《 Medusa 》街机三国攻略大全如何快速入门？求分享心得
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时间：2017-04-10 17:41
【图片】一个有蛇女的街机 《刀锋领主》_蛇女吧_百度贴吧
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一个有蛇女的街机 《刀锋领主》
一个很老的游戏 199x年的 很冷门 之前有人发过了 但是很帖子很冷 lz再发一遍
蛇女是最后一关的boss 大概是蛇女绑架了女主角 sb主角为了救回被绑架的***主角 于是前往城堡救***主
擦 s b 被百度和谐了
然后主角见到女主后蛇女的水晶球里面放出了能量球 然后把女主角变成了蛇女的分身 然后蛇女也上场了
然后就开始了s b 战斗
当然 女主角毕竟是分身 肯定是比蛇女真身弱很多的 打到一半女主就被打出原型了
以下放蛇女各种形态的样子：
被打倒跌倒时
被打倒了（这个真心赞 胸感觉比主角都大了）
主角爬到身上刺蛇女 心疼蛇女 不过被刺后音效有点像娇喘
从地上爬起来
发射能量球
冲刺 （话说蛇女裸着身子拿着两个这么大的重金属不累吗）
用尾巴缠绕主角绞杀 蛇女缠到主角后还笑
用能量球护体
最终 主角打败了蛇女 然后蛇女死法很坑...... 身体爆炸后只剩骨头了 心疼蛇女qvq
蛇女的骨头的头还掉下来了qvq
然后 这个游戏就完结了 感觉这个游戏就蛇女是亮点qvq 其他不好玩 后面的翻译大概是关于蛇女的 lz有时间会翻译的qvq
网上好像有视频的 总觉得蛇女长得比女主好看多了
那个头是谁换的，那不可能是蛇女的头
蛇女被打倒后好像露点了
噢，描画还算精细
顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞突然发现发这个可以加好多经验~ 赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞·顶··赞···顶
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玩“帝国时代2”时，怎么快速升级？
我有更好的答案
帝国时代2秘籍如下： 点击回车键，输入： ROCK ON 1000石头 LUMBERJACK 1000木头 ROBIN HOOD 1000黄金 CHEESE STEAK JIMMY'S 1000食物 MARCO 显示地图 POLO 去掉黑影 AEGIS 加快建筑速度 NATURAL WONDERS 控制自然气候 RESIGN 投降 WIMPYWIMPYWIMPY 自我毁灭 I LOVE THE MONKEY HEAD 获得VDML HOW DO YOU TURN THIS ON 获得一辆眼镜蛇汽车 TORPEDON 击败N号对手 TO SMITHEREENS 获得Saboteur BLACK DEATH 毁灭所有敌人 I R WINNER 获胜 WOOF WOOF 变出会飞的狗 FURIOUS THE MONKEY BOY 获得狂暴的猴男孩 帝国时代专版秘笈 首先进入Chat模式（Enter ）,然后以大写输入以下代码,开始游戏时，设置选项中 CHEAT MODE开关要勾上才能使用以下秘技。 Age of Empires 帝国时代(正式版） DIEDIEDIE ：各方全部死亡（包括自己）； RESIGN ：退出战斗(认输)； REVEAL MAP ：显示全地图； PEPPERONI PIZZA：得到1000食物 COINAGE ：得到1000黄金； WOODSTOCK ：得到1000木头； QUARRY ：得到1000石头； PHOTON MAN ：一对激光武器战士 BIGDADDY ：一辆装备火箭的汽车 STEROIDS ：快速建设 MEDUSA ：村夫变成复仇女神，当他被杀时就成为一名黑暗骑士， 如果再次被杀就变成重型投石器； NO FOG ：走过的区域不再被雾影笼罩 HARI KARI ：自杀 GAIA ：控制动物（但是你的人类成员 将失去控制） FLYING DUTCHMAN：神像转成飞翔的荷兰人（？） STEROIDS ：立即建成 HOME RUN ：本关取胜 KILL# ：杀掉某个玩家，#代表玩家的起始位置(1-8) BIGDADDY ：给你无敌车 REVEAL MAP ：显示全部的地图 RESIGN ：退出 Age of Empires 帝国时代(试玩版） 按CTRL-N开始新游戏，在主菜单中选择 Single player，再选Campaign开始游戏 。在游戏中按以下组合键： CRTL-T ：作弊菜单 CRTL-W ：1000单位的木材 CRTL-F ：1000单位的食物 CRTL-G ：1000单位的gold CRTL-S ：1000单位的石头 CRTL-P ：按鼠标左键时…… CTRL-Q ：快速建造 秘技补遗 按Enter 键, 打入下面的字母: MEDUSA : 居民变成梅杜莎,当死一次会变成黑骑士(blackrider),dadsdsd 再死会变成heavy catapult. RESIGN : 管理权交给电脑 E=MC2 TROOPER : 一个佩带核子弹的雷射警察 DARK RAIN : composite bowmen 变成隐形射手(不动时是树喔!) HOYOHOYO : 牧师有 600HP and 变成整游戏最快的军种 BIG BERTHA : catapults 变成Big Berthas ( +5 杀伤力, +50HP) ICBM : Helopolis多90 射程helepolis BLACK RIDER : horse archers变成黑骑士black riders(+22HP,+armor bonus ) JACK BE NIMBLE : catapults launch people GAIA : 控制动物 (你将无法控制自己人) FLYING DUTCHMAN : Juggernaughts 变成 Flying Dutchman STEROIDS : 建筑物立即建好
采纳率：24%
(哇,楼上的,罗嗦耶)当升级时,输入AEGIS即可(注意:不要在己方进攻时输入,因为这对敌方也有效).
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因为我们有 Universal Approximation Theorem.
&p&狗年，给大家画一支大傻狗，二哈～～哈哈哈哈哈&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/500480& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-7fc28000bba8aa54a770_b.jpg& data-lens-id=&500480&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-7fc28000bba8aa54a770_b.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://www.zhihu.com/video/500480&/span&
&/a&&p&～～～&/p&
狗年，给大家画一支大傻狗，二哈～～哈哈哈哈哈～～～
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-2edaf3bef4f4fd1eccab34d85a0d6b5a_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2edaf3bef4f4fd1eccab34d85a0d6b5a_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca629e3baa8a45f800c24f7a65c39e76_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2929& data-rawheight=&1072& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2929& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca629e3baa8a45f800c24f7a65c39e76_r.jpg&&&/figure&&p&毫无疑问，过去几年中，作为人工智能的主要领域，越来越多的人投身于机器学习研究。《哈佛商业评论》甚至将机器学习科学家称为“21 世纪最性感的工作”。为了帮助机器学习初学者快速入门，加拿大皇后大学机器学习专家 Reena Shaw 特意写了一篇文章，总结了机器学习初学者需要知道的 10 大算法。&/p&&p&&br&&/p&&p&ML 算法是指无需人类介入，就能从数据中学习，从经验中优化的算法。学习任务包括学习将输入映射到输入的函数，学习未标记数据中的隐藏结构；或者“基于实例的学习”，即将新的实例和训练数据中的实例进行比较，为一个新的实例生成一个类标签。&/p&&p&&br&&/p&&p&机器学习初学者需要知道的 10 个 ML 算法：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&ML 算法的类型&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&ML 算法大体上分为三类：&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1 监督式学习：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&监督式学习可以这样解释：使用标记的训练数据学习输入变量(X )到输出变量(Y)的映射函数。&/p&&p&Y = f (X)&/p&&p&&br&&/p&&p&监督式学习问题会有两种类型：&/p&&ol&&li&&i&&b&分类 &/b&&/i&：预测一个给定样本的结果，其输出变量的形式为类别。样本含有标签，比如男性和女性、生病的和健康的等等。&/li&&li&&i&&b&回归 &/b&&/i&：预测一个给定样本的结果，其输出变量的形式为真值。样本含有实值标签，比如降雨量、某人的身高等等。&/li&&/ol&&p&本文介绍的前 5 个算法：&b&线性回归、逻辑回归、分类回归树、朴素贝叶斯、K最近邻算法&/b&，都是监督式学习中的算法。&/p&&p&&br&&/p&&p&集成学习是监督式学习的一种特殊类型，它是指将多种不同的弱机器学习模型的预测结果进行组合，以预测出一个新的样本。文章末尾介绍的第 9 和第 10 个算法，即随机森林-套袋法（Bagging）、XGBoos-提升法（Boosting）都是集成学习中的算法。