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Gamebaby Rock Sun的博客

我只知道一件事情,就是我一无所知。

 
 
 
 
 
 

广东省 广州市 双鱼座

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曾经拥有的,不要忘记, 已经得到的,更要珍惜, 属于自己的,不要放弃, 已经失去的,留着回忆, 想要得到的,必须努力, 但最重要的,是好好爱惜自己!
 
近期心愿走向最远的方向——哪怕前路迷茫, 抱着最大的希望——哪怕山穷水尽, 坚持最强的意志——哪怕刀山火海, 做好最坏的打算——哪怕从头再来。
专长技能VC++编程,数据库,游戏开发,搞搞设计
兴趣爱好: 时尚,旅游,电影,音乐,体育,宗教,美食,交友,文学,艺术,游戏,政治,购物,上网,健身,电脑,软件,数码产品,投资理财
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[置顶] 华为“美腿9”手机给我的惊艳!

2017-8-22 13:37:36 阅读239 评论2 222017/08 Aug22

今年4月左右,一个偶然的机会我弄丢了我的手机,于是在老婆的怂恿下我果断入手了华为的”美腿9(mate9)“手机, 起先我只有一个感觉就是贵!没见过啥大场面的我,被这个价格深深折服了,一直搞不懂为啥国产手机也卖这么贵?管他的看到大家说商务男都在用“美腿”,那我也用吧,全当是装13了。

用了一段时间,这个手机似乎也没啥让我感到特别有彩的地方,一个偶然的机会我随手拍了下面这张照片,瞬间就惊艳到了我。

这是在一个农家乐的小枫树林中随手拍的。当时我才反应过来,原来双莱卡镜头的威力真的不是盖的,再加上华为精心的调教,居然让我随手就记录下了这梦幻般的瞬间,一度我将这个图片作为了手机的锁屏界面。好多人居然认为这是我从图库中下载的。

作为一个玩3D编程的老司机来说,应当时时刻刻对细微光线的变化都保持最敏锐的洞察力,不然真实感3D场景的建立与渲染始终是跟不上美国大片的特效的。自从发现“美腿9”的拍照神技之后,我更加是爱上了对每一个光线刻画的精彩瞬间的定格。一切只需要你打开色彩鲜艳和大光圈特效。这也同时让我对光线的理解更深入了一步。ok,废话不多说了,只是强调一下这个不是什么广告贴,所有照片均为本人原创,发帖只是为了让各位3D编程的同仁,能够对光线、对摄影、对艺术能有所追求和感悟,最终能够提高3D场景编程的实际能力。

接下来,就把所有的图一起奉上,供大家鉴赏,欢迎拍砖!

作者  | 2017-8-22 13:37:36 | 阅读(239) |评论(2) | 阅读全文>>

[置顶] 【原创】IOCP编程之聚集散播

2017-4-27 20:20:12 阅读336 评论2 272017/04 Apr27

做为IOCP应用中重要的一个方法就是被称为“聚集-散播”的方法。非常遗憾的是在很多介绍IOCP使用的资料中,我几乎没有见过有专门介绍此方法的文章,因此本文就重点讲述此方法。

在使用IOCP操作大量的TCP连接并处理IO请求的时候,一个很让我们头疼的事情就是所谓的“粘包”问题,即当发送方发送的数据包尺寸小于接收方缓冲,同时又连续发送数据的情况下,两个数据包被一起接收,接收端就需要将包重新拆分,如果遇到第二个包不完整的情况处理起来就更麻烦,在线程池的环境下,这还需要考虑多线程同步以保证数据一致性的问题。当然在我的系列文章中以及本人的网络课程中都提示过一个方法就是使用阻塞式的recv操作调用,将一个tcp-socket中的数据都接收完,但是这个方法其实面临着巨大的风险,试想如果是一个恶意的发送端,不停的发送尺寸非常小的数据包时,接收端就不得不使用一个活动的线程不断的接收这些数据,从而占用线程池的线程资源,造成接收端的瘫痪。

