一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Python数据输入的问题，一起来看看吧。...问题描述： 大佬们 在咨询一个问题 就是这个input 涉及多个 然后可能敲到最后一个数据敲错了 又得重新敲一遍 这个有没有什么优化的办法可以记住前面的数据？...这个是动态的 为了不改py文件 才改成input输入。 二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个指导：每敲一个检查一遍。 这个方法肯定是可行的，就是稍微累点。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python数据输入的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
“用户画像”这个说法现在是在数据分析和数据挖掘领域是很流行的。 这个说法比较形象，它是指我们在数据库或数据仓库里使用用户信息的记录，对这些信息逐渐丰富以后完成对用户的描述。...我们听到会计这个职业，就会想到“精细”、“准确”，听到拳击运动员就会联想到“强壮”、“矫健”。这个就是最初的“打标签”动作，和IT技术无关，就是根据自己的认知所留的印象而已。...德国二战时期下水的最大的战列舰是俾斯麦号战列舰，满载排水量5万吨左右，主炮口径381毫米，最大射程36.5千米。战舰安装了“FuMo 23”火控雷达，有效探测距离25千米，远不及其火炮的最大射程。...人的肉眼在晴好的海面上最远也不过能看到30千米左右的地方有目标而已。如果想准确知道25~36.6千米这个距离上的目标有没有被炮火击中？那就只能出动其搭载的Ar196侦察机了。...一轮齐射以后，侦察机报告射击偏差，重新调整射击角度。如此反复。这种战术在很多陆军战斗中的炮兵+侦察兵的配合中也屡试不爽。
但要注意过分臃肿的操作并不能为游戏带来更好的体验，注意「操作」/「结果」的比例。 操作在大量对象上，比如你可以「射击」，不但可以射击怪物，还可以射击门把手，玻璃窗，吊灯，轮胎。...目标可以通过多种方式达成，这一条要和上面一条配合，比如你面对一个怪物，你可以射击怪物把打死，也可以射击门把手逃出怪物的控制范围，也可以射击吊灯把怪物压住等。...---- 总结 lens #21 功能空间：用这些问题思考游戏机制中真正的空间： 这个游戏的空间是连续的还是离散的？ 空间拥有多少维度？ 空间的边界在哪？ 有没有子空间，子空间是怎么连接起来的？...lens #23 自发游戏：让游戏拥有更多的变化： 玩家拥有多少种操作？ 每个操作可以与多少种对象，多少个对象进行交互？ 玩家拥有多少种方法来实现目标？ 玩家拥有多少目标？...几率和技能之间的有没有纠缠，是否有原本是随机的元素让玩家感到更像是技能的练习？ 是否拥有方法让技能的练习更像是随机元素？
（均衡），有没有统一的一种方法去研究这些问题。...No.2 神经网络 近些年来人工智能、神经网络等引起社会广泛的关注，你有没有想过他们背后的数学原理呢？...例如：搭建好神经网后，对神经网络进行训练的过程，从本质上来说等效为求取每个神经元的最优参数，其中优化的目标为：采用神经网络模型预测的结果和实验真实值偏差最小，通过数值迭代算法（梯度下降——类似有限元）得到优化变量具体的取值大小...神经元作为神经网络基本的单元，具体的含义为： 我们以战士打靶为例，根据前期大量试验数据，训练出一个神经网络模型，建立枪摆放位置(x,y)与射击结果之间的关系，进而给算法输入一个点的坐标（射击姿势），...它就告诉你这个点是什么结果（是否命中）。
如果数学模型在科研领域无法突破，我们最终是否会使用机器学习的方法来获得建模上的进展呢？ 当然不是！我认为，机器学习和数学模型应当是互补的关系——充分结合二者的力量一定会产生有趣的新模型。...在这个例子中，如果要预测速度大于10的射击距离，没有模型的话他们就无法进行精准预测。 ? 基于线性模型的方法 从数据看来，他们期望的函数是非线性的，而且线性模型不可能将结果预测得很准确。...我们用PyTorch实现线性模型，并使用随机随机梯度下降法（当然还有其他更好更简单的方法）寻找模型参数。 ? ? ? 正如预期的那样，建模结果非常糟糕。...他们写出了该问题的一阶常微分方程（ODE）： ? 初值条件为： ? 易证这两个方程相同。 积分在数学中无处不在，有多种方法来进行数值积分。...数学家对数学模型是可解释的，是直观的，而深度学习模型正好相反。在我举的例子中，构建数学模型并用机器学习填补空白（比如估测引力常数）可以带来更好的准确性和更快的计算。
