移动端、IOT设备及大型生产环境均提供了相应的扩展解决方案,TensorFlow.js就是JavaScript语言版本的扩展,在它的支持下,前端开发者就可以直接在浏览器环境中来实现深度学习的功能,尝试过配置环境的读者都知道这意味着什么。浏览器环境在构建交互型应用方面有着天然优势,而端侧机器学习不仅可以分担部分云端的计算压力,也具有更好的隐私性,同时还可以借助Node.js在服务端继续使用JavaScript进行开发,这对于前端开发者而言非常友好。除了提供统一风格的术语和API,TensorFlow的不同扩展版本之间还可以通过迁移学习来实现模型的复用(许多知名的深度学习模型都可以找到python版本的源代码),或者在预训练模型的基础上来定制自己的深度神经网络,为了能够让开发者尽快熟悉相关知识,TensorFlow官方网站还提供了一系列有关JavaScript版本的教程、使用指南以及开箱即用的预训练模型,它们都可以帮助你更好地了解深度学习的相关知识。对深度学习感兴趣的读者推荐阅读美国量子物理学家Michael Nielsen编写的《神经网络与深度学习》(英文原版名为《Neural Networks and Deep Learning》),它对于深度学习基本过程和原理的讲解非常清晰。

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    工业私有云助力数字化选煤厂建设

    选煤厂数据中心采用工业私有云&虚拟化方案实现。即在机房安装一套 WitLinc 公司的 WL-820B-B 系列高性能工业私有云,该私有云包含 3 台工业服务器、两台高性能工业级网管型交换机、一套UPS。在私有云中的虚拟化平台里虚拟出用于采集现场控制系统数据的虚拟机、用于存储数据的数据库服务器、用于安装WiSCADA 软件作为处理并显示数据的 HMI 服务器、用于查看各种报表信息的报表服务器、用于安装WiSCADA-Client 软件查看数据信息的客户端虚拟机、用于显示视频信息得视频服务器、用于 WEB 发布数据的 WEB 服务器等。并且为所有虚拟机配置高可用性。所有的虚拟机文件都会存储在工业磁盘阵列里面。工作人员使用瘦客户端连接远程桌面的方式连接到工业私有云中的虚拟机桌面,瘦客户端上的的所有操作都会在虚拟机里面执行,瘦客户端本地不会存储任何数据。一台瘦客户端可以连接多个虚拟机的远程桌面,这在一定程度上可以减少一定量的操作员站,实现经济高效操作和管理。

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