另一方面在发送端,当我们需要发送多个不同内存位置的数据时,我们必须要提供一个“封包”机制将不同的数据包memcpy进一个一致连续的内存块,然后一次性提交发送,对于一个高吞吐量设计同时利用了多线程或线程池技术的发送端来说,这中间的复杂性,以及性能浪费是相当可观的。

综上其实质就是头疼的“内存连续性操作”问题(至少我这么定义这个问题),在多线程/线程池环境下操作内存的复杂度是很高的,搞过此类问题的同学肯定深有体会,甚至有些初学者有可能直接被这个看似简单的问题搞得焦头烂额。当然抱怨通常不是解决问题的方法,唯有认真学习、分析和解决问题才是最终道路。

作者  | 2017-4-27 20:20:12 | 阅读(336) |评论(2) | 阅读全文>>

将博客搬至CSDN

2017-10-10 11:12:36 阅读114 评论0 102017/10 Oct10

      各位网友,为方便交流以及更专业的发表文章,本人即日起将博客搬至CSDN,欢迎大家一如既往的对我关注和支持,谢谢!给您带来不便敬请谅解!

作者  | 2017-10-10 11:12:36 | 阅读(114) |评论(0) | 阅读全文>>

【原创】线性代数学习笔记——剑桥食谱

2017-3-30 10:02:14 阅读288 评论2 302017/03 Mar30

最近学习了《麻省理工公开课:线性代数》,首先向吉尔伯特-斯特林老师致以深深的敬意,他的课程使我对整个线性代数有了全新的认识。本着打铁要趁热的精神,我又抓紧时间开啃华章数学译从的《线性代数及其应用》和《矩阵分析》,现在的感觉就是像广告上说的那样:So easy!

在《线性代数及其应用》一书中,我居然学到了最科学(或者说最数学)的减肥方法——剑桥食谱,再一次被自己的无知震撼到了。这里就把这个方法介绍给大家,坐等生命科学系的达人,能给出最适合我的减肥食谱。ok,不啰嗦,请看图,感谢制作该PPT并分享的哥们!

当然这个问题貌似只是用于减肥的,其实它可以推广到几乎所有生命养殖业,为每种生物制作最全面科学的营养食谱或施肥计划,以最科学、最低成本的方式进行生命养殖,从而能使利润最大化。当然这里没有任何添加剂哦,纯天然绿色有机食品哦!

作者  | 2017-3-30 10:02:14 | 阅读(288) |评论(2) | 阅读全文>>

    上回书说到(忘了我不是说书的了,习惯性口语,见谅!),我们可以通过一个简单的仿射变换将一维的“不连续”循环下标空间变换到一个“连续”的下标空间中。这次,我们则继续来看看如何将一个高维的“不连续”循环下标变换到“连续”的循环下标空间中。如果非要为这种变换加上一个理由的话,我认为那就是不要在我们的整数向量空间中留下太多的“洞”。因为对于一个增量不为1的循环变量来说(包括绝对值大于1的负增量也就是递减量),跳过的坐标值形成的那些点就不能在这个迭代空间中,因而形成了这个迭代空间中的“洞”,这为我们后续的不等式分析带来了极大的不便,因为我们除了要写出循环下标的上下界之外,还要写一堆不等式来说明这个循环下标不能等于那些被跳过的值,对于分析来说这是极其不方便的。

约1800年前的丢番图他老人家就研究了整数方程,当然我想他也不喜欢这些“洞”。而我们后面其实大多数的内容都是源自于他老人家在1800年前发明的方法,现在被称之为“丢番图方程”,当然那时还没有程序员这种职业。当然这只是简单的让大家了解下我们这系列文章究竟是在说什么。

基于此,在进一步分析迭代空间之前,我们有必要将n层嵌套循环中的每一层循环的下标做仿射变换,使其增量均为1。要做到这一点,就需要我们将前一篇文章中的方法自然推广到n重循环上。

首先,我们来看一个2重循环的例子(顺便诅咒一下网易Blog糟糕的代码和公式页面排版!):

for(i = 3;i<10;i+=2)

for(j = i;j<15;j+=2)

