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+0  程序设计核心原则: 直观

Tag: IT技术和评论 | 算法
ideawu 发于 2021年08月07日 09:41 | 点击: 302 | 展开摘要
好的代码应该是直观的, 简单的. 直观就是"所思就所写", 想的是什么样就要把代码写成什么样子, 不要七拐八绕.

例如, 在做结构设计和流程设计时, 我们分析出某个功能流程应该这样做:

先做步骤1, 然后做步骤2.

什么是程序设计? 程序设计就是流程, 是串行化, 是先后顺序. 所以, 文档设计完毕之后, 必须写下这样的代码:

step1();
step2();

没错, 就是非常直观的两个函数调用语句, 一眼就能看出有先后顺序, 先 1 后 2. 但是, 初学者往往

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+0  Tag set 的数据结构优化

Tag: ECS | 算法
云风 发于 2021年07月27日 10:44 | 点击: 402 | 展开摘要
在最近实现的 ECS 库中，Tag 是一种非常重要的数据结构。它是一类特殊的 Component ，不携带数据，但会关联到同一 Entity ，最重要的用途是用于筛选。我在设计 Comonent 的数据结构时，采用了一种简单的数据结构 。它采用连续内存储存的数组，按 Entity id 有序排列。并在查询算法上做了一些优化，可以使得大部分查询时间小于 Log(N)，接近常量时间。

但是，这样做的代价是插入和删除操作都是 O(n) 的。为了避免大量的插入删除操作堆积在一起时，

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+0  带猜测的二分查找算法

Tag: 算法
云风 发于 2021年06月11日 14:39 | 点击: 252 | 展开摘要
我想用 C 实现一个内存紧凑的 ECS 框架，希望数据结构足够的简单，且能管理海量的对象。所以我让每个 component 就是一个不包含任何引用的 struct ，并带有一个 32bit 的 id 。并把这样的一个数据结构放在一块连续内存中。

这个 id 没有对外暴露的 API （不是 entity id ），可以在运行过程中调整。如果两个不同类型的 component 有相同的 id ，即认为它们同属一个 entity 。id 的作用是管理 component 的生命期

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+0  分布式系统升级所遇到的问题

Tag: 分布式 | 算法
ideawu 发于 2021年05月28日 21:09 | 点击: 261 | 展开摘要
常规的单机软件升级, 一般认为是一个原子操作, 也就是说, 软件会在"瞬间"完成升级, 即使不能在"瞬间"完成升级, 也要中断服务, 等升级完成后再提供服务.

对于需要中断服务的情况, 在分布式系统中是不能接受的. 同时, 分布式系统的升级永远不可能在"瞬间"完成. 因此, 分布式系统升级会面临一个长时间的中间态, 新旧版本的软件同时运行, 这就涉及到兼容性问题.

假如, 新版本的软件的数据格式改变了, 那么, 新版本写入的数据就无法被旧版本识别, 旧版本就会报错. 因为

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+0  并发编程的核心技术 – 多版本(Multi Version)

Tag: C/C++语言编程 | Computer System | 分布式 | 数据库 | 算法
ideawu 发于 2021年04月17日 18:20 | 点击: 355 | 展开摘要
在单机编程时代, 每一项数据只有唯一的一份, 对数据的修改也是 in-place 的. 但是, 在并发编程领域, 包括分布式系统, 数据多版本(Multi Version, Versioning)是核心.

我们先从单机编程的内存操作出发. 对于内存的操作, 都是原地(in-place)更新的. 对象和内存空间强绑定, 当更新对象时, 是将对象的内存空间擦除然后用新数据写覆盖. 到了多线程编程时代, 就引入了锁机制, 因为擦除和写操作过程不是原子性的, 可能擦除到一半时, 就

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+0  预运算地图寻路的一种方法

Tag: 算法
云风 发于 2021年01月05日 15:57 | 点击: 298 | 展开摘要
上次谈到服务器上寻路算法的优化。文末提到，其实，针对具体需求，我们实际上可以预运算所有的路径，把结果持久化在文件中，运行时用 O(1) 的时间就可以查询到任意路径。

