使用 javascript 创建游戏是最有趣的学习方式。它会让你保持动力，这对于学习 Web 开发等复杂技能至关重要。此外，你可以和你的朋友一起玩，或者只是向他们展示你做的小东西，他们也会感到很有趣的。在今天的博文中，我们将使用 HTML、CSS 和 Javascript 创建一个井字游戏。
众所周知，游戏功能一直是Linux的弱项之一。近年来，由于Steam，GOG和其他平台将游戏引入多个操作系统的努力，这种情况有所改变，但是这些游戏通常是不开源的。当然，你可以在开源操作系统上玩游戏，但对于开源纯粹主义者来说，这些还不够。
在本期使用 Python Pygame 模块编写视频游戏中，学会如何使用跳跃来对抗重力。
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在本节中，我们将了解GameplayKit状态机，然后我们将让我们的玩家跳转并给他一些其他动画，所以扣紧并为这一知识的骑行做好准备。
作为数据库的重要组成部分，MySQL 8.0 提供了非常灵活和强大的连接选项。然而，每次都手动输入地址或者指定SOCK文件可能会让用户体验降低。那么，有没有办法优化这个过程呢？本文将详细介绍 MySQL 命令行客户端默认如何寻找 SOCK 文件，并提供一些实用的优化建议。
基于内存的 Redis 应该是目前各种 Web 开发业务中最为常用的 key-value 数据库了。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，
基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
作者： 漫步CODE人生 来自：cnblogs.com/scode2/p/8670980.html 题记 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基
最近在我的项目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服务，在此做一下总结和思考。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
「掉队」这个词，其实一直都是在伴随着腾讯的。无论是在以前的互联网时代，还是在现在的后互联网时代，几乎都是如此。没有办法，正所谓树大招风，更何况是处于名符其实的头部地位的腾讯呢？那么，腾讯究竟有没有掉队呢？至少从现在的情况来看，腾讯是没有掉队的。因为无论从哪个方面来看，腾讯依然处于中国互联网行业的「第一阵营」。既然腾讯没有掉队，那么，为什么它还始终都和「掉队」这个词联系在一起呢？我认为，在很大程度上，这源自于人们对于腾讯的成见以及过高的期待。
原文地址：Predicting your game’s monetization future: An analysis on how top games developers calculate lifetime value 原文作者：Ignacio Monereo 译文出自：掘金翻译计划 本文永久链接：github.com/xitu/gold-m… 译者：NoName4Me 校对者：mingxing47，hanliuxin5 一个关于顶级游戏开发商如何计算终身价值的分析 我们中的许多人都梦想构建下一
你可以通过谷歌搜索来了解世界，但是你没有办法谷歌现实的物品；你可以谷歌你的药物信息，但却不能谷歌在钱包底部发现的药丸。现在德罗尔·沙龙的团队，一家以色列新兴公司，正试图用一款名为Scio的手持设备填补这一缺口。 很少有像谷歌一样面面俱到的技术。一个简单的搜索就能让你了解周围的世界，提供的信息比你曾想知道的还多。但是，作为世界上最大的搜索引擎，它可能很厉害却存在的缺点。最值得注意的是，我们没有办法谷歌现实的物品。 当然，你可以输入“苹果”这个词，但你却不能谷歌放在你厨房柜台上的苹果。你可以谷歌你的药物信息，
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。
现阶段的工作涉及到了部分音频解析的内容，广义来说便是数字信号处理（DSP），可惜本人并非专科出生，很多相关内容都是空白，从头看起也感觉颇为有些困楚，虽说时间也花了不少，不过成果还是颇不尽如人意，至今仍有不少概念还是懵懵懂懂、不知西东，不过鉴于记录目的，我于此还是尽力笔记一番，一方面算作加深自己所学之印象，另一方面也可为有这方面兴趣的朋友做些参考吧~~~然而本人对DSP确实不是很着门道，有什么纰漏错误的在所难免，希望注意到的朋友能够不吝指出，本人在此先拜谢了 :)