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&非监督式学习：&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&非监督式学习问题只有输入变量(X)，但没有相应的输出变量。它使用无标记的训练数据为数据的隐含结构建模。&/p&&p&非监督式学习问题可以有以下三种类型：&/p&&ol&&li&&i&&b&关联&/b&&/i&（Association）：发现目录中项目共现的概率。其广泛应用于“购物篮分析”。例如，如果一个顾客购买了面包，他会有80% 的概率也购买鸡蛋。&/li&&li&&i&&b&聚集&/b&&/i&（Clustering）：将样本分组，这样，同一聚类中的物体与来自另一聚类的物体相比，相互之间会更加类似。&/li&&li&&i&&b&降维&/b&&/i&：正如其含义，降维指减少一个数据集的变量数量，同时保证还能传达重要信息。降维可以通过特征抽取方法和特征选择方法完成。特征选择方法会选择初始变量的子集。特征抽取方法执行从高维度空间到低维度空间的数据转换。例如，PCA算法就是一种特征抽取方式。&/li&&/ol&&p&文中提到的第6-8个算法，即 Apriori 算法、K 均值算法、PCA 算法都是非监督式学习的例子。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&增强学习:&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&增强学习是一种机器学习算法，能让 agent 通过学习会让性能最大化的行为，根据其当前状态决定下一步最优动作。&/p&&p&&br&&/p&&p&增强学习算法常常通过试错学习最佳选择。它们最典型的应用时用在机器人上，比如机器人可以通过碰撞障碍物后接收负面反馈来避免碰撞。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&监督式学习算法&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&线性回归：&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&在机器学习中，我们有一套输入变量(X)用于决定输出变量(y)。输入变量和输出变量之间存在一种关系，而机器学习的目标就是量化这种关系。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-83d48f81cdb_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&150& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图1&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在线性回归中，输入值 (X) 和输出值 (y) 之间的关系可以用方程 y = a + bx 表示。这样以来，线性回归的目标就是找出系数 a 和 b 的值，a 为截距，b 为回归线的斜率。&/p&&p&图 1 展示了为某个数据集标绘的 x 和 y 的值，目的是匹配出一条最接近大部分点的线。这能够减少数据点的 y 值和斜线之间的距离（即误差）。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2 逻辑回归：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&线性回归预测结果是连续值，而逻辑回归预测结果在应用转换函数后是离散值。&/p&&p&逻辑回归最适合二元分类（数据集中 y=0 或 1，其中 1 指默认类别。例如，在预测某个事件是否会发生时，事件发生归类为 1；预测某人是否生病时，生病的状况会以1表示）。它以&/p&&p&应用在其中的转换函数而命名，称为逻辑函数 h(x)= 1/ (1 + e^x)，是一个 S 型曲线。&/p&&p&&br&&/p&&p&在逻辑回归中，输出值的形式为默认类的概率（不像线性回归中，输出值为直接产生）。因为是概率，所以输出值会介乎 0 到 1 之间。通过使用逻辑函数 h(x)= 1/ (1 + e^ -x)，对 X 值进行对数转换可得到输出值。然后用阙值将得到的概率，即输出值，应用到二元分类中。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fd2dc2681f8dcc49bd361d7_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&172& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图2&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在图 2 示例中，要确定一个肿瘤是否为恶性，默认值为 y=1（肿瘤=恶性）；x 值可以是肿瘤的度量值，比如肿瘤的大小。如图中所示，逻辑函数将数据集中多种例子下的 x 值转换为 0 到 1 之间的概率值。如果概率超过了阙值 0.5（图中中间的水平线），那么肿瘤会被归类为恶性。&/p&&p&&br&&/p&&p&逻辑回归方程 P(x) = e ^ (b0 +b1*x) / (1 + e^(b0 + b1*x)) 可以被转换为 ln(p(x) / 1-p(x)) = b0 + b1*x。&/p&&p&&br&&/p&&p&逻辑回归的目标是利用训练数据发现系数 b0 和 b1 的值，这样就能将预测输出值和实际输出值之间的误差最小化。可以用最大似然估计的方法估计这些系数。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&3 CART：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&分类回归树（CART）是决策树的一种应用形式，其它形式还有 ID3 和 C4.5 等。&/p&&p&&br&&/p&&p&CART 的非终端节点为根节点和内节点。终端节点为叶节点。每个非终端节点代表一个单个输入变量 (X) 和该变量的分割点；而叶节点代表输出变量 (y)。该模型以如下形式用于预测：&b&沿着决策树的分叉点，到达叶节点，输出在该叶节点上表示的值。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-2fc183d6ababf7c9dea4c318_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&284& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图3&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&图 3 中的决策树分类了某人根据自己的年龄和婚姻状况决定买跑车还是旅行车。如果此人超过 30 岁且未婚，我们这样沿着决策树：“超过 30 岁吗？” -& 是 -&“已婚？” -& 否。因此，模型的输出结果为跑车。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-f6a_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-f6a_r.jpg&&&figcaption&实际上买不买得起就再说啦&/figcaption&&/figure&&h2&&b&4 朴素贝叶斯：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&在某个事件已经发生的情况下，为了计算出另一个相同事件发生的概率，我们使用贝叶斯定理。根据某些变量的给定值，要想计算某个结果的概率，也就是根据我们的已知知识（d）计算假设（h）为真的概率，我们这样使用贝叶斯定理：&/p&&p&P(h|d)= (P(d|h) * P(h)) / P(d)&/p&&p&其中：&/p&&p&P(h|d) =后验概率。假设h的概率为真，给定数据为d，那么 P(h|d)= P(d1| h)* P(d2| h)*....*P(dn| h)* P(d)&/p&&p&P(d|h) =可能性。假设 h 为真时，数据 d 的概率。&/p&&p&P(h) = 类的先验概率。假设 h 的概率为真（不管数据 d 的情况）。&/p&&p&P(d) = Predictor 的先验概率。数据 d 的概率（不管假设 h 的情况）。&/p&&p&&br&&/p&&p&这种算法之所以被称为“朴素”，是因为它假定所有的变量之间相互独立，而这种假设在实际应用往往不成立。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-c8bcdeaa6f_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&142& data-rawheight=&300& class=&content_image& width=&142&&&figcaption&图4&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&用图 4 作为一个例子，如果 weather=“sunny”，结果是什么？&/p&&p&如果变量 weather=“sunny”，要想确定结果 Play 为“Yes”或“No”，需计算图中P(yes|sunny)
和 P(no|sunny)，以较高的概率值选择结果。&/p&&p&&br&&/p&&p&-&P(yes|sunny)= (P(sunny|yes) * P(yes)) /
P(sunny)&/p&&p&&br&&/p&&p&= (3/9
* 9/14 ) / (5/14)&/p&&p&&br&&/p&&p&= 0.60&/p&&p&&br&&/p&&p&-& P(no|sunny)=
(P(sunny|no) * P(no)) /
P(sunny)&/p&&p&&br&&/p&&p&= (2/5
