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

写在前面讲一下为什么写这篇文章。之前由于《底特律:变人》这款游戏很火，随之游戏的一些概念图也引起了大家的关注，纷纷说这就是赛博朋克场景云云。跟一些博主也讨论过这个，并说以后会写一篇文章来说明赛博的视觉元素，这一拖就是小半年。本篇文章也是我个人正在编辑的一个知识内容的一小部分，因为还未发布所以在图片加了一些水印作为简单的防盗措施，还请见谅。底特律：变人其实《底特律：变人》的世界设定更接近现实世界，不

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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

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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

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

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: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: