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+0  跳表 - 简明教程 in Python

Tag: 程序设计
Felix021 发于 2018年09月19日 05:30 | 点击: 364 | 展开摘要
# 1. 什么是跳表

跳表(Skip List)是基于链表 + 随机化实现的一个有序数据结构,可以达到平均 O(logN) 的查找、插入、删除效率,在实际运行中的效率往往超过 AVL 等平衡二叉树,而且其实现相对更简单、内存消耗更低。

Redis 的 ZSET 底层实现就是用的 Skip List,这里是 [Antirez对此的说明](https://news.ycombinator.com/item?id=1171423)。

这是一个典型的跳表:

[0

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+0  游戏资源仓库及升级发布

Tag: 游戏开发 | 语言与设计
云风 发于 2018年08月15日 11:20 | 点击: 602 | 展开摘要
去年底,我为我们的 3d engine 设计了资源仓库的结构。

随后交给开发组的一个同学实现,这半年来,一直在使用。最近做了引擎一个小版本的内部验收,我感觉这块东西还有比较大的改进余地。因为资源文件系统目前和开发期资源在线更新部分现在掺杂在一起,而网络更新部分似乎还有些 bug ,偶尔会卡住。我觉得定位 bug 成本较高,不如把这块重新实现一遍,顺便把新的改进想法加进去。

这段时间,我重新思考了资源仓库应该怎样设计更合理。越细想越觉得和 git 要解决的问题基本一致。我们

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+0  人类感知和深度学习有何不同?

Tag: 设计译文 | 人类感知 | 深度学习 | 视错觉
UXC 发于 2018年05月10日 16:05 | 点击: 513 | 展开摘要
人类与机器相比为什么会产生错觉?人类感知和深度学习系统在识别图像与声音上有什么区别?它们是如何感知的,原理是什么?本文将对上述几个方面的内容给出详细解释。

https://twitter.com/victoria1skye

我们如何看待这个世界?为了理解这一点,首先让我们探讨一下我们是如何错误地认识世界的。“矩阵中的瑕疵”(glitches in the matrix)将会向我们揭示我们感知的本质。

Victoria Syke创造了上图所示的视错觉效果,这张图片扰乱了我

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+0  对机器学习时代设计工具的再思考

Tag: 经验总结 | 设计译文 | 机器学习 | 设计工具
UXC 发于 2018年04月27日 14:57 | 点击: 468 | 展开摘要
许多人似乎很担心人工智能会取代我们的工作,甚至让我们失业。我却看到了一个更乐观的未来的可能性,那就是机器时代我们应当更加关注如何利用机器学习来帮助我们轻松的完成工作。

机器时代的人们越来越多的参与到创造性的活动中。可用于设计的工具、平台和设备的种类也越来越多,并且它们的成本也呈下降的趋势。有了这些设计工具,你可以自己拍电影,录制专辑,设计一个城市或者打印自己的花盆,所有的这些,你都可以在家里的电脑上,甚至你的手机上轻松完成。大家也会很想要尝试一下自由创作带来的兴奋感受吧。

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+0  UI原则会话-网站聊天机器人设计全过程(下)

Tag: 设计译文 | 聊天机器人
UXC 发于 2018年03月08日 17:09 | 点击: 503 | 展开摘要
第二部分.非语言类沟通的设计

 

1.信息排布
机器人和用户的头像及其消息的排列方式也不应随意。以下有两种最常见的对话显示类型

 

A.头像+消息对齐(在多数情况下左对齐)一个个纵向排列

消息对齐的布局

B.头像+信息两端对齐

两端对齐的消息布局

 

我们认为方案B更能反映真实的对话。通常,当两个人谈话时,他们会互相看着对方。因此为了使对话式UI更自然,对话者的头像和他们的消息也应该这样显示。

 

2.聊天机器人的

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+0  解析一个简单的分布式事务Case

Tag: 程序设计
Felix021 发于 2018年03月02日 22:41 | 点击: 608 | 展开摘要
我注意到过去几个月我司有些同学还在踩一个简单的分布式事务Case的坑,而这个坑在两年以前就已经有同学踩过了,这里简单解析一下这个case和合适的处理方案,供参考。

1. 踩过的坑

这个case有很多变种,先从我们在XX业务踩过的坑开始,大约是16年9月,核心业务需求是很简单的:在用户发起支付请求的时候,从用户的银行卡扣一笔钱。负责这个需求的同学是这么写的代码(去除其他业务逻辑的简化版):
$dbTrans = $db->beginTransaction();
try

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+0  UI原则会话-网站聊天机器人设计全过程(上)

Tag: 设计译文 | 聊天机器人
UXC 发于 2018年03月01日 14:30 | 点击: 588 | 展开摘要
在本文中,我将向您展示一项项目研究,它描述了一个B2B网站设计会话UI的完整过程,包括对话脚本的片段、通信理论的基础和一些我认为使这个项目具有独特性的技巧和途径。