《写代码，你以为的快方法，可能是慢方法》里面讲到过“业务逻辑复杂了，业务的逻辑、状态会散落到大量方法中，你没有抽象，就没有办法模块化，就不能区分核心和周边，需求越来越多，你就只能硬写，你的这种硬写，往往都是写到了核心模块里面了，之所以成为核心，不就是希望你不要总是改变它吗，要尽可能将其变为只读的，否则，你当初的快就是后来的慢；”
非同质化代币(NFT)是区块链中的一种数字加密代币，代表独一无二的物品。NFT拥有很多用例。它可以是游戏中的数字资产、可收集的加密货币艺术品，甚至是房地产这样的现实物体。在充斥“盗版与抄袭”的世界中，创建去中心化数字收藏品并明确所有权一直是悬而未决的难题。NFT问世后，问题迎刃而解。
随着向远程工作的转变继续，网络监控变得越来越复杂，云迁移也越来越普遍。当今的网络从核心扩展到边缘再到云，这使得网络可见性对于确保性能和快速解决问题至关重要。但根据EMA的最新研究，只有27%的企业认为他们的网络运营团队是成功的（自2016年以来，这一数字一直在下降，在16年时这一数字为49%）。从人员配备问题到无效的云战略，我们团队正在寻找如何简化流程、整合工具和改进网络监控。
传统意义上，游戏功能是Linux的弱项之一。近年来，由于Steam，GOG和其他将商业游戏平台的努力，这种情况有所改变，但是这些游戏通常不是开源的。当然，你可以在开源操作系统上玩游戏，但这对于开源纯粹主义者而言还不够。
http://www.ayqy.net/blog/border-image%E8%AF%A1%E5%BC%82%E7%BB%86%E7%BA%BF/
在很多敏捷群中，经常会有人问这些问题。那有没有一个可以解决所有问题的方法呢？答案是：没有，因为没有银弹。
没有多少系统的告警是设计得当的。良好的告警设计是一项非常困难的工作。如何知道你收到的告警是糟糕的？多少次你收到了告警之后，立即就关掉了的？是不是成天被这些然而并没有什么卵用的东西给淹没？最常见的告警设置：cpu使用率超过90%，然后告警。这种设置在大部分场合下是没有办法提供高质量的告警的。
推星星是 Sokoban 或“箱子推动者”的克隆。玩家位于一个房间，里面有几颗星星。房间中的一些瓷砖精灵上有星星标记。玩家必须想办法将星星推到有星星标记的瓷砖上。如果墙壁或其他星星在其后面，玩家就不能推动星星。玩家不能拉星星，所以如果星星被推到角落，玩家将不得不重新开始级别。当所有星星都被推到星星标记的地板瓷砖上时，级别完成，下一个级别开始。
面向对象(Object Oriented,OO)是软件开发方法。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法，是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
在阅读本书之前，如果您了解一些 Python 编程知识（或者知道如何使用 Python 之外的其他语言进行编程），可能会有所帮助；但是即使您没有，您仍然可以阅读本书。编程并不像人们想象的那么难。如果您遇到问题，可以在线阅读免费书籍“使用 Python 发明自己的电脑游戏”http://inventwithpython.com，或者在 Invent with Python 维基 http://inventwithpython.com/wiki 上查找您觉得困惑的主题。
作为一个自动化工程师我们要具备什么？随着自动化和工业化进程的快速发展，对自动化的要求也越来越多，越来越严格。但是在实际的工程中好的自动化工程师还是缺少不少的知识和经验。那我们就得不断的提高自己，以完成实际的工作。 作为一般的人员来说分工是不同的，要适应自己的工作还是有一些困难。好多的自动化控制工程师是从别的行业转过来的，这样就使得很多没有系统的学习自控的知识，即使学过的也与现实的工作有很大的脱节。现在很多的公司要求做上位和下位是一个人来做，还有的要做电气设计，仪表选型，土建协调等等。其实自控工程师担任着很
集群成员变更一直是 etcd 最棘手的问题之一，在变更过程中会遇到各种各样的挑战，我们稍后一一来看。为了把问题描述清楚，首先需要了解 etcd 内部的 raft 实现。