* 5/14 ) / (5/14)&/p&&p&&br&&/p&&p&= 0.40&/p&&p&&br&&/p&&p&这样，如果weather=“sunny”，结果为play= ‘yes’。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&5 K最近邻算法（KNN）&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&K 最近邻算法使用整个数据集作为训练集，而非将数据集分割为一个数据集和一个测试集。&/p&&p&当一个新的数据实例需要一个结果时，KNN算法会遍历整个数据集找到这个新数据实例的K个最近实例，或者和新记录最相似的实例的K数量，然后输出结果的平均值（针对回归问题）或者分类问题中的模式。K的值为用户指定。&/p&&p&可使用比如欧几里得距离和汉明距离等方式计算实例之间的相似度。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&非监督式学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&6 Apriori算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&Apriori 算法常被用于事务数据库中挖掘频繁集，然后生成关联规则。它常常用在市场分析中，检查在数据中频繁共现的产品的组合。总体上讲，我们将“如果某人购买物品 X，那么他也购买物品 Y”的关联规则写为 X -& Y。&/p&&p&&br&&/p&&p&例如，如果某人购买了牛奶和糖，那么他会很可能也会购买咖啡粉。这种情况的关联规则可以被写为 {milk,sugar} -& coffee powder。关联规则的强度可以用它的支持度（support）和置信度（confidence）来度量。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-0ac5f8c3f5eeb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&181& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&图中，支持度帮助删除生成频繁集时要考虑的候选集的数目。该支持度受到 Apriori 原则的指导。Apriori 原则认为，如果某个集为频繁集，那么该集所有的子集也必须为频繁集。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&7 K均值算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&K 均值算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。&/p&&p&它是一种迭代算法，将相似数据分组为聚类。它会计算出 K 个聚类的中心值，将一个数据点赋给一个聚类，该聚类的中心和赋给它的数据点之间的距离最近。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-cfba6dd2becaf283e8c4c4b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&226& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&第 1 步：K 均值迭代：&/p&&ol&&li&选择一个K 值。这里，我们取 K 值为 3.&/li&&li&随机将每个数据点赋给 3 个聚类中任意一个。&/li&&li&计算出每个聚类的聚类中心。红色、蓝色和绿色星标表示 3 个聚类的聚类中心。&/li&&/ol&&p&&br&&/p&&p&第 2 步：&/p&&p&将每个数据点重新赋给最近的聚类中心。这里，最上面的 5 个点被赋给蓝色聚类中心的那个聚类。按同样的步骤，将数据点赋给有红色和绿色聚类中心的聚类。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 3 步：&/p&&p&计算新聚类的中心。用灰色星标表示原来的聚类中心，继续用红色、绿色和蓝色星标表示新的聚类中心。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 4 步：&/p&&p&重复步骤 2-3，直到各个聚类之间的数据点不再变换。在经过这两个连续步骤没有数据点的切换情况后，导出K均值算法。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&8 PCA：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&主成分分析（PCA）通过减少变量数目用于更容易地探究和可视化数据。主要是通过获取数据中的最大方差，转换入一个坐标称为“主成分”的坐标系中完成这个过程。每个成分都是一个原始变量的线性组合，相互之间是正交关系。成分之间的正交关系表明这些成分之间的相关性为 0.&/p&&p&第一个主成分获取数据中最大方差的方向。第二个主成分获取数据中的剩余方差，但变量和第一个成分没有相关性。同样地，所有接下来的主成分（PC3，PC4 等等）获取剩余方差，且和之前的成分没有相关性。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dd7bd83e269c02cf6d4a0_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&119& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&3个原始变量被缩减为2个叫做主成分的新变量&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&集成学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&“集成”意思是通过投票或求平均值，将多个分类器的结果组合在一起，以改进结果。投票用在分类问题中，求平均值则用在回归问题中。其理念是，将学习模型集合在一起的效果要好于单个学习模型。&/p&&p&集成学习算法有三种类型：套袋法（bagging）、提升法（Boosting）和堆叠法（stacking），但本文是面向初学者，暂时先只讲套袋法和提升法。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&9 随机森林-Bagging算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&随机森林（多个学习模型）是套袋式决策树（bagged decision tree，即单个学习模型）的改进形式。&/p&&p&&b&套袋法&/b&（bagging）：该方法的第一步就是用数据集（用抽样法创建而成）创建多个模型。在抽样法中，每个生成的训练集由原始数据集的随机次级样本组成。每个训练集都和原始数据集一样大小，但有些记录会重复几次，有些记录则完全不出现。然后，整个原始数据集会被用作测试集。这样，如果原始数据集的大小为N，那么每个生成的训练集大小也为N，特殊记录的数量大约为（2N/3），测试集的大小也是N。&/p&&p&第二步就是用和生成的不同数据集中一样的算法构建多个模型。在这一步中，我们讨论一下随机森林。不像决策树中，每个节点在将错误最小化的最佳特征处分裂，在随机森林中，我们选择各个特征的一个随机抽样用以构建最佳节点。之所以是随机，是因为：即便是用套袋法，当决策树选择一个最佳特征之处分裂时，最终会是相同的结构和相互关联的预测。但在各个特征的随机子集处分裂后再套袋（bagging）意味着根据子树的预测之间的相关性较低。&/p&&p&&br&&/p&&p&在每个分叉点要搜索的特征数量被指定为随机森林算法的一个参数。&/p&&p&这样，在随机森林 bagging 中，用记录中的随机样本构造每个决策树，用预测器的随机样本构造每个分裂。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&10 AdaBoost-Boosting算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&A) 套袋法（bagging）是一种平行集成，因为每个模型都是独立搭建。但提升法（Boosting）是一种顺序集成，每个模型都是在矫正之前模型的错误分类基础上搭建。&/p&&p&B）套袋法大多涉及“简单投票”，每个分类器投票获得一个最终结果，它是由平行模型中的大多数决定。提升法涉及“加权投票”，每个分类器投票获得最终结果，它也是由大多数来决定，但它是通过将更大的权重赋给先前模型的错误分类示例来搭建顺序模型。&/p&&p&&br&&/p&&p&Adaboost 算法（自适应增强算法）指自适应的提升法。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-91fd15ade16e616a863e85c4aaec8423_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&260& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图9&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在图 9，第 1,2,3 步涉及到了一种叫做“决策桩”（decision stump）的弱学习模型（一个1层决策树根据仅仅 1 个输入特征做出预测；这是个根部节点和叶节点立刻相连的决策树）。构造弱学习模型的过程会不断持续直到构造完毕用户定义数量的弱学习模型或者直到训练再无改进之处。第 4 步将先前模型的 3 个决策桩进行组合（这样该决策树中就有了 3 个分裂规则）。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 1 步：以 1 个决策桩开始根据 1 个输入变量做出决策：&/p&&p&&br&&/p&&p&数据点的数量显示我们已经应用了相等的权重将它们分类为圆形或三角形。该决策桩已经在上半部分生成了一条水平线将这些数据点进行分类。我们可以看到，有 2 个圆形被错误地预测为三角形。因此，我们会给这 2 个圆形赋给更高的权重，并应用另一个决策桩。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 2 步：转向另一个决策桩，根据另一个输入变量做出决策：&/p&&p&我们发现上一步中这 2 个被错误分类的圆形要大于剩余的数据点。现在，第 2 个决策桩会试着正确地预测这 2 个圆形。&/p&&p&赋给更高的权重后，这 2 个圆形被左侧的垂直线正确地分类了。但是，现在又将顶部的 3 个圆形错误分类。因此，我们给顶部的这 3 个圆形赋给更高的权重，并应用另一个决策桩。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 3 步：训练另一个决策桩，根据另一个输入变量做出决策：&/p&&p&&br&&/p&&p&上一步中被错误分类的这 3 个圆形要大于其余的数据点。现在，在右侧已生成了一条垂直线，对三角形和圆形进行分类。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 4 步：将决策桩进行组合：&/p&&p&我们把前 3 个模型中的分离器组合在一起，观察发现和之前每个弱学习模型相比，这个模型的复杂规则正确地分类了数据。