前言:对弈类游戏的智能算法, 网上资料颇多, 大同小异。 我写这篇文章, 并非想做互联网的搬运工。 而是想对当年的经典<<PC游戏编程(人机博弈)>>表达敬意, 另一方面, 也想对自己当年的游戏编程人生做下回顾。这边我们以黑白棋游戏为例, 从博弈和学习两方面来阐述游戏AI的编写要点。 本文侧重于讲述博弈(评估函数+博弈算法)。博弈：以前看围棋比赛, 常有人评价棋手水平高:

前言守望先锋作为目前最为火爆的游戏，赢得了广大玩家的青睐。在天梯赛开放过后，其反外挂机制受到了玩家的挑战。本文本着学习态度，通过“黑盒测试”的方式逐步分析其反外挂机制，最后再结合目前市面上的一款外挂验证其反外挂机制的有效性。反外挂之文件结构首先从守望先锋的文件入手，找到其反外挂机制的载体。守望先锋的文件结构树如图1所示。守望先锋文件结构树文件结构很清晰明了，可执行的文件包括：1. OverWatc

熟悉Greenplum的小伙伴都知道，Greenplum是一款分布式数据库。MPP架构相较于传统的SMP架构更能快速响应分析型应用的需求。利用MPP架构的优势，Greenplum可以处理海量数据。2021数据库大咖讲坛第6期《数据库性能优化技巧与最佳实践》活动中，来自Greenplum中文社区的阿福（苑泽福）发表演讲《Greenplum数据库优化技巧与实践》。下面让我们通过本篇文章回顾一下精华内容

在一个初具规模的互联网公司，从业务方面出发，有很多岗位类型，比如运营、客服、市场、产品、设计、技术等等。在这些大类下面，还要细分各种小类，以技术为例，可分为前端（客户端）、后端、测试、运维、DBA等等，这些都是技术类岗位。那么如果想从事这些技术岗位，该如何选择，哪一个更有前途呢？这五个岗位，可以做一个分类，前端和后端、运维和DBA、测试前端和后端属程序类，也就是通常大家知道的程序员，主要是根据产品

从一个简单的情景开始怪物，是游戏中的一个基本概念。游戏中的单位分类，不外乎玩家、NPC、怪物这几种。其中，AI一定是与三类实体都会产生交集的游戏模块之一。以我们熟悉的任意一款游戏中的人形怪物为例，假设有一种怪物的AI需求是这样的：大部分情况下，漫无目的巡逻。玩家进入视野，锁定玩家为目标开始攻击。Hp低到一定程度，怪会想法设法逃跑，并说几句话。我们以这个为模型，进行这篇文章之后的所有讨论。为了简化问

一、学习算法分析:评估函数的引入, 为游戏AI提供了理论基础。G(s) = a1 * f1(s) + a2 * f2(s) + ... + an * fn(s)复制代码但评估函数的选定并非简单, 其面临的问题如下:1)评估因素的选择, 如何挑选, 因素是否越多越好2)对评估因素得分的归一化处理3)如何进行合理的权重系数分配这些都是需要思考和优化的地方, 归纳而言就是特征(因素)选择, 权重系数学习

游戏中的AI可以简单的理解为计算机控制的智能角色，这些智能角色能够通过周遭环境或者事件的变化进行逻辑判断，从而同玩家进行产生特定的行为交互。组成AI的三个基本元素: AI的基本逻辑，AI的基本能力，AI的基本属性。1、AI的基本逻辑a，感知(Perception)感知是指AI在所处环境或世界中，侦测周遭环境或者事件变化的能力，这种能力是由游戏设计者决定的并且赋予的。比如潜行游戏中，敌人的视野只有他

前言:对弈类游戏的智能算法, 网上资料颇多, 大同小异。 我写这篇文章, 并非想做互联网的搬运工。 而是想对当年的经典<<PC游戏编程(人机博弈)>>表达敬意, 另一方面, 也想对自己当年的游戏编程人生做下回顾。这边我们以黑白棋游戏为例, 从博弈和学习两方面来阐述游戏AI的编写要点。 本文侧重于讲述博弈(评估函数+博弈算法)。博弈：以前看围棋比赛, 常有人评价棋手水平高:

大家好！我是蜉蝣。今天给大家分享的是，UE4中模型像素化材质思路解析~什么是像素？像素是一个一个色块组成的,像素化顾名思义就是将图像分成一定的区域,并将这些区域转换成相应的色块,再有色块构成图形。想要把模型像素化首先要知道模型是由许多三角面构成的每个三角面都需要3个顶点作为连接点要把模型看成由坐标系中无数点组成的一个3D物体X、Y、Z轴分别代表红色绿色蓝色然后把相应的点染成相应的颜色如(0.1，0

经过前面几次的尝试，我们对炉石的代码已经不陌生了。除了网络机制还没有了解以外，本机的逻辑已经比较熟悉了。接下来继续向暴雪最NB的技能系统进发，我们的目标是：分析技能的静态数据描述；分析技能的运行时数据、逻辑组织；这篇笔记主要记录对其分析数据。静态数据组织卡牌数据卡牌的基本数据对于的AssetFamily为：AssetFamily.CardXML；数据对于的资源包为“cardxml0.unity3d