游戏的AOI(Area of Interest)算法应该算作游戏的基础核心了，许多逻辑都是因为AOI进出事件驱动的，许多网络同步数据也是因为AOI进出事件产生的。因此，良好的AOI算法和基于AOI算法的优化，是提高游戏性能的关键。为此，需要为每一个玩家设置一个AOI，当一个对象状态发生改变时，需要将信息广播给全部玩家，那些AOI覆盖到的玩家会收到这条广播消息，从而做出对应的响应状态。服务器的玩家或

查看已经有了，建议重启一下vscode客户端【建议查看一下评论，可能你会找到解决办法】

1、取消全局验证：该问题主要是常见于爬虫时使用request访问网站以及在机器学习中常常在线请求一些数据集合时候发生。该错误的主要原因就是SSL的安全证书的原因，mac电脑下十分常见该类错误。直接粘贴以下代码即可。import sslssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context2、其它靠谱参考方式彻底解决Mac

一、交叉验证什么是交叉验证？将拿到的训练数据分为训练和验证集。例如将训练数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4组的测试，每次都更换不同的验证集，即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果，并称为4折交叉验证。训练集：训练集+验证集测试集：测试集为什么需要交叉验证？为了让被评估的模型更加准确可信二、超参数搜索-网格搜索（Grid Search）什么是参数搜索？通常情况下，有很多参数是需要手动指

在论文写作过程中，常常涉及到一些关键的符号的表达，为了更加规范常用的一些符号表达，现将其总结如下：xxXXIxi​xi​xixij​Xij​XijXZRRnnRa×babA∪BABA∩BABA∖BABBAf⋅)log⋅)exp⋅)1X​(⋅⊤X−1⊙[⋅⋅]∣X∣∥⋅∥p​Lp​∥⋅∥2​L2​⟨xy⟩xy=defdxdy​yx∂x∂y​yx∇x​yyx∫ab​fx。

随机森林是一种集成学习方法一、什么是集成学习方法？集成学习通过建立几个模型组合的方法来解决单一预测问题。他的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类作出的预测。二、什么是随机森林？在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。例如，如果你训练了5个树，其中有4个树的结果是Tru

TF-IDF的主要思想如果一个词或短语在某一篇文章中出现的概率很高，并且在其它文章中很少出现，则认为该词或短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类TF-IDF的作用用以评估一个词语对于一个文件或者一个语料库中的其中一份文件的重要程度TF-IDF公式词频（term frequency，简称TF），指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率；逆向文档频率（inverse document freque

科研人必备软件Origin，主要是考虑到很多期刊都要求绘制origin可编辑的图，所以有些时候必须用这个软件，但是这个软件macos并不支持，所以必须考虑其他的方案，我没有安装虚拟机，而是使用crossover。

一、什么是朴素贝叶斯算法？概率的定义：一件事情发生的可能性(统计学中定义为一事件随着次数的增加发生频率的稳定值即为该事件发生的概率)，其取值位于[0,1]。联合概率、条件概率与相互独立（统计学知识）贝叶斯公式（朴素的含义：假设特征与特征之间是相互独立）二、应用场景朴素贝叶斯主要是用于文本分类或者文章的情感分析当中，因为针对文本可以将单词作为特征以下面为例这里比较P(C|Chinese,Chines

TF-IDF的主要思想如果一个词或短语在某一篇文章中出现的概率很高，并且在其它文章中很少出现，则认为该词或短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类TF-IDF的作用用以评估一个词语对于一个文件或者一个语料库中的其中一份文件的重要程度TF-IDF公式词频（term frequency，简称TF），指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率；逆向文档频率（inverse document freque