作者  | 2016-11-20 14:23:17 | 阅读(308) |评论(3) | 阅读全文>>

      最近痴迷于编译原理而不能自拔,这么多年来一直是会在某一段时间痴迷于一件事物,性格使然,无法自控。随着钻研深入,多年前的一个模糊的想法——搞一个自带针对多处理器系统并行优化的编译器,慢慢的发现这个想法并不是遥不可及了。在看了编译原理第二版的并行性和局部性优化章节的内容后,眼前突然豁然开朗。

在多核处理器横行的今天,我的手机上都有八个可以同时执行任务的处理器的年代,很难想象不用并行处理如何去榨取这些硬件的“剩余价值”。甚至手机处理器上的GPU也能够作为并行流处理器使用的情况下,可以毫不夸张的说,处理器资源已经是唾手可得了,如果再算上笔记本电脑、PC上的CPU、GPU的话,可以毫不夸张的说几乎每个人手头的电子设备都是一个小型的“超算中心”,因此研究并行计算技术不再是过去大中型机才需要去面对的课题,而是几乎每个软件系统都必须严肃认真考虑的问题。

其实从我使用第一台超线程处理器的PC机算起(在此非常感谢当年我供职那家公司,为我提供了当时几乎最好的开发硬件资源。),这十多年来我一直都对并行计算和如何最大化利用这些多处理器系统的课题抱有浓厚的兴趣,只是一直不得其门而入,看了些资料,甚至自己也基于DirectX的DirectComputer Shader制作了一套并行计算技术开发的网络视频教程,然而美中不足的是理论多,实际内容少,或者如网友批评指出的那样缺少“干货”。

现在随着学习的深入,总算找到入门之法了,学习有所收获的情况下,不敢独享,遂成此文,算是给大家补些“干货”。另一方面也是

作者  | 2016-11-1 0:38:30 | 阅读(282) |评论(1) | 阅读全文>>

(转)现在手机游戏同步对战的最主要障碍是什么?

2014-6-22 20:39:17 阅读665 评论0 222014/06 June22

在自己公司产品中做过三消的实时对战。

实时对战是完全可以实现的,只是体验上根据玩法和网络环境,会不同程度的打折扣。

由于2G/3G网络环境的不稳定,经常需要断线重连,扰乱游戏流程,让对方等待。

如果排除网络环境不好的用户,又降低了实时对战的玩家基数。这个基数达不到一个门槛,会导致匹配困难。而为了克服这个问题,经常需要将不同水平的玩家匹配,导致挫折感增加/对战变得无趣。用户基数不够的话,很难形成一个正向循环。

《炉石传说》可以做是因为用户基数庞大,因为大量玩家还是来自PC的,移动端的玩家可以和PC玩家对战。而且《炉石传说》对于延迟的敏感度没有那么高,这中间允许很多程序上的优化来隐藏延迟和短时间断线重连带来的问题。

"即时对战的策略或射击游戏"比较难在手机上做实时对战,因为对于延迟十分敏感,如果断线重连更是要命,会完全打乱游戏节奏。这样就排除了2G/3G用户和一些公共场所wifi的用户。如果排除这也用户之后你的游戏用户基数还足够大,那就可以做。

作者  | 2014-6-22 20:39:17 | 阅读(665) |评论(0) | 阅读全文>>

(转)游戏设备的三大未来趋势

2014-6-17 22:04:59 阅读2633 评论0 172014/06 June17

游戏设备的发展离不开生态系统的成熟及供应商的支持。与多年前盛大盒子面临的窘境相比,经过手机、平板的移动设备的发展及培育,在国内已经形成了完善的手游生态链,相对来说Android类游戏以休闲、轻度为主,制作成本较低,可移植大量安卓手机游戏。Android类游戏盒子及电视的硬件产业链完全被国内厂商所掌握,同时也解决了支付及商业模式的问题。与PS4、Xbox等游戏主机均采用AMD的SoC不同,Android游戏盒子大多采用Amlogic、全志等本土平板AP,在价格上占有绝对优势。