 

开始

在2016年末。许多人说会话式用户界面(UI)是网页界面的未来。即时通讯程序(IM应用程序)、聊天机器人、基于文本的用户界面或表情图片可能从未如此流行过。有人可能会说这只是另一种设计潮流,或者基于文本的界面并不是什么新东西,但坦率地说我们不得不承认——随着iPhone Messages,S

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+0  机器学习时代的体验设计(下)-对创造人类行为学习系统的设计师和数据学家的启示

Tag: 设计译文 | 机器学习,体验设计,设计原则 ,设计师与数据学家协作,数据引擎,在线体验 ,离线体验,系统行为设计
UXC 发于 2018年02月11日 16:48 | 点击: 667 | 展开摘要
人与机器之间的新关系

 

在上一篇文章中,我们会发现机器学习驱动的用户体验不是线性的,也不是基于静态的业务和设计规则的。它们会根据人类行为进行演变,并通过不断变化的数据模型进行更新。每件产品或服务仿佛都有生命一般,就像如谷歌的工作人员说的那样:“ 这是一项与众不同的工程”。我认为这也是一种与众不同的设计。例如,亚马逊将Echo定义为一台“随着时间的推移不断学习和增加更多功能”的设备,这个描述突出了我们需要为学习人类行为的用户体验系统进行设计的必要性。

机器学习

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+0  提高 lua 处理向量运算性能的一点尝试

Tag: lua与虚拟机 | 优化与技巧 | 语言与设计
云风 发于 2018年02月08日 11:42 | 点击: 1051 | 展开摘要
如果用纯 lua 来做向量/矩阵运算在性能要求很高的场合通常是不可接受的。但即使封装成 C 库,传统的方法也比较重。若把每个 vector 都封装为 userdata ,有效载荷很低。一个 float vector 4 ,本身只有 16 字节,而 userdata 本身需要额外 40 字节来维护;4 阶 float 矩阵也不过 64 字节。更不用说在向量运算过程中大量产生的临时对象所带来的 gc 负担了。

采用 lightuserdata 在内存额外开销方面会好一点点,但是

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+0  场景化设计中的解构与重塑 — 百度网盘8.0体验升级

Tag: 交互设计 | 经验总结
UXC 发于 2018年02月02日 14:01 | 点击: 533 | 展开摘要
 

1  改版背景
 

百度网盘在2013年诞生之际以备份文件功能走进用户视野,5年间我们不断探索功能,丰富网盘服务领域:先后提供了自动备份、好友分享等功能帮助用户便捷管理网盘文件。期间我们持续倾听用户的声音并不断打磨产品优质体验,此次8.0的全面升级便是以用户高频场景为出发点,以使用数据为导向,剖析使用过程中的痛点和难点,并结合百度人工智能技术为用户带来更强大的服务体验。

 

2  用户高频场景驱动设计改版
 

快速高效的完

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+0  机器学习时代的体验设计(上)-对创造人类行为学习系统的设计师和数据学家的启示

Tag: 设计译文 | 人类行为学习系统 | 机器学习,体验设计,设计原则,设计师与数据学家合作,Seamful Design,注意力经济
UXC 发于 2018年01月31日 17:52 | 点击: 658 | 展开摘要
一般来讲,数字服务的体验遵循预定义的用户旅程,具有明确的状态和动作。一直以来,设计师的工作一直是创建线性工作流,并将其转化为可以理解和不引人注目的体验。但是这种情况可能会成为过去时。

过去6个月,我一直在BBVA Data&Analytics(D&A)任职一个相当独特的职位,这是一家卓越的财务数据分析中心。我的工作是利用新兴的机器学习技术,使用户体验设计得到提升平。除此之外,我的职责是为数据科学团队带来整体的体验设计,并使其成为算法解决方案的生命周期(例如预测模型、推荐系统

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+0  易使用和易学习

Tag: 体验,设计 | 产品设计
kent.zhu 发于 2018年01月06日 15:36 | 点击: 927 | 展开摘要
固定路径是个挺矛盾的词儿。

如果我们说一个人在解决问题的时候总是有固定思维依赖固定路径,大约不是一个好的评价。

但是在产品设计里,固定路径又是个很重要的原则。

比如我们耳熟能详的那个故事,一个设计师设计了一个公园,但是忘记设计小路了,开放了公园之后,游人进来,哐哐哐踩出一条路,于是,设计师就在这条小路的基础上做了些修饰,结果出奇的好。

比如我们常说工程师的桌子很乱,某个人的位置很乱,堆了很多乱七八糟的东西,但是,你发现桌子的主人要找到一个东西却很快。

因为,这里有一

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