引言 在文章 学习协同过滤推荐 \w 100行Python代码 中，介绍了基于物品的协同过滤推荐，根据 user-item 评分矩阵，找出与给定 item 评分最接近的物品，作为推荐结果。 在本文中，把书籍名称看作单词，以用户喜欢的书籍看作句子，利用 word2vec 模型构建了一个书籍的向量空间。对给定书籍，找出与其距离最近的书籍，作为推荐结果。 本文用 Python 60 行代码实现了一个 Demo，得到每本书籍在向量空间的表示，输出基于书籍的协同过滤推荐结果。 word2vec 简介 word2
寻路对很多游戏来讲都是不可或缺的元素,在一般的游戏中,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,进而造成游戏卡顿,这使得寻路优化变得非常重要.
Radius：烘培的半径，也就是物体的烘培的半径。这个值影响物体能通过的路径的大小
引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍一种跳点搜索算法JPS以及其四个优化算法，其中三个优化是加速跳点的寻找，
作者：runzhiwang，腾讯 TEG 后台开发工程师 本文介绍一种跳点搜索算法 JPS 以及其四个优化算法，其寻路速度最快可是 A*算法的 273 倍。文中的 JPS-Bit 和 JPS-BitPrune 都支持动态阻挡。 1.引言 寻路算法用途众多，例如在游戏和地图中。A*算法已经众所周知，对于其优化也是层出不穷，然而性能并没有取得突破性进展。本文介绍 JPS 的效率、多线程、内存、路径优化算法。为了测试搜索算法的优化性能，实验中设置游戏场景使得起点和终点差距 200 个格子，需要寻路 1000
最近在写js的slg游戏，需要用到a星算法。之前用python写过https://blog.csdn.net/qq_39687901/article/details/80753433，现在再用js写一遍。
F - 方块的总移动代价 G - 开始点到当前方块的移动代价 H - 当前方块到结束点的预估移动代价
<1>这个是设置自动寻路的速度的，可以把这个值设置成0，然后就会光显示路线，而不自动寻路了。
原文地址： http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp
在我们的这个练习里面我们会制造一张 100 x 100 个格子的地图，并且在上面绘制我们的从起点到终点的路径。
本文简单介绍如何基于FSM有限状态机实现Enemies AI，首先定义敌人的AI逻辑：默认状态下Enemy为巡逻状态，有若干巡逻点位，Enemy在这些点位之间来回巡逻走动，同时检测Player的位置，当Player进入一定范围内时，Enemy进入寻路状态，寻路到Player位置前，进入Attacking攻击状态，当Player离开一定距离时，Enemy重回巡逻状态进行巡逻。
评估函数f(x)定义为：从初始节点S0出发，约束地经过节点X到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。 其一般形式为f(x)=g(x)+h(x)，g(x)表示从初始节点S0到节点X的实际代价；h(x)表示从X到目标节点Sg的最优路径的估计代价。
概述 虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易，但是对于初学者来说， A* 算法还是很复杂的。 搜索区域(The Search Area) 我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔
译者序：很久以前就知道了A*算法，但是从未认真读过相关的文章，也没有看过代码，只是脑子里有个模糊的概念。这次决定从头开始，研究一下这个被人推崇备至的简单方法，作为学习人工智能的开始。 这篇文章非常知名，国内应该有不少人翻译过它，我没有查找，觉得翻译本身也是对自身英文水平的锻炼。经过努力，终于完成了文档，也明白的A*算法的原理。毫无疑问，作者用形象的描述，简洁诙谐的语言由浅入深的讲述了这一神奇的算法，相信每个读过的人都会对此有所认识（如果没有，那就是偶的翻译太差了--b）。 原文链接：http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp以下是翻译的正文。(由于本人使用ultraedit编辑，所以没有对原文中的各种链接加以处理(除了图表)，也是为了避免未经许可链接的嫌疑，有兴趣的读者可以参考原文。
引言：如何进行 TiledMap 地图优化？开发者 Bool Chen 将分享一套行之有效的 TiledMap 地图优化方案，其中包括了渲染、解析、寻路方面。
深度寻路算法（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索图或树的算法。它从一个起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到到达一个无法访问的节点，然后回溯到最近的一个还未访问完的节点，继续进行深度优先搜索。深度寻路算法可以用递归和非递归两种方式实现。
最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。在内存中表示图有很多种方法，但是最简单的是邻接表。在这种表示中，每个节点包含了一系列指向任意邻近节点的指针。图中的完整节点集合可以存储在标准的数据结构容器里。下图演示了简单的图的可视化形象和数据表示。
AI 一直是游戏开发中一个热门词汇，当然这不是人工智能的那个 AI ，而是指有着人类思想的 NPC 或者聪明的敌人等等。根据游戏的类型和复杂程度， AI 的实现可以很简单，也可以非常复杂。作为新手，本文不会讨论所谓高级 AI 的实现方式，那太不现实，不过我们可以先从最简单、最常用也是最实用的 AI 寻路探索开始入手，进而丰富我们的小游戏！