游戏设备硬件提升呈加速度

由于本土芯片厂商的加入,OTT盒子及智能电视的硬件性能提升非常快。目前在OTT领域占有率颇高的Amlogic,其产品涵盖小米盒子、乐视TV、天猫魔盒等知名品牌。Amlogic市场总监陈颖悟表示,OTT盒子去年上半年的时候还是以单核为主,看视频没问题,但只能跑小游戏。到了去年6、7月份,双核TV就已出现,而到了去年10月份,快播盒子就已经做到四核了。“我上周听到还有十核的,所谓十核可能是八核加上两个核的VPU。”陈颖悟表示,未来盒子的性能有可能会达到或接近XBOX等游戏主机的水平,但XBOX自身的硬件也会继续提升。英特尔中国公关经理汪洪华则表示,追求极致的性能必然要选择IA架构的台式机处理器;由于设备本身的特点,使得同一时间内移动设备的性能再怎么强还是无法与PC匹敌,不同玩

作者  | 2014-6-17 22:04:59 | 阅读(2633) |评论(0) | 阅读全文>>

(转)游戏界人士如何看待《征途》这款游戏?

2014-6-9 20:23:36 阅读645 评论0 92014/06 June9

这个问题我从2个层面来回答:

1. 玩家层面,先说我的经历:

2005年成都游戏年会上,巨人网络发布征途1,我成为内测玩家,2006~2010年,我练了前后大概十几个号,其中最好的一个号是:192级紫8星套装,物防15W魔减110%,反射50%双装备,卫士职业,此前练过弓箭手,法师和刺客。这个阶段一共花了三万块钱

2012年练过一段时间征途2,最近练了个新号,目前是173级(新区封印刚结束),洛神,紫7星套装,其他很垃圾,不提也罢,图个乐,主要是研究征途2系统,这个花钱很少,不到2000

OK,从玩家角度,基本经历了十年征途的风风雨雨,特别是07,08年开箱子砸装备,砸星星,砸马匹装备的那个疯狂年代。那段时间,征途完美实践了什么叫95%的小白和穷逼陪着5%的土豪一起乐呵。想当年,问天羽之流,一夜之间上15星英雄套,小算一下至少30万花销,我等只能叹为观止。一度大号们争权夺利,我等观光号在旁边看着也算乐呵。

到了征途2之后,巨人发现这么搞也不是个办法,于是给了半RMB玩家许多实惠,花钱的人更多了,但是练号难度也增加了,征途2又搞了一大堆什么套餐系统,什么庄园系统,什么宠物系统,总之你不花钱基本没法玩,花一点点钱,就会觉得很爽。

举个小栗子,每周你花100块钱买个便利好礼,做任务,刷经验会省很多力气。有一次国战,我目前物攻72000,物防10万,反射25%,魔防6万的样子,花了30块钱买个血战状态,当晚国战我杀了300人,血战状态让我物攻40W,物防30W,血厚度45W,打架基本没障碍。

作者  | 2014-6-9 20:23:36 | 阅读(645) |评论(0) | 阅读全文>>

大数据时代,统计学方法有多大的效果?

2014-5-29 22:00:27 阅读389 评论0 292014/05 May29

统计学习是一种方法,方法的好坏取决于人的使用。

数据挖掘是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。

数据挖掘与统计学的共同特征

共同的目标。两者都包含了大量的数学模型,都试图通过对数据的描述,建立模型找出数据之间的关系,从而解决商业问题。 共用模型。包括线性回归、logistic回归、聚类、时间序列、主成分分析等。

数据挖掘与统计学的不同之处

思想不一样。数据挖掘偏向计算机学科,所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。不一定要有精确的理论支撑,只要是有用的,能够解决问题的方式,都可以用来处理数据。而统计学是一门比较保守的学科,所沿用的模型一定要强调有理论依据(数学原理或经济学理论)。 处理数据量不一样。统计学通常使用样本数据,通过对样本数据的估计来估算总体变量。数据挖掘使用的往往是总体数据,这也在过去的年代生产力和技术限制所致。数据挖掘由于采用了数据库原理和计算机技术,它可以处理海量数据。 发现的知识方式不一样。数据挖掘的本质是很偶然的发现非预期但很有价值的知识和信息。这说明数据挖掘过程本质上是实验性的。而统计学强调确定性分析。确定性分析着眼于寻找一个最适合的模型——建立一个推荐模型,这个模型也许不能很好的解释观测到的数据。

作者  | 2014-5-29 22:00:27 | 阅读(389) |评论(0) | 阅读全文>>

(转)如何理解统计中的特征函数?