如果数学模型在科研领域无法突破，我们最终是否会使用机器学习的方法来获得建模上的进展呢？ 当然不是！我认为，机器学习和数学模型应当是互补的关系——充分结合二者的力量一定会产生有趣的新模型。...如果他们获得的数据不能覆盖所有的输入可能性，或者数据过于稀疏，这种方式就会产生问题。 在这个例子中，如果要预测速度大于10的射击距离，没有模型的话他们就无法进行精准预测。...我们用PyTorch实现线性模型，并使用随机随机梯度下降法（当然还有其他更好更简单的方法）寻找模型参数。 正如预期的那样，建模结果非常糟糕。...优化后，模型为： 在这种情况下，除了sin(2θ)的参数， 优化将其他所有参数归零 。 将F与数据进行比较，他们发现模型非常具有预测性。不仅如此，模型的公式短小精练！...数学家对数学模型是可解释的，是直观的，而深度学习模型正好相反。在我举的例子中，构建数学模型并用机器学习填补空白（比如估测引力常数）可以带来更好的准确性和更快的计算。
这些严重的问题让我们的产品研发迭代变得无法持续下去，因此我们决定来一次彻底的重构，于是步入了战列舰时代。...2 战列舰时代 当设计新一代的客户端架构时，我们从三个方向进行思考：团队协作、研发效率、性能与稳定。...基于这个初衷，我们形成了下图这样的架构： ? 整个客户端架构总共分成四层：业务层、服务层、组件层、框架层。...这个通常在 Android 上通常可以通过 aar 的方式来实现，但是可惜的是我们重构的时候 aar 还没出来，而且即使有 aar，也存在打包时间随代码体积增大线性增长的问题。...| 性能优化 我们一方面在架构上作出重大改变来提高研发效率，另一方面也在不断的进行性能优化，改善用户体验。
有没有什么轻松地方法来学习技术呢？想起了小时候金山打字通，玩着玩着就学会了打字，Bingo！#用游戏的方式来学习技术#，是时候找找 GitHub 上有哪些好玩的游戏项目来边玩边学了。...编程语言：Python 功能介绍 AI Dungeon 基于 OpenAI 打造，采用了最先进的开放源码文本生成功能，辅以自选冒险类特性，向玩家呈现了一段段独特的文字。...二、重温童年 2.1 飞船射击 ?...GitHub 地址→https://github.com/gd4Ark/star-battle Star Battle 是一个 JavaScript ES6、Canvas 开发的飞船射击类游戏。...是为学习目的而编写的 Gameboy 模拟器，所以通过这个项目你可以快速 Pick Golang 技术。
腾讯继“吃鸡”《光荣使命》之后又紧锣密鼓的上线了新一代竞技射击网游“无限法则”，目前启用域名gun.qq.com。 a 据了解，《无限法则》正是此前传闻已久的《Europa》。...网站上线时间是11月26日16点，由腾讯游戏旗下的北极光工作室群集体研发的新一代经济射击游戏，游戏中玩家将进入一个与世隔绝的岛屿，通过搜集装备与岛上的近百名玩家决一胜负。...为了给玩家带来良好的游戏体验，《无限法则》使用了QuickSilverX引擎进行开发，官方表示游戏的优化非常到位，只需要主流配置就能完美运行。 ...这样做的好处十分明显，背靠腾讯已有的强大品牌影响力就能获得源源不断的流量，同时也与腾讯其他游戏共同形成强大聚合力。 那么，作为一向对企业域名保护十分重视的腾讯，此次有没有提前布局相关域名呢？...小编查询whois信息了解到，就在腾讯宣布上线“无限法则”游戏当天，wuxianfaze.com/.com.cn/.cn/.net等相关域名均被投资人率先抢注；而更为简短的四字母域名，比如wxfz.com
抽象策略接口定义了所有支持的算法的公共接口，每个具体策略类都实现了这个接口，提供了算法的具体实现。...上下文对象则保存一个对具体策略对象的引用，客户端代码通过调用上下文对象的方法来实现特定的功能，而具体使用哪个具体策略则由上下文对象决定。...策略模式在游戏开发中的具体应用案例有以下几个： 多人联机射击游戏：在设计多人联机射击游戏如《反恐精英》、《三角洲部队》和《战地》时，可以使用多种设计模式，其中策略模式用于管理不同的武器和技能。...使用合适的压缩算法减少资源占用，并进行资源的异步加载和释放。 策略模式在不同类型的游戏（如第一人称射击、角色扮演游戏）中的应用差异有哪些？...以下是第一人称射击（FPS）和角色扮演游戏（RPG）中策略模式的应用差异： 第一人称射击游戏中的策略模式： 人工智能策略：在第一人称射击游戏中，策略模式通常与人工智能（AI）结合使用，以提高游戏的挑战性和可玩性
