推荐系统接入——系统架构 推荐系统: 向量化 方案探索——资源点推荐 针对具体场景开发 - 专利：《一种在游戏中离线挖掘、实时推荐资源点的方案》 - 大数据挖掘资源出现位置 - 左：配置文件 - 右：大数据挖掘 - 不足： - 太 bug 了，限制使用 方案探索——聚类统计 模仿大多数玩家的选择 - 实现方法： - 为玩家生成 [0, 1] 特征向量 - 聚类统计，存入 Faiss Faiss 匹配召回 - 问题： - 特征过多（600多维），无法分析 - 聚类结果趋同 方案探索——关键帧 / 路径推荐 模仿某一个玩家的选择 - 专利：《一种在实时游戏对局中，模仿历史胜利玩家打法，并对当前玩家进行打法推荐的方案》 - 发明点：序列截断、偏移算法、帧前进、…… - 思考： - 学习/模仿历史已吃鸡玩家的走位 - 历史玩家的状态，也可作为策略 - 通过特征向量匹配历史玩家 - 运营可闭环策略设计，开发无需介入 方案详述——完整架构 先对整个架构有一个大概的认识 - 消息队列消费：解耦 MQ - Token 清洗：事件翻译和 token 计算 - 推荐系统：策略召回和推荐 - 数据分析：离线策略挖掘和模型训练 - 管理平台：开发、运营、运维辅助 实现方案——Token 清洗 Token 清洗服务完整流程 - 挑战：150+类 token，如何高内聚，降低

SP与栈空间、ZeroPage • SP跟常见的栈指针一样，压栈SP则减掉对应字长 • 栈最大0xFF，咦……stackoverflow？ • ZeroPage因为电路原因，寻址速度比一般指令快 • 中断与向量 • IRQ = 可忽略的中断 = 水平触发 = 读取0xFFFC里的绝对地址 • NMI = 不可忽略的中断 = 上沿触发 = 读取0xFFFE里的绝对地址 • Reset = 重置 = 读取0xFFFA

「对于与大多数人而言，（在 1988 年）使用 C++ 最大的问题就是缺乏一个扩充的标准库。要编写这种库，遇到的最主要 问题就是，C++ 没有提供一种充分一般的机制，以便与定 义容器类。如：表、向量和关 联数组等。」 「回过头看，模板恰好成 为精炼一种新语言特征的两种策略之 间的分界线。在模板之前，我（Bjarne Stroustrup）一直通过实现、使用、 讨论、再实现的过程去精炼一个语言特征。而在模板之后，

i++ { fp(&[3]int{i, i * i, i * i * i}) } } 输出结果： &[0 0 0] &[1 1 1] &[2 4 8] 几何点（或者数学向量）是一个使用数组的经典例子。为了简化代码通常使用一个别名： type Vector3D [3]float32 var vec Vector3D 7.1.3 多维数组 数组通常是一维的，但是可以用来组装成多维数组，例如： a[:len(a)-1] 10. 将元素 x 追加到切片 a： a = append(a, x) 因此，您可以使用切片和 append 操作来表示任意可变长度的序列。 从数学的角度来看，切片相当于向量，如果需要的话可以定义一个向量作为切片的别名来进行操作。 如果您需要更加完整的方案，可以学习一下 Eleanor McHugh 编写的几个包：slices、chain 和 lists。 7.6.8 切片和垃圾回收 point.go： 使用坐标 X、Y 定义一个二维 Point 结构体。同样地，对一个三维点使用它的极坐标定义一个 Polar 结构 体。实现一个 Abs() 方法来计算一个 Point 表示的向量的长度，实现一个 Scale 方法，它将点的坐标乘 以一个尺度因子（提示：使用 math 包里的 Sqrt 函数）（function Scale that multiplies the coordinates

fp(&[3]int{i, i * i, i * i * i}) 9. } 10. } 输出结果： 1. &[0 0 0] 2. &[1 1 1] 3. &[2 4 8] 几何点（或者数学向量）是一个使用数组的经典例子。为了简化代码通常使用一个别名： 1. type Vector3D [3]float32 2. var vec Vector3D 数组通常是一维的，但是可以用来组装成多维数组，例如： 10. 将元素 x 追加到切片 a： a = append(a, x) 因此，您可以使用切片和 append 操作来表示任意可变长度的序列。 从数学的角度来看，切片相当于向量，如果需要的话可以定义一个向量作为切片的别名来进行操作。 如果您需要更加完整的方案，可以学习一下 Eleanor McHugh 编写的几个包：slices、chain 和 lists。 切片的底层指向一个数组， point.go： 使用坐标 X、Y 定义一个二维 Point 结构体。同样地，对一个三维点使用它的极坐标定义一个 Polar 结构体。实 现一个 Abs() 方法来计算一个 Point 表示的向量的长度，实现一个 Scale 方法，它将点的坐标乘以一个尺 度因子（提示：使用 math 包里的 Sqrt 函数）（function Scale that multiplies the

二分查找。例如前文查字典的例子，我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中，然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间，排除一半”的方式，来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 50 4.2. 链表 � 引言

二分查找。例如前文查字典的例子，我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中，然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间，排除一半”的方式，来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 50 4.2. 链表 � 引言

系时，可以使用数组作为查找 表。例如，我们有一个字符到其 ASCII 码的映射，可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存 放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，邻接矩阵是图的常见

查找表：当需要快速查找一个元素或其对应关系时，可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实

查找表：当需要快速查找一个元素或其对应关系时，可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实