2014-5-10 23:05:36 阅读446 评论0 102014/05 May10

引入特征函数是非常自然的事情:

在实际应用中,逐个测量事件空间中的各事件发生的概率(或者分布函数)是极端困难的,相反,对大多数分布而言,矩(平均值、方差以及各种高阶矩)往往是容易被测量的;

在问题变得复杂之后,再来计算矩(例如均值、方差等等)的时候,如果我们知道分布函数,那么我们要做的是求和与积分,而如果我们知道特征函数,在计算矩的时候,我们要做的只是微分,而通常,求导会比直接积分更容易,而且可以针对各阶矩有更统一的形式。而因为考虑到这两个因素,再加上 Fourier 空间跟实空间可以一一对应起来,所以大家就更喜欢特征函数了。

接下来,Laplace 变换行不行?当然也可以,这其实是一码事。统计物理学家很熟悉的「配分函数」也就是一个特征函数:,它就对应于态密度 g(E) 的Laplace 变换。对物理学家而言,喜欢用逆温度(Laplace),或者喜欢用虚时间(Fourier)这其实是一码事的,如果在这种时候用虚时间来写,一个好处是显得高端大气,另一个好处是可以与路径积分联系起来,而且,Laplace 变换用的时候总得要写「正半轴」之类的东西,写起来太麻烦。

作者  | 2014-5-10 23:05:36 | 阅读(446) |评论(0) | 阅读全文>>

对于游戏,特别是页游,尽量让玩家能轻松的开始享受游戏是很重要的。

“新手任务的作用是什么,是否一定有必要?”

答:针对新手的各种设计,目的是减少玩家挫折感,保证玩家能顺利了解游戏的主要内容,对游戏产生兴趣。所以针对游戏初期做设计是非常必要的。新手任务只是这些设计的其中之一。

话说【新手任务】这个定义不知道是从什么时候开始的。虽然未考证,但猜测是从网游兴起后出现的。特别是游戏免费道具消费的形式出现后,继续推动了游戏前期的设计。每个玩家都很宝贵,尽量让大家都能喜欢并留下来。所以出现了各式各样的引导,由于网络游戏,特别是页游的出现,大家普遍用数据统计的方式来分析寻找什么样的方式能留下最多的玩家。慢慢的将这些有数据支撑的方式形成了一套套方法。比如:自动寻路,引导指针,等……

“新手任务设计需要注意什么?”

和大家一样,我不喜欢没有头脑的跟着提示点鼠标。但又希望能轻松的玩游戏,享受游戏的乐趣。所以在做游戏时,尽量不采用强迫式引导,多在交互和游戏表现上花心思。好的设计应该像门把一样,谁看了都知道怎么用。

在参与游戏开发以前,曾经做过一段时间的网页设计师。

那段时间看了《don't make me think》至今受益匪浅,书的链接如下:

作者  | 2014-4-27 15:15:10 | 阅读(332) |评论(0) | 阅读全文>>

游戏特效为什么做不到像电影特效里的那样真实?

2014-3-26 17:22:55 阅读451 评论0 262014/03 Mar26

在《Real-Time Rendering, Third Edition (豆瓣)》(2008)的第19.1节谈论到动画电影和游戏在渲染上的一些比较,例如《美食总动员 (豆瓣)》(2007)中:

使用的机器群集大概有3100个核,每个可使用16GB内存 平均每帧花费 6.5个CPU小时(更正前误写为小时),复杂的场景要花上数十小时

对于游戏来说,基本要求是30FPS,即约0.033秒渲染一帧。那么如果想达到2007年动画电影的水平,即从6.5小时加速至0.033秒,简单计算比例的话大约要该CPU(更正前误写为集群)的70万倍的计算能力。

在21世纪初因游戏而延生的GPU,其运算量比CPU要高,单以浮点计算量来说,这篇博文作了一张比较图:

2007年的Xeon大概是每核10 GFLOPS,现在的GTX Titan是4500 GFLOPS,假设现在的GPU计算能力是2007年CPU的450倍,而GPU继续类似

作者  | 2014-3-26 17:22:55 | 阅读(451) |评论(0) | 阅读全文>>

(转)手游应该怎么做 UI 设计?