奖金 对了，大家可能会问有没有奖金呢？有奖金的哟！ 在赛制1中的前三名能分别获取1000，300，200欧元； 在赛制2中的前三名能分别获得2000，1000，500欧元。...当前的DQN模型不能将两个针对不同任务优化的网络合并在一起。但是，当前游戏的阶段可以通过预测敌人是否能被看见（行动阶段）或不被看见（探索阶段）来决定，这可以从游戏特征信息中推断。...，一个DRQN网络用于行动阶段），然后作者巧妙的将特征识别（有没有敌人）的网络和DRQN网络结合在一起训练。...所以，这可能是Arnold只拿第二的原因吧。如果他们基于A3C来训练，相信效果会更好，但是整个模型基本都得改一下。我们显然也想提出这样的疑问：“能不能只使用一个网络来玩Doom达到这样的高水平？”...在Arnold的基础上监督学习一个端到端网络算是一个办法，但是这样并不能更好的提升游戏AI的水平。
使用Godot-Rust一周开发射击游戏 下载试玩：https://allocatedartist.itch.io/revolver-time 视频地址：https://www.youtube.com...这个版本比较重要——可以定制 spinner，而且都可以在依赖文件中禁用/启用。...GitHub：https://github.com/ad4mx/spinoff 嵌入式 STM32F4 GPIO 中断 这个系列探讨了 STM32f401RE 微控制器中的各种外设，在 HAL（硬件抽象层...同时还为程序员提供了几种不同的方法来根据需要显式允许溢出。本文主要介绍这方面内容。...2023/01/28/integer-overflow-in-rust.html argmin 0.8.0和argmin-math 0.3.0发布 argmin 是一个 Rust 库，它提供了一系列数值优化方法和用于开发优化算法的框架
射击游戏为什么需要体感枪，这个问题还需要讨论吗？一个字，爽！如果能真正抗着枪在游戏中冲杀，感受枪支压在身体上的重量，听到拉动枪栓时的响声，那整个射击就显得更为逼真也更过瘾。...枪支的射击能够实时的反应在游戏里，让人十分过瘾。 ? Striker VR体感枪提供了三种不同的武器模式，半自动步枪射击、榴弹发射器模式和机械电锯刀刃模式。...Desert Wolf作为一款VR枪型外设，从外观上来看与真实的手枪存在一定区别，这是为了优化按键的布局，从而避免玩家因为误触而造成游戏失误，以影响游戏流畅度。...Desert Wolf VR手枪采用无线设计，具备蓝牙功能且自带无线接收器，其可以通过标准的USB借口兼容几乎所有的平台。...蚁视ANTVR体感枪充分考虑了功能的融合性和外观的设计感，类枪的设计能让玩家产生射击的实感。枪身和枪柄上均有自定义键，能够帮助玩家摆脱传统的键盘、鼠标和动补设备。
实际上，决定这个问题的核心问题是：图灵完备。 先说结论：小霸王学习机的处理器 理光6502，是图灵完备的，因此理论上小霸王学习机可以作为服务器。...图灵完备这个术语是著名的计算机科学家艾伦·图灵提出的。 20世纪30年代，纳粹德国开始设计建造新一代战列舰，并以历史上的“铁血宰相”俾斯麦的名字予以冠名。1940年，俾斯麦号正式服役。...三天后，由于德军的加密电文被监听后破译，盟军集中了42艘战舰，包括2艘航空母舰、3艘战列巡洋舰和5艘战列舰，以鱼雷轰炸机为先导，齐力同心，让满载纳粹野心的“俾斯麦号”成为了沉没海底的残骸。...，逃离了这个反人类专制政权的魔掌，同时，也对这个罪恶的政权，发出了足以铭刻在人类历史上的控诉的最强音。...当这套规则可以实现图灵机模型里的全部功能时，就称它具有图灵完备性。直白一点说，图灵完备性就是包括足够的内存、if/else 控制流、while 循环……在内的一系列的工具。
