转自:http://www.gameres.com/491742.html 一般来讲,网络游戏的AI历来就是很简单的AI.相比之下,很多单机游戏的AI就要得复杂一些.而笔者并未从事过大型单机游戏的AI设计,所以也就不班门弄斧了.但至于网游的AI,还是略知一二. 目前游戏中的AI,都是事件引发行为的机制.它们并不会自我学习和成长,都是写死的一些事件(条件)和行为,类似于昆虫的应激性表现.有限状态机或者行为树,都是在此基础上进行设计的.不过这不属于策划工作范畴,在此也就不多加描述了. 以下就AI的一

在Cloud Foundry v2版本号中,该平台使用warden技术来实现用户应用实例执行的资源控制与隔离. 简要的介绍下warden,就是dea_ng假设须要执行用户应用实例(本文暂不考虑warden container提供staging打包环境),则发送对应请求给warden server,由warden server来创建warden container,并在warden container内部执行应用实例,而warden container的详细实现中使用cgroups等内核虚拟化技术

这两天本来只想实现地图的随机装饰,然后发现以前的bin格式设计存在不足,所以最后不得不去改地图,并去重制整个地图的阶段,此篇总结这个过程 先描述下bin结构 首先地图由无数六边形组合,一个六边形由两层组成,分为上层装饰(backTile)与下层装饰(foreTile),决定一个地块是什么类型的是由下层决定的,同时还有一层(blockType)决定这个地块属于什么地块 以下为MapBinDao,即游戏数据结构 以下为MapBin结构 这里添加了buildId,buildLv,facility,ar

规则0:不要试图作*弊来提升SEO效果.当你踏入一个房间:里面汇集了手拿各种博士文凭的科学家,你认为你会聪明过他们吗?当然不会.Google和百度拥有成百上千个这样的房间,里面的工作人员都是高学历的技术人员和工程师,他们每周工作60个小时的目的之一就是为了防止你欺骗Google/Baidu.或许你的确比其中一名科学家聪明,那么与100个这样的工程师想比呢?所以,我们永远都别想欺骗Google和百度.我们永远都需要将注意力集中在自己网站的内容和用户体验上. 这个规则是下面所有规则的基础,违反了这一

引言 好久没有写博客了,这半年在游戏公司工作,过得比较充实,每天不是add feature就是debug,所以忽视了写博客.今天发一篇关于AI博客. 主要是最近看了一些关于"The Last Of Us"(美国末日Only Play Station)的AI设计文档,并结合一些自己实际项目的心得,分享一些这方面的经验. 进入正题之前,我要呼吁一下,能不能给游戏开发建立一个网站博文分类. 分层次的状态机 关于游戏方面的AI,行为树和状态机,模糊逻辑,机器学习,导航网格,博弈一般是重点话题.

http://www.xueui.cn/tutorials/illustrator-tutorials/designers-must-know-the-secret-of-the-bezier-curve.html 有没有观察过你喜欢的插画师们未完成的作品?仔细观察,你会发现他们非常着迷于调整贝塞尔曲线的手柄(也就是钢笔工具画出来的曲线啦~),并且力图让调整曲线的手柄尽量水平或者垂直.为什么呢? 我想通过这个教程,为力图探寻此道的设计师们打开一扇门,指引方向.当然,首先你熟练使用AI和PS中的钢

一.元素设计架构 元素设计架构展示在基于元素化设计的思想下,系统各元素之间如何相互协作,并完成整个系统搭建. 架构中以Entity(数据)为中心,由Entity产生数据库表结构,并且Entity作为业务数据在Logic元素.UI元素之间流程转完成业务逻辑,最终通过Logic元素将Entity持久化于数据库. 二.元素组织结构 元素组织结构描述各个元素的划分及定义原则,使设计人员.开发人员在元素化开发思想的实现过程中保持一致,使开发的元素得到良好的组织并具可控性. 1.Entity(数据) Ent

If 语句的常见规则 1. 每一个“if 语句”必须包含一个else: 2. 如果这个else 永远都不应该被执行到,因为它本身没有任何意义,那你必须在else 语句后面使用一个叫做die 的函数,让它打印出错误信息并且死给你看,这和上一节的习题类似,这样你可以找到很多的错误. 3. “if 语句”的嵌套不要超过2 层,最好尽量保持只有1 层.这意味着如果你在if 里边又有了一个if,那你就需要把第二个if 移到另一个函数里面. 4. 将“if 语句”当做段落来对待,其中的每一个if, elif

Metro 风格 windows 8 Kinect Hub 手势原型设计 悬停选择     翻页控制 关节点重叠的处理方法 将箭靶设置在画面的边缘,这样玩家持弓的角度与屏幕保持一个大约45度的锐角,这样Kinect可以很精确的检测到拉弓射箭的动作 手势天生具有一定随意性,而且具有一定的文化背景差异性 手与设备的非接触性 虚拟触摸的界面 Kinect 使交互“柔软化” 确认操作保持简单一致 悬停选择 —— 将手停在想要选择的项目方块或按钮上,等待进度圆圈的填充,这个过程会在T时间内完成(T为悬停等