2014-3-20 17:33:28 阅读472 评论0 202014/03 Mar20

之前一直做互动设计,在UI上有一些积累。

转战手游后发现,有着标准、互动方式、用户行为等等与常规大屏UI设计的不同,但是在设计流程,思考方式上是一样的。

以目前项目中一个界面为例(未完成版本)来说一下我们的方法和思路,像点击范围,纹路优先级,字号等大家都知道的就不说了。

步骤1.了解功能需求

位置:屏幕下方不超过160像素高度

数量:4个单位

功能:每个单位包括头像显示,能量需求数量和种类

(1-3个,两种),必杀按钮。

状态:头像选中状态,未选中状态;必杀可用状态,不可用状态。

以上听起来是不是非常的复杂?用一个图示来概括就是这样的

步骤2. 接下来我们会画一些草图,做些图形延展

这一个步骤主要是对图形,筐体做的一些草图讨论,草图大概画了20多张,这个阶段会比较随意,基本想到什么都会画下来,目的是记录和想法发散。

步骤3. 由于我们的游戏是中式美术风格,首先选用的是一个棱型结构,出了一版效果草图如下。

问题出来了,棱型结构在能量球的摆放上很别扭,棱型在空间上有很多浪费,并且没有可点击的感觉。

步骤4.于是我们尝试了圆形结构,圆形相比之下有吸引点击的小优势。

接下来面临1个单位有2个可点击范围的问题,我们思考了一下是切割一个圆形单位,还是把两个单位组合成在一起。

于是我们对图形做了一系列的拆解组合草图,重点尝试了一下太极的组合方法。

步骤5.

作者  | 2014-3-20 17:33:28 | 阅读(472) |评论(0) | 阅读全文>>

(转)创业靠撸不靠抽

2014-3-18 23:04:28 阅读498 评论0 182014/03 Mar18

最近碰到的很多团队,共同特点是太按部就班。A、B、C、D、E的步骤,于是产品就能上线大卖。问为什么能成?因为团队有积累。但做项目和做公司差别太大。做公司首要需要变通,在各种艰难的条件和意外的挫折下,寻找生存和发展。

如何考察自己有没有做好这方面准备,可以尝试各种极限挑战,你会发现其实人有很多潜力,只是环境很少这么苛刻,所以习惯了按照最合理地流程和计划去完成一件任务,并理所当然认为结果水到渠成。譬如说,我们让自己在一天内完成一款游戏。该如何去做?很显然,最好的选择就是你一个人来做,因为在如此短的时间内,沟通成本已经大到不可接受。通常开发流程是先规划游戏,等规划完成之后,美术和音乐等游戏素材再和其他外包合作。但这种做法需要密切沟通,有时只是改个小地方,一来一回就是一个礼拜。所以你只能采用另一种开发方式,那就是不事先规划,先收集素材再由素材决定游戏。接下来应该做的事情是打开图库网站随意浏览,看到风格有兴趣的图先记录下来 。然而图库最大的问题是缺乏主题,通常图都只有一张,很难有足够一系列的图搭配整体 UI 和游戏物件。所以必须找到图案数量足够的主题,比如奇幻、三国、海战等等。素材有了,但问题是素材无法要求修改或追加,所以开发决策变的很简单,那就是选择一个游戏类型,而且只能利用现有素材把游戏搞出来。也许你的范围会从主流的rpg、slg迅速缩减到问答、扫雷、俄罗斯方块等等。但作为商业游戏,需要有一定质量,不能是太小的游戏,需要有少量的机制或表现的变化。那么假定我们决定做一款表现拟真的海盗扫雷游戏。那么接下来就是技术部分。很显然,没有任何技术优劣可言,cocos、unity、h

作者  | 2014-3-18 23:04:28 | 阅读(498) |评论(0) | 阅读全文>>

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