今天，机器学习算法被广泛应用于解决自动驾驶汽车制造的各种挑战问题中。人类将传感器数据处理集成到汽车的ECU(电子控制单元)中。 提高机器学习的利用率去完成新的任务是十分必要的，潜在的应用包括对驾驶员条件的评估，或者通过不同的外部和内部传感器进行数据融合，比如激光雷达、雷达、相机或物联网。 运行车载信息娱乐系统的应用程序可以接收来自传感器数据融合系统的信息，例如，如果它发现司机有什么不对劲的地方，就有能力直接将汽车开到医院。这个基于机器学习的应用程序还包括驾驶员的语音、手势识别和语言翻译。算法被分为
变量的作用域是指它的可见性。换句话说，程序中的变量名在哪部分是有效的。在Go中，在一个块中声明的变量名称可以在其内部块中重新声明，这被称作变量隐藏（variable shadowing）。然而这种规则由很容易出现错误。
Spatial and Temporal Hierarchy for Autonomous Navigation using Active Inference in Minigrid Environment
本周二，Meta 提出的人工智能 Cicero 成为了 AI 领域的热门新闻，通过和人玩在线版「外交」游戏，它锻炼了自己的技能成为高手，在玩过的不止一场游戏中排名前 10%。
这两周没有妹子来找我问问题，有点小伤感，所以耽误更新了。哈哈，别当真，因为菜菜这两周周末都有事（你可以认为去公司加班了），实在是没有精力，忘各位见谅！！
我不得不承认，我的能力不足以写出一个100%不会宕机的游戏服务器程序，这也不能全怪我的能力太弱，谁让咱国内网游玩家数量庞大，哪个游戏刚上线时没有挤的爆满过？还有些或是猎奇，或是谋私的个人和组织，在制造着千奇百怪，匪夷所思的数据包及操作流程来试探你的服务器。这些都曾是我在服务器宕机后向老板开脱的理由。
自监督学习算法在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了重大进展。这些自监督学习算法尽管在概念上是通用的，但是在具体操作上是基于特定的数据模态的。这意味着需要为不同的数据模态开发不同的自监督学习算法。为此，本文提出了一种通用的数据增强技术，可以应用于任意数据模态。相较于已有的通用的自监督学习，该方法能够取得明显的性能提升，同时能够代替一系列为特定模态设计的复杂的数据增强方式并取得与之类似的性能。
在本系列的前几篇文章（请参阅第1部分，第2部分，第3部分和第4部分）中，您学习了如何使用Pygame和Python在尚未出现的空白游戏世界中构建可玩角色。但是，没有恶人可打的英雄岂不是很难受？
众所周知，前一阵炒作最火的概念非元宇宙莫属，但是元宇宙并不是一个新概念，早在15年前就有人提出在虚拟世界中，可以与好朋友开启第二人生的想法，尽管当时受限于2D的图形显示技术，但是像Fortnite 和 Roblox 这样的游戏，确实给我们打造了元宇宙类的虚拟世界，可以说在当时《第二人生》可能是迄今为止我们最接近现代虚拟世界新理念的游戏。
大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始，列出一些定义和公式，然后直接应用它们来解决问题。然而，在本教程中，我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程，我们从一个基本示例开始，逐步了解假设检验的内容。
大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始，列出一些定义和公式，然后直接应用它们来解决问题。然而，在本教程[1]中，我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程，我们从一个基本示例开始，逐步了解假设检验的内容。
到目前为止，这本书已经教会了你编写可读的 Python 风格代码的技巧。让我们通过查看两个命令行游戏的源代码来实践这些技术：汉诺塔和四人一排。
关于程序中的交互的行为我们其实一直都在发生，比如，当你要获取用户的输入内容，并向用户打印出一些返回的结果，就会用到了 input() 与 print() 函数。
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
首先，望远镜观测到的数据量非常庞大,2017年时8个望远镜的数据量达到了10PB，2018年又增加了格陵兰岛望远镜，庞大的数据量让数据处理的难度不断加大，且在数据处理的过程当中还伴随着不少技术难题。
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