对于半径为 N 的地图网格，选取任意两点作为起点和终点，一共有 N^4 数量级的路径，直接按起点和终点来缓存路径显然不现实。

但实际上，除非整张地图是个复杂的迷宫，大部分路径是重复的。这和人实际上行路是一样的。如果你从家中的卧室去到办公室的工位上，整条路径和你从客厅出发是高度重叠的；仅有出家门前的那一小段略有

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+0  浅析微软小冰算法和决策模型

Tag: 人工智能 | 小冰 | 微软小冰 | 情商模型 | 情绪模型 | 算法
Gauin 发于 2020年04月21日 22:06 | 点击: 235 | 展开摘要
文 李红涛

微软小冰，从2014年5月发布版本小冰一代，到2019年5月发布小冰七代；

概要：

1.小冰的训练数据，来源是全网数据

2.给用户打情绪标签

3.情绪数据来源：emoji数据表情

4.问答＋情绪渲染 学习无情绪的表达 然后加上情绪的渲染

算法：

小冰的算法结构，信息输入、存储、分析、决策、输出等几个环节；

小冰的图片识别能力，是基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉算法系统，通过深度学习等机器学习算法，不断学习历史信息，建立相应数学模型。通过

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+0  如何实现和优化 SVM（支持向量机）？

Tag: 人工智能 | AI | 算法
skywind 发于 2019年04月08日 14:50 | 点击: 307 | 展开摘要
学习 SVM 的最好方法是实现一个 SVM，可讲理论的很多，讲实现的太少了。

假设你已经读懂了 SVM 的原理，并了解公式怎么推导出来的，比如到这里：

SVM 的问题就变成：求解一系列满足约束的 alpha 值，使得上面那个函数可以取到最小值。然后记录下这些非零的 alpha 值和对应样本中的 x 值和 y 值，就完成学习了，然后预测的时候用：

上面的公式计算出 f(x) ，如果返回值 > 0 那么是 +1 类别，否则是 -1 类别，先把这一步怎么来的，为什么这么

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+0  一种 16 倍抗锯齿字体渲染的方法

Tag: 算法 | 游戏开发
云风 发于 2019年01月08日 18:01 | 点击: 2391 | 展开摘要
昨天读了几篇文章，讲解了一种新的抗锯齿字体渲染的方法 。

我觉得颇有意思，就试着实现了一版 CPU 版本，想看看针对中文的效果。虽然最后觉得这个算法对游戏领域的实用性不大，不过还是挺有启发的。这里写写我对这个算法的理解，以及我所理解的算法局限性。

原文讲解的非常细致，还配了不少图片，我就不再重复了，只简单说两句。

我认为发明这个算法的动机是 “Our UI has a lot of smooth animation, text should be able to mov

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+0  判断点是否在三角形内的算法精度问题

Tag: 算法 | 优化与技巧
云风 发于 2018年11月09日 10:36 | 点击: 1747 | 展开摘要
今天一个同事反应，在使用 recastnavigation 库时，判断一个点是否在一个三角形内，遇到了精度问题，而且精度误差很大。

具体是 dtClosestHeightPointTriangle 这个函数。

他给出了一组测试参数，abc 三点为 {261.137939, 8.13000488} , {73.6379318, 8.13000488}, {76.9379349, 10.2300053} ，测试 p 为 {74.4069519 , 8.6193819 } 应该

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+0  局部敏感哈希介绍

Tag: 算法
鸟窝 发于 2018年08月29日 22:03 | 点击: 1011 | 展开摘要
传统的Hash当源数据有些许的变化的时候生成的哈希值差异也非常的大， 比如：

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func main() {
s1 := []byte("你好世界")
s2 := []byte("你好,世界")

hash1 := md5.Sum(s1)
hash2 := md5.Sum(s2)

fmt.Println(hex.EncodeToString(hash1[:]))
fmt.Println(hex.EncodeToStrin

查看全文: http://www.udpwork.com/item/17050.html
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+0  局部敏感哈希介绍

Tag: 算法
鸟窝 发于 2018年08月16日 19:56 | 点击: 1296 | 展开摘要
传统的Hash当源数据有些许的变化的时候生成的哈希值差异也非常的大， 比如：

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func main() {
s1 := []byte("你好世界")
s2 := []byte("你好,世界")

hash1 := md5.Sum(s1)
hash2 := md5.Sum(s2)

fmt.Println(hex.EncodeToString(hash1[:]))
fmt.Println(hex.EncodeToStrin

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