Nav Mesh是Unity中用于寻路行为的AI功能，下面简单介绍Nav Mesh的使用以及如何使用Line Renderer组件将寻路的路径通过如下方式绘制出来：
什么是BGP？ BGP(Border Gateway Protocol)主要用于互联网AS(自治系统)之间的互联，BGP的最主要功能在于控制路由的传播和选择最佳路径。 全国各大网络运营商多数都是通过bgp协议与自身的AS号来实现多线互联的。使用BGP协议互联后，网络运营商的所有 骨干路由设备将会判断到IDC机房IP段的最佳路由，以保证不同网络运营商用户的高速访问。 通俗地说，就是单个ip多条线路，能够根据用户终端的运营商来选择最佳的线路。 什么是动态BGP？ 动态BGP多线网络，路由表项是通过相互连接的路由器之间交换彼此路由信息，然后按照一定的算法优化出来的，而这些路由信息是在一定时间间隙里不断更新，以适应不断变化的网络，以随时获得最优的寻路效果。为了实现IP分组的高效寻路，IETF制定了多种寻路协议。也就是说，当静态BGP中的网络结构发生变化，运营商是无法在第一时间自动调整网络设置以保障用户的体验度。而动态BGP可根据设定的寻路协议第一时间自动优化网络结构，以保持客户使用的网络持续稳定、高效。所以，动态BGP网络被称为真正意义上的BGP。 通俗地说，就是某条线路故障了，能够自动切换到备用线路。 如何选择？ 而真正大规模的IDC服务商，例如恒梦云计算，都会采用动态BGP。真正的bgp线路机房，均通过互联网AS(自治系统)之间的互联，在自治系统之间动态交换路由信息，而这些路由信息是在一定时间间隙里不断更新，以适应不断变化的网络，以随时获得最优的寻路效果，而且不占用服务器的资源，对服务器不会造成压力。
Unity自动寻路指南 主要参考Naviation这个文档。本文不关注自动寻路的原理，如有需要可以在这里查看nav-InnerWorkings 一些名词 Agent:绑定在人物身上的，用于实现自动寻路的，看上去就像一个collision。 NavMesh:Agent可以在NavMesh在行走。 Off-Mesh Link:相当于传送门。 NavMesh Obstacle:障碍物。 创建NavMesh 标记为Navigation Static 所有用于成为NavMesh的网格都必须被指定为Navigat
OpenAI 发布的增强的游戏强化学习研究平台，Gym Retro。其中包括对任天堂 Game boy，NES， 世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的 Integration UI 程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的 reward 和 state。
同时设置为不阻碍行走-Walkable ，即可以在障碍物上行走。
基于单元格的导航图将地图划分为多个正方形单元或者六边形组成的规则网络，这种导航图易于理解和使用，结构相对简单，易于动态增加建筑物或者障碍等，适用于即时战略游戏或者塔防游戏，寻路以网格为单位，精准的寻路需要大量的节点，对内存要求比较高。另外在环境中包含的不同地形，也许需要通过额外信息进行存储，这也需要一定开销。
我们修改A*PathfindingProject的部分源码来实现战术寻路 在Path中我们修改GetTraversalCost函数来实现路径代价的重新计算 源码
在一次寻路过程中主动寻找障碍，通过障碍的位置计算出：经过障碍代价最小的一些关键位置，并将这些位置中代价最小的点作为下一次寻路过程的起点。
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的下半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
>搜索策略(Search Strategies)//详细请参见http://blog.csdn.net/racaljk/article/details/18887881
TEB算法是局部寻路算法、全局寻路算法提供一个结果B,然后经过局部寻路算法进行细化为
1.对我们的可寻路场景物体进行Navagition的烘焙（Bake），可寻路的物体我们将它设置为静态（static），我们在Areas中设置要bake的物体为什么区域，修改权重（Cost）。 2.给物体添加NavMeshAgent 3.添加脚本，引入UnityEngine.AI命名空间
想了一个寻路算法，用C++实现了一下，界面用MFC完成的很简单。用20x20的方形区域作为迷宫，为了方便，随机选取了大约1/3的格子作为路障，禁止通过。规则是在只能想前后左右四个方向移动的前提下找到从入口（默认左上角）到出口（默认右下角）的最短路径。
（1）InnoDB用户无法手动创建哈希索引，这一层上说，InnoDB确实不支持哈希索引；
最近本来在研究行为树， 然后无意间发现了一本名叫《Artificial Intelligence for Games, Second Edition》的书，就顺便看了起来。
就是指某个节点（x）上下左右有障碍，在由某方向经过这个节点的时候，如果有方向的分量垂直于障碍的方向，则在障碍一侧的斜向点就是节点（x）的强迫邻居
我还提到即便是像Alpha融合这类方法，也依赖于准确的抠图。那么问题来了？我们如何才能从图像中抠出想要的物体呢？