&/p&&hr&&p&&b&总结&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&简单回顾一下，我们学习了：&/p&&p&&br&&/p&&p&5个监督式学习算法：&b&线性回归、逻辑回归、CART、朴素贝叶斯、KNN&/b&。&/p&&p&3个非监督式学习算法：&b&Apriori算法、K均值算法、PCA&/b&。&/p&&p&2个集成学习算法：&b&随机森林 Bagging 算法、Adaboost 提升法&/b&。&/p&&p&&br&&/p&&p&这么干货的东西，不收藏一下？&/p&&hr&&p&&br&&/p&&p&&i&参考资料：&/i&&/p&&p&&i&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kdnuggets.com/2017/10/top-10-machine-learning-algorithms-beginners.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&kdnuggets.com/2017/10/t&/span&&span class=&invisible&&op-10-machine-learning-algorithms-beginners.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/i&&/p&&p&&i&作者：Reena Shaw&/i&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e98c36e34a91aade12bf2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&746& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e98c36e34a91aade12bf2_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
毫无疑问，过去几年中，作为人工智能的主要领域，越来越多的人投身于机器学习研究。《哈佛商业评论》甚至将机器学习科学家称为“21 世纪最性感的工作”。为了帮助机器学习初学者快速入门，加拿大皇后大学机器学习专家 Reena Shaw 特意写了一篇文章，总结了…
谢邀，间我写过一系列游戏同步的文章，供参：&br&&ul&&li&帧间同步模式： &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/131& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&帧锁定同步算法&/a& （2007）：&br&&/li&&li&玩法规避模式：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/112& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网络游戏同步法则&/a& （2005） 最好给您们策划看这篇，玩法规避&br&&/li&&li&预测插值模式：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/1145& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&影子跟随算法&/a& （2007） FPS, 赛车&br&&/li&&li&提高传输速度： &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/1048& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&快速可靠传输协议&/a& （2012）基于UDP的快速可靠协议。&/li&&/ul&&br&摘录第一篇文章如下，我写这篇文章是基于我 年开发的东西来说的，当时国内公网质量比国外差很多（公网很多平均100ms，120ms的RTT），所以我文中引用了很多 100ms。这个情况在2009年以后已经好了很多（60ms的rtt）。到了2012年以后，公网平均 RTT已经降低到平均 40ms-50ms，省内平均10ms以内了，如果全国多布点以及区别电信联通的话，平均延迟能控制在20ms以内，延迟基本接近国外水平（当然带宽还差很多），比我当年文章中提到的网络情况好了不少：&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/8daaa6365bb_b.jpg& data-rawwidth=&1033& data-rawheight=&505& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1033& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/8daaa6365bb_r.jpg&&&/figure&&br&&br&-------------------------------------&br&正文：&br&&br&早期 RTS，XBOX360 LIVE游戏常用同步策略是什么？格斗游戏多人联机如何保证流畅性和一致性？如何才能像单机游戏一样编写网游？&br&&br&&b&算法概念&/b&&br&&br&该算法普遍要求网速RTT要在100ms以内，一般人数不超过8人，在这样的情况下，可以像单机游戏一样编写网络游戏。所有客户端任意时刻逻辑都是统一的，缺点是一个人卡机，所有人等待。&br&&br&1．客户端定时（比如每五帧）上传控制信息。 &br&2．服务器收到所有控制信息后广播给所有客户。 &br&3．客户端用服务器发来的更新消息中的控制信息进行游戏。 &br&4．如果客户端进行到下一个关键帧（5帧后）时没有收到服务器的更新消息则等待。 &br&5．如果客户端进行到下一个关键帧时已经接收到了服务器的更新消息，则将上面的数据用于游戏，并采集当前鼠标键盘输入发送给服务器，同时继续进行下去。 &br&6．服务端采集到所有数据后再次发送下一个关键帧更新消息。&br&&br&这个等待关键帧更新数据的过程称为“帧锁定” &br&应用案例：大部分RTS游戏，街霸II(xbox360)，Callus模拟器。&br&&br&&b&算法流程&/b&&br&&br&客户端逻辑： &br&&ol&&li&判断当前帧F是否关键帧K1：如果不是跳转（7）。 &br&&/li&&li&如果是关键帧，则察看有没有K1的UPDATE数据，如果没有的话重复2等待。 &br&&/li&&li&采集当前K1的输入作为CTRL数据与K1编号一起发送给服务器 &br&&/li&&li&从UPDATE K1中得到下一个关键帧的号码K2以及到下一个关键帧之间的输入数据I。 &br&&/li&&li&从这个关键帧到下 一个关键帧K2之间的虚拟输入都用I。 &br&&/li&&li&令K1 = K2。 &br&&/li&&li&执行该帧逻辑 &br&&/li&&li&跳转（1）&br&&/li&&/ol&&br&服务端逻辑： &br&&ol&&li&收集所有客户端本关键帧K1的CTRL数据（Ctrl-K）等待知道收集完成所有的CTRL-K。 &br&&/li&&li&根据所有CTRL-K，计算下一个关键帧K2的Update，计算再下一个关键帧的编号K3。 &br&&/li&&li&将Update发送给所有客户端 &br&&/li&&li&令K1=K2 &br&&/li&&li&跳转（1）&br&&/li&&/ol&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e4e6a22a7aee97a407e23dd90d2f59d7_b.jpg& data-rawwidth=&697& data-rawheight=&428& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&697& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e4e6a22a7aee97a407e23dd90d2f59d7_r.jpg&&&/figure&&br&服务器根据所有客户端的最大RTT，平滑计算下一个关键帧的编号，让延迟根据网络情况自动调整。&br&&br&&b&算法演示&/b&&br&&br&我根据该算法将街机模拟器修改出了一个可用于多人对战的版本，早期有一个叫做kaillera的东西，可以帮助模拟器实现多人联机，但是并没有作帧锁定，只是简单将键盘消息进行收集广播而已，后来Capcom在PSP和360上都出过街霸的联网版本，但是联网效果不理想。这个算法其实局域网有细就经常使用了，只是近年来公网速度提高，很容易找到RTT&50ms的服务器，因此根据上述算法，在平均RTT=100ms（操作灵敏度1/10秒），情况下，保证自动计算关键帧适应各种网络条件后，就能够像编写单机游戏一样开发网游，而不需状态上作复杂的位置/状态同步。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/ede79ce3bbf9_b.jpg& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/ede79ce3bbf9_r.jpg&&&/figure&&br&从上图的演示中可以看到，两个模拟器进程都在运行1941这个游戏，两边客户端使用了该算法，将逻辑统一在一个整体中。 &br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a6c284f1a3ef00cb32ada3_b.jpg& data-rawwidth=&828& data-rawheight=&336& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&828& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a6c284f1a3ef00cb32ada3_r.jpg&&&/figure&最后这张图是运行KOF99的效果图，两边完美同步，上图是我开发的街机对战效果，在公网环境下，只要不是小型宽带用户，一般电信或者联通用户都能有一个比较好的体验。