无与伦比的开放性能以下是在标准行业基准上的开放模型比较。 推理和知识Mixtral 8x22B 针对推理进行了优化。...图2：在广泛常识、推理和知识基准上的性能，顶级领先的大型语言模型（LLM）开放模型：MMLU（测量大规模多任务语言理解）、HellaSwag（10次射击）、Wino Grande（5次射击）、Arc Challenge...（5次射击）、Arc Challenge（25次射击）、TriviaQA（5次射击）和 NaturalQS（5次射击）。...图4：在领先的开放模型上的流行编程和数学基准测试性能：HumanEval pass@1、MBPP pass@1、GSM8K maj@1（5次射击）、GSM8K maj@8（8次射击）和 Math maj...今天发布的 Mixtral 8x22B 的指导版本展示了更好的数学性能，在 GSM8K maj@8 上得分为90.8%，在 Math maj@4 上得分为44.6%。
妈的，你就是想变瘦，你可以卖个减肥药什么的都可以，但是你卖女人就是不行。 居然能想出来变女人这招，唯女子与小人难打也，你怎么不卖小人呢。 妈的，敢卖女，你怎么不加个功能。...今天发现可以检测出来，但是用钩子函数去自动点击鼠标却失效了，不能自动射击。 为什么程序没有升级，昨天却可以用呢。我正在测试阶段。。 本程序写好后，会免费，开源。 ...//如果正在射击，就不去检测。...if (isSorting) return; //获取屏幕两点 坐标（375,350）到坐标（390，350）这条线有没有红色（就是敌人的名字）...{ //发现敌人， Console.Beep(); //开始射击
“头部公司的变化是从战列舰到舰艇编队”熊飞总结到，“任何一个高峰部队或者是部队他要攻击我们航母的时候，必须要摧毁整个航母舰队才可以达到摧毁航母的目的，所以这块壁垒和门槛会比原来高很多”。...竞争这一点是很好的，三年之后这个市场变得竞争越来越激烈，商业价值越来越大。这是我想说的第一个，四年前我们聊万亿市场的规模，四年后市场更好，市场也更挑战了。...我最后总结头部公司的变化是从战列舰到舰艇编队，战列舰的意思是什么呢？就是自己很强，自己到一个海域，没有人敢欺负你，我觉得这个很好。...所以这块壁垒和门槛会比原来高很多，这是我说的第二点我们看到头部公司的变化，从一个战列舰向一个舰艇编队去演进。...2B做到七八十分的产品才好去卖，白鸦写了一个很好的文章，他们做零售SaaS，上面有挂单的功能，他说零售店可能一个礼拜，或者是一天也就一个挂单，但是没有这个功能就会觉得这个产品特别不行。
文章中这样写道，“对于第一次观看我们视频的人，我们的建议是首先考虑如何组合不同的方法来找寻最合适项目的概念，因为大多数概念都有利有弊，需要根据项目来权衡。在实验阶段，我们尝试了很多不同的方法。...虽然这个功能会让用户有恶心想吐的感觉，但却十分有趣，尤其是在用户使用视觉辅助的时候。...除此之外，该种运动机制下的无线跑酷游戏真的趣味性十足，在这个游戏里，用户不仅要准备障碍物，还得收集点数，如果能加上“Charge Float Jump（浮动跳跃充能）”功能，这样用户们就可以自然而快速地穿行于...如果能结合“Head Tilt Acceleration”（头部倾斜加速）以及扫动功能，用户们将具备制作一款优秀VR第一人称射击游戏体验的所有条件。...也就是说，如果有用户对VR第一人称射击游戏的设计感兴趣的话，那么这个运动机制值得一试。 事实上，这3种方法都有待商榷。
游戏界普遍认为可玩性对于一个游戏的成功起到举足轻重的作用，评论们会说这个游戏的可玩性不好，却很难说清这个可玩性到底是个什么东西。更重要的是没有什么很好的方法来保证可玩性的成功实现。...但是与可玩性这个模糊，混乱的概念相反，商用软件的「可用性」有着深厚的理论基础，人们开发出了一套不依赖于直觉和经验的流程、规则和标准来帮助程序员设计出更好用的软件。...于是就有了第一个概念「可学习性」，即用户需要掌握软件的哪些功能就可以开始工作了，可学习性好的软件的最高境界是：用户不需要学习任何新的东西，看到就会用了。...接下来，用户可能几个月才用一次某项功能，那么「可记忆性」也会作为可用性的一个方面，也就是这个用户好不容易学习到的技能是不是能在几个月不用之后仍然记得。...第一人称射击的要素是关卡、探索、射击等。 下面主要介绍一些常见的游戏类型的属性： 角色扮演类（RPG）：艺术、交互、英雄之旅故事。代表作：仙剑奇侠传，暗黑破坏神。 动作游戏类（ACT）：关卡、解谜。
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