因为最近要写一个毕业设计，有用到自动寻路的功能，因为我要在一个机器里跑算法然后控制机器人自动按照路线到达目的地，所以用Python等解释型语言或Unity等游戏引擎写这个算法都不太合适，我使用的机器要尽可能不在里面安装大型的库。所以我就用C++实现了一个A*算法。因为实现了之后觉得这个算法比较有意思，就又写了一个GUI程序，可以选择显示过程，即以可视化查看算法寻路的过程。 我写的A*算法在能找到最优路线的前提下，支持斜方位移动（可以选择是否允许斜方位移动），支持设置道路拥堵情况（默认所有位置路况为1，如果设置大于1，则表示拥堵，数值越大则越拥堵，如果设置小于1，则表示比默认路况更为畅通，数值越小则越通畅，如果设置为0表示异常畅通，即通过此道路代价为0，如果设置为负数表示 + ∞ +\infty +∞，即无法通行），支持选择是否使用优先队列，支持读取和保存地图，在GUI程序里支持显示寻找路线的动画。
现在的很多游戏中的地图一般采用格子的方式，虽然在表面地图上无法看到实际的格子，但是在地图的结构中专门有一个逻辑层，这个层和地图大小相等，划出很多小的格子，然后在可以通过的地方使用0表示，在有障碍的且不能通过的地方用1或者其他数字表示（如图所示）。有了这个逻辑层之后，实际上自动寻路就转换成了如何在一个二维数组中找出一条从逻辑值为0的地点移动到目标的路径。在寻路之前，我们首先要随机生成这些地图。
大多数AI的需求通过三种基本能力概括： 1.运动：角色移动的能力 （导航和寻路结合动画系统） 2.决策：做出决策的能力 （有限状态机、行为树 、模糊状态机、神经网络） 3.战略：战略战术思考的能力（技术同上，AI算法控制并非单个角色，敌人进行团队协作） 根据上述模型，将AI任务划分为三个层级：运动层、决策层和战略层。运动层和决策层针对单个角色，战略层针对小队或者大规模群体。这三个层次周围是与各种游戏中的接口。
做游戏，场景是一个很重要的部分，如果缺少这一步，很难做出好的游戏，对于cocos2dx来说，有很多2D的地图编辑器可以用，效果都还可以，其中Tiled是支持的比较好的，它支持Tiled编辑出来的几种模式，比如正常、45度地图等。
本文是其中第二篇，介绍了图算法。更多文章和对应代码可访问：https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
find the most comfortable road Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3999 Accepted Submission(s): 1720 Problem Description XX 星有许多城市，城市之间通过一种奇怪的高速公路SARS(Super Air Roam Structure---超级
用一百行 Python 代码，入门协同过滤推荐。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
作者：田渊栋 【新智元导读】FAIR研究科学家田渊栋今天在知乎发表他的2017年工作总结。今年的主要研究方向是两个：一是强化学习及其在游戏上的应用，二是深度学习理论分析的探索，文章介绍了这两个方向的研究，在ICML、NIPS等发表的工作。 今年的主要研究方向是两个：一是强化学习及其在游戏上的应用，二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章，主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己 ICML 的这篇[1]，分析了带一层隐层的网络，且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇
如果不想用Unity的导航系统，很多时候就要解决如何预判前进路径中的障碍物问题，之前也看过一些非常经典的寻路算法例如AStar寻路，虽然也可实现功能，但总感觉有些小题大做。寻路算法大多数都是为了得出最优解，但如果只是用在一个区域内随机运动的远程怪身上的话，根本就不需要用这么复杂的算法。
今年的主要研究方向是两个：一是强化学习及其在游戏上的应用，二是深度学习理论分析的探索。 今年理论方向我们做了一些文章，主要内容是分析浅层网络梯度下降非凸优化的收敛性质。首先是上半年我自己ICML的这篇（https://arxiv.org/abs/1703.00560），分析了带一层隐层的网络，且输入为高斯分布时的收敛性情况。这篇文章，尤其是去年在ICLR 17 workshop上发表的不完全版，可以算是此方向的头一篇，给分析神经网络的非凸问题提供了一个思路。之后CMU的杜少雷过来实习，又出了两篇拓展性的文章
加入教室的新同学看这里 ☞ 给新同学：编程教室资源索引 另外一些书籍推荐 ☞ 几个以前发过、回复过很多次、比较有用的学习资源 代码方面的问题，欢迎大家在论坛上发帖讨论（有问必回）：bbs.crossincode.com 最近有同学表示在找工作面试时遇到了在我们【每周一坑】栏目中做过的题目，于是轻松搞定。所以说嘛，功夫不负有心人，多写代码绝对是有好处滴 : 本周的问题和寻路有关： 现有一个 m × n (m,n 都小于 100)的网格，位于左上角的 A 要去寻找右下角的 B，A 只能向下或者向右行走，现在问题
悬崖寻路问题（CliffWalking）是强化学习的经典问题之一，智能体最初在一个网格的左下角中，终点位于右下角的位置，通过上下左右移动到达终点，当智能体到达终点时游戏结束，但是空间中存在“悬崖”，若智能体进入“悬崖”则返回起点，游戏重新开始。本案例将结合Gym库，使用Sarsa和Q-learning两种算法求解悬崖寻路问题的最佳策略。
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
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