&br&&br&&b&乐观帧锁定&/b&&br&&br&针对传统帧锁定算法网速慢会卡到网速快的问题，实践中线上动作游戏通常用“定时不等待”的方式再每次Interval时钟发生时固定将操作广播给所有用户，不依赖具体每个玩家是否有操作更新：&br&&ol&&li&单个用户当前键盘上下左右攻击跳跃是否按下用一个32位整数描述，服务端描述一局游戏中最多8玩家的键盘操作为：int player_keyboards[8];&br&&/li&&li&服务端每秒钟50次向所有客户端发送更新消息（包含所有客户端的操作和递增的帧号）： update=（FrameID，player_keyboards）&br&&/li&&li&客户端就像播放游戏录像一样不停的播放这些包含每帧所有玩家操作的update消息。&br&&/li&&li&客户端如果没有update数据了，就必须等待，直到有数据到来。&br&&/li&&li&客户端如果一下子收到很多连续的update，则快进播放。&br&&/li&&li&客户端只有按键按下或者放开，就会发送消息给服务端（而不是到每帧开始才采集键盘），消息只包含一个整数。服务端收到以后，改写player_keyboards&/li&&/ol&-------------&br&虽然网速慢的玩家网络一卡，可能就被网速快的玩家给秒了（其他游戏也差不多）。但是网速慢的玩家不会卡到快的玩家，只会感觉自己操作延迟而已。另一个侧面来说，土豪的网宿一般比较快，我们要照顾。&br&&br&&b&指令缓存&/b&&br&&br&针对高级别的抽象指令（非前后可以覆盖的键盘操作），比如即时战略游戏中，各种高级操作指令，在“乐观帧锁定”中，客户端任何操作都是可靠消息发送到服务端，服务端缓存在对应玩家的指令队列里面，然后定时向所有人广播所有队列里面的历史操作，广播完成后清空队列，等待新的指令上传。客户端收到后按顺序执行这些指令，为了保证公平性，客户端可以先执轮询行每个用户的第一条指令，执行完以后弹出队列，再进入下一轮，直到没有任何指令。这样在即时战略游戏中，选择 250ms一个同步帧，每秒四次，已经足够了。如果做的好还可以象 AOE一样根据网速调整，比如网速快的时候，进化为每秒10帧，网速慢时退化成每秒4帧，2帧之类的。&br&&br&————–&br&随机数需要服务端提前将种子发给各个客户端，各个客户端算逻辑时用该种子生成随机数，另外该例子以键盘操作为例，实际可以以更高级的操作为例，比如“正走向A点”，“正在攻击”等。帧锁定系列方法目前也成功的被应用到了若干线上实时动作游戏中。&br&&br&PS：可以把整段战斗过程的操作和随机数种子记录下来，不但可以当录像播放，还可以交给另外一台服务端延迟验算，还可以交给其他空闲的客户端验算，将验算结果的 hash值进行比较，如果相同则认可，如果不通则记录或者处理，服务端如果根据游戏当前进程加入一些临时事件（比如天上掉下一个宝箱），可以在广播的时候附带。&br&&br&----------------&br&关于帧锁定系列的方法有很多类似实现（包括后面提到的帧间无等待改进，包括 Lock Step等），但是他们的核心都是一个：保证所有客户端每帧的输入都一样。这样的方式被格斗游戏，RTS和足球（FIFA类）、篮球（NBA）等体育和动作游戏大量使用，比如我们熟悉的各大战网平台游戏（Xbox Live等），还有很多基于模拟器的街机对战平台。以及不少大型多人横版动作游戏。以开发便利，同步逻辑直观而受到大家欢迎。&br&&br&帧锁定算法多用在 C/S模型中（或者一人做主多人做从的P2P里），它和 LockStep（多用于P2P）共同存在的问题就是 “网速慢的玩家会卡到网速快的玩家”，老式游戏经常一个角色断网，所有人就在那里等待。为此出现了帧锁定的改良版本 “乐观帧锁定”（具体描述见帧锁定文章的下半部分）经过了不少游戏的实践检验。先前还有几款上线的横版格斗页游用 Flash 的 TCP without NODELAY 来跑该算法（由于近两年国内网速提高，Flash的 Tcp without NODELAY也能做很多事情了），效果还不错。&br&&br&具体实施时用不着按照文所述每一个步奏都相同，可以有很多变通。比如不一定是有变化的时候才通知服务端，有线上某横版格斗页游就是也可以每秒 20次向服务端直接发送数据（flash时钟不准需要自己独立计时），服务端再每秒 40次更新回所有客户端，看具体情况而定。&br&&br&也有使用 UDP的端游，客户端每秒钟上传50次键盘信息到服务端，丢了就丢了，后面持续发送过来的键盘数据会覆盖前面的数据，所以丢了没关系，更快捷。当然，UDP也不是必须的，近两年网速提高很快，省内都能做到10ms的 RTT 了，跨省也就 50ms的rtt，不少页游上用该方法上裸的 TCP 照样跑的很顺畅。&br&&br&而近两年动作游戏领域也涌现出一些新的改良方法，比如 Time Warp，以客户端先行+逻辑不一致时回滚的方式，带来了更好的同步效果，俗称时间回退法。不果国内暂时没看到有游戏这么尝试，更多的是国外近两年的双人动作游戏比较多，要求游戏每帧状态都可以保存，逻辑上开发会复杂一些。国内大部分是超过两人出去副本的，在3-4人出去 PK的情况下，引入状态回退，会让整个效果大打折扣。不果2人的效果确实有所改进，有兴趣的同学可以搜索 Time Warp相关的论文。&br&&br&----------------&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/f6ce46be7ec669add629_b.jpg& data-rawwidth=&594& data-rawheight=&292& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&594& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/f6ce46be7ec669add629_r.jpg&&&/figure&&br&2009年，云游戏（游戏远程渲染）技术得到广泛应用，客户端上传操作，服务端远程渲染，并以低延迟视频编码流的方式传回给客户端，用的就是这样类似的技术。客户端不需要高额的硬件，也不存在盗版问题，其中 Gaikai和
OnLive两家公司做的比较好。&br&&br&2012年，Sony推出 Playstation Now技术，可以在 PSV和 PS3/PS4上玩云游戏，玩家不需要购买游戏就可以免费体验一定时间。使得 PSV/PS3等低端硬件也可以流畅的跑 PS4游戏。&br&&br&但是目前国外网络环境下跑的还比较流畅，国内的网络环境要低延迟传送 HD画质的视频流还比较困难，视频都是比较费带宽的。但是帧锁定等保证每帧输入一致的算法，在当今的网络质量下传递一下玩家操作，还是没有任何问题的。&br&&br&更多阅读：《&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/1343& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&再谈网络游戏同步&/a&》&br&&br&----
谢邀，间我写过一系列游戏同步的文章，供参： 帧间同步模式：
（2007）： 玩法规避模式： （2005） 最好给您们策划看这篇，玩法规避 预测插值模式： （2007） FPS, 赛车 提高传输速度：
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-06d9af8c67ea8e8c9b7cd997_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&562& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-06d9af8c67ea8e8c9b7cd997_r.jpg&&&/figure&&p&在原创科幻式微的今天，国外都在流行什么小说？&/p&&p&全球著名的图书网站Goodreads，近日公布了他们的2017年最佳小说获奖名单“GOODREADS CHOICE AWARDS”，这份名单全由读者投票得出，有效投票达3,887,950张。&/p&&p&Goodreads是？相当于国外版的“豆瓣读书”，全球最大的图书交流与点评网站。它的年度榜单，在某种程度上，可以代表过去一年里国外幻想小说的流行趋势。&/p&&p&每年的科幻界最高“双奖”——星云奖和雨果奖，所提名的长篇作品，也大部分都榜上有名。&/p&&p&现在，我们挑选了其中幻想迷可能会感兴趣的部分来聊聊，你可以在2018的“想读”书单上添书了，也可以提前预测一下，明年的星云雨果花落谁家？&/p&&p&注：&/p&&p&由于奖项一共有20个门类，本文只主要介绍科幻、奇幻、悬疑推理和青少年科幻奇幻小说类别的获奖作品和入围作品，其他如小说、历史小说、恐怖小说和图画小说/漫画等的作品会选择性介绍。&/p&&p&文中有中文译名的小说均有简体中文版，如果是繁体版本会有相应标注。&/p&&hr&&h2&科幻类&/h2&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d85c0e880fd0c8e39ab_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&390& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d85c0e880fd0c8e39ab_r.jpg&&&/figure&&p&&b&1、《Artemis》，作者：安迪·威尔（Andy Weir）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-006a47f0c69ac3e2af3d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&628& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-006a47f0c69ac3e2af3d_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&安迪·威尔的新作，讲述发生在月球城阿耳特弥斯上的故事，主角是一名靠走私为生的女性，一次看似有利可图的打劫行动，却改变了Jazz Bashara的生活，她发现背后酝酿一个阿耳特弥斯人将被人完全控制的阴谋。&br&&/p&&p&《Artemis》的故事结构和《火星救援》很像——发现问题然后解决问题。关于月球城的描述是亮点，要知道，作者安迪·威尔可是理工科专业人士，处女作《火星救援》里大量逼近现实的细节，让故事爽快热血了起来。小说刚连载就引起热议，更是一口气为安迪·威尔夺得了科幻界新人大奖——2016年的约翰·W·坎贝尔最佳新作家奖。&/p&&p&毫无疑问，本作的影视版权已经售出，电影有望在2019年上映。希望改编能再现《火星救援》电影版的辉煌。&/p&&p&Goodreads评分3.74，亚马逊评分3.9&/p&&p&&i&“我承认我很担心这本书达不到作者之前的作品《火星救援》的那个水平，但它和《火星救援》本身就不是同一类故事。在作者笔下，月球城充满活力、细节丰富，非常有趣。”