https://zhuanlan.zhihu.com/p/217826075超线程技术并不能提升物理能力，通过优化CPU处理流程提升总体处理能力，大概15-20%。一般而言单线程处理能力下降大概在5-15%之间。 这遍文章是针对游戏发烧友的，如果是普通玩家或者是普通办公者，直接建议购买支持超线程CP
分析服务 ◆ 游戏行业新增“区服分析”埋点模板及分析报告，支持开发者分服务器查看用户付费、留存等指标，可进一步评估不同服务器的玩家质量； ◆ 新增营销活动报告，可查看广告任务带来的曝光、点击相关信息，让营销推广活动的前端效果一目了然； ◆ 新增Web归因及会话级归因，以及带来用户流量后的行为分析，满
本文介绍了互联网业务数据效果评估的几种常见问题及方法，并基于分层抽样的逻辑优化出一套可应用于解决用户不均匀的“事后达尔文"分析法，可适用于无法ab测试或人群不均匀的ab测试等场景下的效果评估中，本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家，如果能对大家在各自领域中的业务效果评估有所助益的话，那就更棒了！
摘要：通过使用华为云企业级KV数据库GaussDB(for Redis)，《迷你世界》的推荐业务不仅成本降低了60%，而且提升了画像数据承载量，让玩家更容易、更快速找到自己喜欢的游戏场景。 本文分享自华为云社区《《迷你世界》亿级玩家都在用的游戏场景推荐系统长啥样？》，作者：GaussDB数据库。 提
一：背景 1. 讲故事 这段时间经常有朋友微信上问我这个真实案例分析连载怎么不往下续了，关注我的朋友应该知道，我近二个月在研究 SQLSERVER，也写了十多篇文章，为什么要研究这东西呢？ 是因为在 dump 中发现有不少的问题是 SQLSERVER 端产生的，比如：遗留事务，索引缺失 ，这让我产生
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前几天有位朋友找到我，说他们公司的后端服务内存暴涨，而且CPU的一个核也被打满，让我帮忙看下怎么回事，一般来说内存暴涨的问题都比较好解决，就让朋友抓一个 dump 丢过来，接下来我们用 WinDbg 一探究竟。 ## 二：WinDbg 分析 ### 1. 到底是
我早前写过一篇介绍 GitHub 上开源游戏的文章：《误入 GitHub 游戏区，结果意外地收获颇丰》，文中介绍了 5 款有趣、好玩的开源游戏，虽然当时那篇文章收获了广大读者的肯定，但也有读者反馈：“这些游戏看着是真有意思，但是不会安装，玩不上干着急啊！” 读者的需求就是我前进的方向，与其“讲道理”
Redis是游戏数据库重要选型之一，华为云GaussDB(for Redis)能及时上报用户下线行为，被广泛应用于排行榜等多种业务场景。
在之前的一篇文章《看我是如何用C#编写一个小于8KB的贪吃蛇游戏》中，介绍了在.NET Core 3.0的环境下如何将贪吃蛇游戏降低到8KB。不过也有很多小伙伴提出了一些疑问和看法，主要是下面这几个方面： .NET Core 3.0可以做到这么小，那么.NET7表现会不会更好？ 不敢在生产中用这样的
本文主要分享了一位求职者在游戏国际海外数据与发行技术团队面试中的经历，包括一面和二面的详细问题。一面中涉及了算法题、SQL题、项目相关问题以及技术细节的深入探讨，如乐观锁、RabbitMQ、Redis的应用等。二面则更侧重于对项目实施过程的反思、技术方案的选择以及实习时间的确认
在工作、生活和娱乐中，我们经常遇到一些重复性的鼠标点击操作，我们可能会首先想到使用按键精灵类软件来解放双手，但是它们的使用门槛比较高，还要专门学一门脚本语言。本文介绍的软件完全不需要编程和脚本开发经验，看完就能配置出自己想要的辅助类脚本
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，
1）扫雷 简介 扫雷 是一种经典的单人电脑游戏，最初由微软公司在 1990 年代开发并内置在 Windows 操作系统中。游戏的目标是在一个由方块组成的网格上揭开所有非地雷的方块，而不触发地雷。每个方块上都标有数字，表示周围 8 个方块中包含的地雷数量。玩家需要根据这些数字来推断哪些方块是安全的，以
1）超级马里奥 简介 《 超级马里奥 》（Super Mario）是任天堂公司创造的一款经典游戏系列，是世界上最知名、最成功的游戏之一。这个系列由日本设计师宫本茂于 1985 年创造，最初的游戏名为《超级马里奥兄弟》（Super Mario Bros.），推出后风靡全球。 2）在线部署 2.1）安装
移动设备硬件的高速发展，让游戏行业发生翻天覆地的变化，许多酷炫的游戏效果不再局限于电脑端，玩家在移动端就能享受到场景更逼真、画质更清晰、体验更流畅的游戏服务。但由于移动设备算力不足，为了实现真实感的水体效果，很多游戏厂商采用预计算的方法减少实时仿真的计算开销，但水体场景在移动端的流体效果仍然不佳。
本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述AB实验相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。
最近，在 Steam 玩一款老游戏（生化危机 4 重置版），其中，每当游戏转场的过程中，都有这么一个有趣的 Loading 动画： 整个效果有点类似于日食效果，中间一圈黑色，向外散发着太阳般的光芒。 本文，我们将尝试使用 CSS，还原这个效果。 整个效果做出来，类似于如下两个动画效果这样： 实现主体
摘要：智能体 agent 在环境 environment 中学习，根据环境的状态 state（或观测到的 observation），执行动作 action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶 - 案例与实践 [5.1]：Policy
很久没推荐好玩的工具了，今天给家推荐一个非常有意思的游戏：Habitica Habitica除了是个游戏之外，居然还是一个生产力应用！ 为什么说Habitica还是个生产力应用呢？因为它还可以帮助我们养成习惯！ 通过Habitica，我们可以用它的每日目标和代办事项列表功能来跟踪和管理你的习惯 在完