转自:http://www.gamelook.com.cn/2018/07/333877 文/wataloo 1  设计概要 1.1  设计原则和目的 英雄AI的目的主要有: 1.新手过渡局,让玩家刚进入到游戏时,和较弱电脑对战,培养成就感,避免尚未熟悉游戏导致的挫折流失. 2.人机对战,给玩家练习新英雄或者挑战高难度电脑的机会. 3.温暖局,对连败玩家,匹配机器人去补偿一场胜利,舒缓连败挫折. 4.掉线托管,用强度合理的AI来补位掉线玩家,减少其他在线玩家的掉线局有损体验. 英雄AI的设计原则

1.AI产品设计常见失败原因 技术驱动产品设计,即我有什么技术就做什么产品.尽管许多公司不惜重金招聘高级AI算法工程师,确实这样也能帮助企业拿到大量的融资,但也容易给公司带来技术决定产品设计的局限.然而对于用户而言是不会在乎产品用到的技术到底有多么的高级,训练了多少数据,他们只关心产品会帮助自己解决什么问题,以及所要付出的成本. 忽略用户期望管理,华而不实的产品功能造成用户失望.许多产品挂上了AI的名头,但实际上可能只解决了用户在整个流程中的某个细小的环节,会造成用户期望过高,导致对公司品牌的信

2017年AI技术前沿进展与趋势 人工智能最近三年发展得如火如荼,学术界.工业界.投资界各方一起发力,硬件.算法与数据共同发展,不仅仅是大型互联网公司,包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能行业.2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头,那么在过去的一年里AI行业从技术发展角度有哪些重要进展?未来又有哪些发展趋势?本文从大家比较关注的若干领域作为AI行业代表,来归纳下AI领域一些方向的重要技术进展. 从AlphaGo Zero到Alpha Zero DeepMind携深

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

https://www.bilibili.com/read/cv830627     到底什么是人工智能?人工智能能做什么?这是大家最关心的问题,但说到真正能够理解的话,还是只小部分专业人士.这篇文章通过介绍AI应用案例,目标是让更广大的受众能理解这一重要的技术.我们已经处在数字化的世界了,未来的价值创造的方式将会是高效的信息处理.而人工智能将会是促进技术发展的强大动力,推动社会的高速发展,其历史意义不亚于工业革命. 这几年机器学习等算法的发展,解决了工智能应用的关键问题,就是让机器可以获得“知

0x00 前言 因为临近年关工作繁忙,已经有一段时间没有更新博客了.到了元旦终于有时间来写点东西,既是积累也是分享.如题目所示,本文要来聊一聊在游戏开发中经常会涉及到的话题--游戏AI.设计游戏AI的目标之一是要找到一种便于使用并容易拓展的的方案,常见的一些游戏AI方案包括了有限状态机(FSM).分层有限状态机(HFSM).面向目标的动作规划(GOAP)以及分层任务网络(HTN)和行为树(BT)等等.下面我们就来聊一聊比较有代表性的游戏AI方案--状态机. 0x01 有限状态机(FSM) 有限状

http://blog.friskit.me/2012/04/how-to-build-a-perfect-game-ai/ 人工智能(Artificial Intelligence)在游戏中使用已经很多年了,并且到现在越来越完善.如果你不在你的游戏中加入完善的游戏智能,那么别人就认为你的游戏缺少可玩性.在游戏中,AI并不一定要包括神经网络,学习系统和复杂的数学结构,游戏AI只是游戏中一个重要部分,它是活动的,并不是科学性质的.我认为如何建立一个游戏AI,最主要的就是要明白你想在游戏中实现什么效

      通讯项目--仿QQ聊天程序   详细设计说明书                                                         一.引言 此项目为验证Java语言Socket部分学习成果,本文档将对此项目进行详细说明. 二.总体设计 模块划分 本项目共分为服务器端和客户端两大模块. 服务器端共有6个模块: 等待客户端的连接,一但连接成功则分发给线程处理: 接收客户端传递来的消息: 向客户端回复应答消息: 连接数据库并进行增删改查等操作: 转发A客户端的

IBM Watson启示录:AI不应该仅仅是炫技 https://mp.weixin.qq.com/s/oNp8QS7vQupbi8fr5RyLxA                         导语:当AI成为全球CEO口中的热词,关于“什么是好AI ”的讨论显得更加至关重要,因为这也许关系企业的未来生死. 年中“AI价值观”的热点落下帷幕后,近日AI厂商技术“孰强孰弱”的讨论开始引发新一轮关注.其中IBM Watson作为瞩目焦点遭受了一些争议,主要源于媒体跟风.对Watson发展模式欠缺

AI-Gobang AI五子棋小程序 github地址:https://github.com/holidaysss/AI-Gobang 程序简介 AlphaGo Zero在世界舞台上取得的巨大成功体现了人工智能算法的快速发展和其蕴含着的应用价值,本团队借鉴AlphaGo Zero算法思想和架构,简单实现五子棋的人工智能棋手,通过人工智能自我的不断下棋,不断训练,并且不断迭代更新自身-自训练模式,从而训练一个水平极高的人工智能棋手,让广大玩家体验一把与“AlphaGo Zero”的感觉.本团队提出

AI赌神称霸德扑的秘密,刚刚被<科学>“曝光”了 称霸德州扑克赛场的赌神Libratus,是今年最瞩目的AI明星之一. 刚刚,<科学>最新发布的预印版论文,详细解读了AI赌神背后系统的全貌.此前的NIPS 2017大会上,最佳论文就颁给了Libratus团队,不过那篇会议论文只是重点讲述这个德扑AI中的子博弈求解算法. 在最新论文Superhuman AI for heads-up no-limit poker: Libratus beats top professionals中,