——Bradley&/i&&/p&&p&&b&2、《Waking Gods》，作者：沙利文·纽威尔（Sylvain Neuvel）&/b&&/p&&p&排在第二名是沙利文·纽威尔的作品，科幻迷们或许对他还不太熟悉，他是加拿大新人作家。处女作《沉睡的巨物》，在投稿出版时遭到了50多家出版社的拒绝，但他仍然坚持写作。此次的《Waking Gods》就进步不小，颇受北美读者的欢迎。《沉睡的巨物》简体中文版已经出版。&/p&&p&《Waking Gods》是系列小说“忒弥斯档案”的第二部， 《沉睡的巨物》的续集。萝斯·富兰克林11岁生日当天被蓝绿色光芒吸引，坠入神秘巨手之上。17年后，已是物理学家的她，受邀执行绝密任务，竟是解开当年的巨手之谜……小说最特别的是它的形式，由一系列绝密文件组成，电影感十足。&/p&&p&Goodreads评分4.12，亚马逊评分4.3&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、《Star Wars: Thrawn》，作者：蒂莫西·扎恩（Timothy Zahn ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-1b2dca6dea90_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&870& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-1b2dca6dea90_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&蒂莫西·扎恩早年曾创作《索龙三部曲》的小说（繁体版，由《魔戒》译者朱学恒翻译），塑造了星战史上不亚于达斯·维达的反派——帝国将领索龙。2014年，卢卡斯影业宣布2014年5月以前的星战衍生宇宙作品不再被承认为正史，而成为了“传说”，旧有的《索龙三部曲》也随之退出正史。旧版《索龙三部曲》小说简体中文版计划于2018年出版，索龙元帅也已经在动画《星球大战：义军崛起第三季》中登场。&/p&&p&本作则是新正史系列索龙系列的第一部小说，作者蒂莫西·扎恩曾是雨果奖得主，他的这几本星战小说都细节丰富，引人入胜。本作依然讲述了星战历史上标志性的反派——索龙元帅逐渐走向权力与恶名的顶峰的故事。&/p&&p&索龙被帝国士兵解救，他的智慧和能力赢得了帕尔帕廷皇帝的期望。野心勃勃的索龙通过一次次胜利证明了自己是帝国不可或缺的人才。当他身居高位之时，他必须将精力和军力用于平叛。这不仅威胁着帝国对银河系的掌控，更威胁了索龙自己的上位计划。而手握大权的政客阿琳达·普赖斯（Arihnda Pryce），则又让索龙在政治领域有一番挑战。&/p&&p&Goodreads评分4.12，亚马逊评分4.3&/p&&p&&i&“书中的每一章都由索龙的个人日记作为开始，很好地以索龙的视角展现了战争的艺术，这样做的效果特别出彩。再加上Timothy Zahn在星战系列书籍上一贯的质量保证，这本书可以算作上乘佳作。”——Alejandro&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、《American War》，作者：奥马尔·埃尔阿卡德（Omar El Akkad ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a731ad93c908fde3dc36fa_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a731ad93c908fde3dc36fa_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&《American War》是一本处女作，作者奥马尔·埃尔阿卡德于埃及出生，16岁时移民加拿大。他后来成为《环球邮报》的记者，报道了阿富汗战争、关塔那摩湾的军事审判和埃及的阿拉伯之春等事件。&/p&&p&或许正是因为这样的经历，催生埃尔阿卡德写出了这本《American War》，构想了在2074年的第二次美国南北战争，是一部虚构历史的反乌托邦小说。小说一发表，就备受好评，《纽约时报》书评人Michiko Kakutani评论“虚构未来里充满着令人震惊的真实细节”，本书也被《纽约时报》选为“本最值得一读的书”。&/p&&p&Goodreads评分3.87，亚马逊评分4.0 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&5、《Binti：Home》，作者：尼狄·奥考拉夫（Nnedi Okorafor）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-da49b40c7f53_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1006& data-rawheight=&532& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1006& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-da49b40c7f53_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“宾蒂”系列小说第二部，尼日利亚裔美国作家尼狄·奥考拉夫作品。有着非洲风情的太空格局，讲述少数族裔与外星种族交流的故事。该系列第一部《宾蒂》获2016年星云奖、雨果奖最佳长中篇奖，曾刊登于《科幻世界译文版》2016年8月刊。&/p&&p&Goodreads评分4.24，亚马逊评分4.6&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&6、《Borne》，作者：杰夫·范德米尔（Jeff VanderMeer ）&/b&&/p&&p&“遗落的南境”三部曲作者的新作，作者本人也是“新怪谭”小说的代表人物之一，《遗落的南境1：湮灭》在2015年击败《三体》，获得美国星云奖最佳长篇。三部曲均已引进，《遗落的南境1：湮灭》改编电影《湮灭》将于18年2月上映，《机械姬》亚历克斯·加兰执导，娜塔丽·波特曼主演。&/p&&p&跟“遗落的南境”里带着奇幻色彩又充满着洛夫克拉夫特式的恐怖氛围类似，《Borne》的故事发生在未来的废墟城市，人类遇见神秘生物，像是废土版的《ET》，但是却残酷得多。&/p&&p&Goodreads评分3.94，亚马逊评分4.1&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&7、《Babylon's Ashes》，作者：詹姆斯·S.A.·科里（James S.A. Corey）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-808e5dfb69b914e423a0be3a2cf77400_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1536& data-rawheight=&1536& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1536& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-808e5dfb69b914e423a0be3a2cf77400_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“苍穹浩瀚”系列小说第六部，系列小说被Syfy频道改编为同名美剧，目前已播放2季，有望成为SyFy继《太空堡垒卡拉狄加》之后第二部评价逆天的的系列科幻剧集，被誉为太空版的“冰与火之歌”。第一季还获得了雨果奖最佳剧集。目前第一季豆瓣评分8.3分，第二季豆瓣评分9.2分。&/p&&p&系列小说第一部《苍穹浩瀚1：利维坦觉醒》简体中文版已出版，对这个系列感兴趣的，也可以直接入坑电视剧。&/p&&p&二百年后的未来，人类殖民太阳系。由于重力的影响，太阳系的人类逐渐分成了地球人、火星人和以小行星带为主的谷神星人，彼此之间的关系由于资源的争夺而变得紧张……&/p&&p&Goodreads评分4.18，亚马逊评分4.3&/p&&p&&i&“读这个系列的书总让我感觉像回家一样，回到如此美好的一家人中去。”——Bradley&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&8、《All Our Wrong Todays》，作者：艾兰·玛斯泰（Elan Mastai）&/b&&/p&&p&本书为作者处女作，一部关于时空穿越的小说，一个废柴如何拯救自己人生的故事。&/p&&p&废柴主角，从一个高度发达、已经实验了共产主义的2016年穿越回到了1965年，结果因为时空穿越带来的巨大能量波动，导致1965年的一个原子实验室爆炸，原本想待在1965年的主角却因为这件事情又回到了2016年，不过，不是以前的2016，而是我们这个世界的2016。他变成了高富帅，却又遇到了其他令人头疼的问题。&/p&&p&我们经常会想，如果真有个平行世界，平行世界的那个我会是什么样呢？当你真的过去的时候，说不定会发现，哦，也就这样嘛……&/p&&p&Goodreads评分4.18，亚马逊评分4.3 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&9、《The Collapsing Empire》，作者：约翰·斯卡尔齐（John Scalzi）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ec398f589f3e13a5568db74bfd288b59_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&630& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ec398f589f3e13a5568db74bfd288b59_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&《垂暮之战》《红杉》作者，雨果奖得主、美国著名科幻作家约翰·斯卡尔齐的新作，也是一位高产的作家，内地已经引进了他的9部作品。&/p&&p&未来，人们凭借异次元场Flow实现超光速旅行，在无数星球建立基地，地球逐渐被遗忘。一个名为“Interdependency”的新帝国诞生了。为实现统治并防止星际战争，帝国秉持这样的信条：任何星际基地与其他基地失去联系，都将无法独自存活下去。&/p&&p&然而Flow并非静止不变，其变化可能让星际基地中的人类失去交通工具，与其他基地割裂开来。失联的基地逐渐增加，令“Interdependency”帝国面临崩溃。一位科学家、一位星际飞船船长和帝国的君主必须与时间赛跑，将帝国从崩溃边缘拯救出来。&/p&&p&重回经典太空歌剧的年代！&/p&&p&Goodreads评分4.1。亚马逊评分4.1 &/p&&p&&i&“这本书是斯卡尔齐写的最轻松有趣的作品了。各个角色都给人留下了深刻的印象，故事情节也十分精彩。其中涉及的预言、暗喻，可让狂热的粉丝深入玩味，但也不干扰路人粉的通畅阅读，处理得得当且精妙。”——Wil Wheaton&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&10、《For We Are Many》，作者：丹尼斯·泰勒（Dennis E. Taylor ）&/b&&/p&&p&“Bobiverse”系列的第三本，这部小说的主角不是人，一场“孤独的”太空之旅，一部另类的太空歌剧。&/p&&p&在签署了尸体冷冻计划之后，Bob死于一场车祸。当他在100年后再次醒来时，发现自己丧失了作为人类的各种权利，而变成了一个智能AI，而且是属于国家财产。他的任务是替人类寻找可居住的星球，这个时候的地球国与国之间的竞争非常激烈，每个国家都想作为第一个发现人类宜居星球的存在。&/p&&p&为了在这场竞赛中胜利，Bob复制了很多自己的副本，于是这场孤独的探寻之旅，变得热闹非凡……&/p&&p&你可以在这部小说中看到《火星救援》和《红杉》的影子，作为一个工程师身份的作者，泰勒显然很擅长如何极客范儿地吐槽。&/p&&p&Goodreads 评分4.39分，亚马逊评分4.7分&/p&&p&&br&&/p&&h2&奇幻类&/h2&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-768c7ee06b72654aaf03b85e021eec52_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1859& data-rawheight=&473& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1859& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-768c7ee06b72654aaf03b85e021eec52_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&1、《神奇动物在哪里：原创电影剧本》，作者：J·K·罗琳（J.K. Rowling）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-d750aa6fe0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&297& data-rawheight=&447& class=&content_image& width=&297&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“哈利·波特”系列外传电影《神奇动物在哪里》的原创剧本，凭借一个剧本就能轻轻松松拿到奇幻类的冠军，只能说全世界都爱哈利波特。&/p&&p&从这个角度来说，罗伯特·索耶的《计算机中的上帝》在雨果奖的评比中输给《哈利波特和火焰杯》，也不算太冤。（2001年，《哈利波特和火焰杯》获雨果奖，罗琳没去领奖，索耶本人得意的《计算机中的上帝》惜败，他还有些不爽“罗琳写的根本不是科幻嘛，而且她根本没来领奖！”）&/p&&p&简体中文版已出版，《神奇动物在哪里2》的电影也将在2018年上映。&/p&&p&Goodreads评分4.38，亚马逊评分4.6&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、《Norse Mythology》，作者：尼尔·盖曼（Neil Gaiman）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-6fef0f00e5dab14aabe871_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-6fef0f00e5dab14aabe871_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&i&“我要告诉你们世界如何灭亡，以及世界又是如何重新开始； &/i&&/p&&p&&i&我要告诉你们的是黑暗的日子和隐藏的事物， &/i&&/p&&p&&i&有关大地毁灭和众神之死－－&/i&&/p&&p&&i&那是一切终结的开始。” &/i&&/p&&p&尼尔·盖曼一向热衷于在古代神话中寻找自己写作的灵感，现在他将自己的注意力放在了灵感来源本身，梳理演绎了一个个精彩的北欧神话。从九大世界的起源，到神灵、矮人、巨人的功业，直到诸神的黄昏，以及新时代的到来。一个个经典的神，奥丁、洛基……盖曼将他们选择、他们的本性，全都带到新的时代中，以焕发新生。
&br&&/p&&p&《卫报》评论：“尽管资料有疏漏和矛盾，但他任然忠于传统版本的故事。这本书中没有添加不合理的人物动机，也没有凭借作者自己的推测而定下结论”。因为尼尔·盖曼“得面对北欧神话的学者，我还得面对那些认为自己知道这个故事的孩子们。”&/p&&p&真爱北欧神话的尼尔·盖曼还表示：“将这些故事传递下去真的是一种快乐。就好像是你收到了一件本属于人类的东西，你不断地打磨抛光，将它清理干净，然后放回原来的位置。”&/p&&p&Goodreads评分4.1，亚马逊评分4.3。&/p&&p&&i&“尼尔·盖曼绝对是写这本书的最佳作者，他生来就是写神话的。”——Emily May&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、《A Conjuring of Light》，作者：维多利亚·舒瓦（V.E. Schwab）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dbcbb7ccf7e42bbfbbc9a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-dbcbb7ccf7e42bbfbbc9a_r.jpg&&&/figure&&p&系列小说的封面很好看&/p&&p&“Shade of Magic”系列第三本，作者维多利亚·舒瓦是一名年轻的女性作家，对人物内心情绪变化的描写颇为深刻，国内曾引进过她的《超能生死门》。 &/p&&p&《A Conjuring of Light》的设定尤为有趣，这个宇宙有四个不同的平行世界，每个世界都有一个不同的伦敦，红伦敦：一个充满魔法的城市，灰伦敦：一个没有魔法的城市，白伦敦：一个正在被魔法侵蚀的城市，黑伦敦：一个被魔法破坏没，禁止进入的城市。男主角是少数可以穿越四个世界的魔法师，同时也是一个穿越于不同世界的走私者。&/p&&p&Goodreads评分4.4，亚马逊评分4.7。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、《Oathbringer》，作者：布兰登·桑德森（Brandon Sanderson ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e99597d49aebaf_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&633& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&633& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e99597d49aebaf_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“飓光志”系列第三本，布兰登·桑德森目前在创作的史诗长篇系列（计划十部曲），是布兰登构思多年，野心最大的一个系列，他希望能凭借这套书，超越自己续写的《时光之轮》系列。&/p&&p&“飓光志”第一本页数破千，厚到差点没能装订成一本，但上架第一周，便进入《纽约时报》的畅销书前十名。此次出版的第三本小说，页数更比第一本多了五分之一，读者们都为之咂舌。国内已经引进《飓光志第一卷：王者之路》。&/p&&p&布兰登·桑德森是现代奇幻作家高产优质的代表，据不完全统计，从2005第一本书出版开始，12年间，他已经出版了33本长篇小说！而且他在处女作发表之前，就已经写了十三本小说练手，本本都是二十多万字的大长篇。他几乎随时都可以写作，甚至在地铁上也要码字。&/p&&p&桑德森继承了传统史诗奇幻小说的气质，但对旧的写作模式加以改造，从而形成属于自己的独特风格。他有着极强的设定功底，善于体察人世百态，又敢于将前沿科技和丰富的人类学元素融入明快的故事之中，提倡魔法的“变革”和“进化”，比如曾提出“桑德森魔法三定律”，突破了奇幻文学固有的路子。2007年，布兰登·桑德森被奇幻大师罗伯特·乔丹的遗孀哈里特·里格尼选中，来续写“时光之轮”系列的最后三卷，桑德森的续写，给这一史诗奇幻巨作画上一个完美的句号。&/p&&p&Goodreads评分4.72，亚马逊评分4.7&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-8ba68ef62178_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&1592& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-8ba68ef62178_r.jpg&&&/figure&&p&布兰登·桑德森与约翰·斯卡尔齐，手中是雨果奖杯&/p&&p&&b&5、《Assassin's Fate》，作者：罗苹·荷布（Robin Hobb）&/b&&/p&&p&“刺客系列”续集系列的终章，把前作所有铺垫设置的线索都归拢到了一起，荷布阿姨继续开虐。繁体中文版已出版。&/p&&p&罗苹·荷布，美国知名奇幻作家，她笔下的情节总是流畅合理、精雕细琢，笔法精准专业。国内曾引进她的《萨满桥》《森林魔法师》《刺客正传》。&/p&&p&Goodreads评分4.66，亚马逊评分4.8。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&6、《The Stone Sky 》，作者：N·K·杰米辛（N.K. Jemisin ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-731a7fed0496646afee4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1832& data-rawheight=&712& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1832& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-731a7fed0496646afee4_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“破碎之地”系列终章，第二本《方尖碑之门》在今年击败《三体3:死神永生》，获得了雨果奖最佳长篇，引发了国内读者对于政治正确和软硬科幻的讨论。前作 《第五季节》也获得了上一年的雨果奖长篇，国内均已确定引进，2018年出版。&/p&&p&在一个地震频发的世界中，原基人伊松和她带着巨大原基人力量的女儿一起克服重重困难，最后终结灾季的故事。&/p&&p&Goodreads评分4.42，亚马逊评分4.7。&/p&&p&&i&“该系列为反乌托邦小说，最优秀的地方在于，它是我们今天所生活的现实社会的一面镜子，让你反思自己抱有的偏见。这个系列的中心是压迫，其灵魂则是母性。这本书传达的感情如此复杂，而连续的叙事使得这样的感受愈演愈烈。作者在写作上非常精妙，世界观的建造十分完美。主题明确而且启发人的深思。这本书真的是大师之作。我想向我认识的所有人推荐这个系列的书，不仅仅只有科幻迷，甚至不仅仅只是书迷。我希望你能试着读完这个系列，直到最后一页，然后对今天的现实社会有所感悟。”——Melanie&/i&&/p&&p&&br&&/p&&h2&其他部门&/h2&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-8d61bdfd27fa616d4bec0e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1251& data-rawheight=&472& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1251& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-8d61bdfd27fa616d4bec0e_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&1、历史小说《A Column of Fire》，作者：肯·福莱特（Ken Follett）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0cda4afe7e666ca6846778_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0cda4afe7e666ca6846778_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“圣殿春秋”系列第三部，前两作分别是《圣殿春秋》《无尽世界》，国内都有引进。事隔多年后第三部终于出版，国内也有望引进。肯·福莱特是当代历史小说大师，推荐一读。&/p&&p&以修建世界第一座哥特式大教堂为经，以王位、爵位争夺战为纬，描绘了善恶交战引发的政教冲突、兄弟阋墙，讲述了一段有关勇气、奉献、梦想、爱情、贪婪和复仇的故事。在第二部《无尽世界》中，肯·福莱特继续书写着中世纪英格兰的黑暗和光明。第三部的时间轴，则到了16世纪伊丽莎白一世了。&/p&&p&Goodreads评分4.26，亚马逊评分4.5&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、漫画《Saga》，作者：布莱恩·K. 沃恩（Brian K. Vaughan ）&/b&&/p&&p&“烽火世家”系列，2013年获得雨果奖最佳图画小说。美国销量很高，还拿过kindle漫画部门的冠军，国内目前出版到第三卷。一个科幻背景的漫画系列，设定特别丰富出彩。&/p&&p&Goodreads评分4.51，亚马逊评分4.8&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、漫画《Monstress, Vol. 2: The Blood》，作者：玛乔丽 刘（Marjorie M. Liu ）、武田纱那&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-cf1bcbae_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&892& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-cf1bcbae_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2017年雨果奖图画小说得主，美籍华人作品，画师为经常创作欧美漫画的著名日本画家武田纱那。武田纱那，代表作品有image出版的《枯竭》。&/p&&p&本作就是各种东西方怪物的混搭，武田纱那的画面也是美到不行。&/p&&p&Goodreads评分4.37，亚马逊评分4.8&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、恐怖小说《Sleeping Beauties》，作者：斯蒂芬·金（Stephen King）&/b&&/p&&p&恐怖大师斯蒂芬·金和他儿子欧文·金合著的作品，故事设定在反乌托邦未来的一个阿巴拉契亚小镇上，讲述了女人们睡觉时发生的奇怪之事：她们会被包裹在像茧一样的薄纱里。&/p&&p&如果她们苏醒，如果包裹她们身体的薄纱受到干扰或侵犯，这些女人将会变得非常野蛮和暴力；她们有单独的地方用来睡觉……我们这个世界中的男人被抛弃了，只留给他们最原始的设备。然而，有一个神秘的女人Evie，她不受这种睡眠疾病带来的幸运或是诅咒的影响。Evie会被当做医学特例来研究吗？又或者她是一个必须被杀死的恶魔？&/p&&p&Goodreads评分3.82，亚马逊评分4.0&/p&&p&&br&&/p&&h2&小说类&/h2&&h2&&b&1、《Little Fires Everywhere》，作者：伍绮诗（Celeste Ng）&/b&&/h2&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-366b03f658bca4107d01ffc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&703& data-rawheight=&388& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&703& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-366b03f658bca4107d01ffc_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&美国一个平静的富人区，理查森一家迎来了新房——神秘的单身母亲米娅和她可爱的女儿。因为一宗幼儿领养案，两户人家之间出现了意想不到的裂痕。理查德太太决心查明米娅的过去，却付出了毁灭性的代价。&/p&&p&美籍华人作家伍绮诗的第二本小说，同样关注的还是家庭内的成员关系。她的处女作《无声告白》（Everything I Never Told You）获得美国年度最佳图书第一名和美国国家公共电台年度最佳图书，国内已引进。&/p&&p&Goodreads评分4.15，亚马逊评分4.4&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、《Beartown》，作者：弗雷德里克·巴克曼（Fredrik Backman ）&/b&&/p&&p&《外婆的道歉信》《一个叫欧维的男人决定去死》作者的新作，讲述了美国一个普通小镇上，因为一场曲棍球比赛而引发的暴力事件，一名小女孩重伤，小镇的平静自此被打破。本书与作者之前的轻快的文风不同，略显沉重。&/p&&p&Goodreads评分4.3，亚马逊评分4.5&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、《My Not So Perfect Life》，作者：索菲·金塞拉（Sophie Kinsella）&/b&&/p&&p&“购物狂系列”作者的新作，之前的作品有《购物狂的异想世界》《购物狂纽约血拼记》，依然是以年轻女性为故事主角，女主角喜欢上了自己才华横溢的上司，但是她自己的生活却总是陷入永远凑不齐的房租、古怪室友和办公室政治中。在她被解雇决定回老家经营自己的旅游生意的时候，前上司却作为她的顾客出现在她的生活中。关于生活的抉择，自身的成长，还有恋爱……&/p&&p&Goodreads评分3.85，亚马逊评分4.4 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、《Sing, Unburied, Sing》，作者：杰丝米妮·瓦德 （Jesmyn Ward）&/b&&/p&&p&一部半公路半鬼怪小说，卡特里娜飓风之后，在一个虚构的南方小镇上的家庭故事。&/p&&p&本书获得2017年美国国家图书奖，作者的上一本书《拾骨》获得2011年美国国家图书奖。&/p&&p&Goodreads评分4.14，亚马逊评分4.4&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&5、《Anything Is Possible》，作者：伊丽莎白·斯特劳特 （Elizabeth Strout）&/b&&/p&&p&九个故事的合集，主角在离家17年后回到家乡后的所见所闻，用主角的视角来见证别人的故事。&/p&&p&伊丽莎白·斯特劳特，代表作《伊丽莎白·斯特劳特》《十六岁的夏天》《奥丽芙·基特里奇》。其中《奥丽芙·基特里奇》获得2009年普利策文学奖，并被HBO改为4集同名迷你剧，电视剧获得艾美奖最佳迷你剧。&/p&&p&Goodreads评分3.82，亚马逊评分3.9&/p&&hr&&p&&b&? | 责编 | 苏小&/b&七&/p&&p&&b&? | 作者 | 万户，男性白鼬饲养员，游走于九州与科幻之间&/b&。&/p&
在原创科幻式微的今天，国外都在流行什么小说？全球著名的图书网站Goodreads，近日公布了他们的2017年最佳小说获奖名单“GOODREADS CHOICE AWARDS”，这份名单全由读者投票得出，有效投票达3,887,950张。Goodreads是？相当于国外版的“豆瓣读书”，全球最大…
AVL是一种高度平衡的二叉树，所以通常的结果是，维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。当然，如果场景中对插入删除不频繁，只是对查找特别有要求，AVL还是优于红黑的。&br&&br&红黑树的应用就很多了，除了上面同学提到的STL，还有&br&&ul&&li&著名的linux进程调度&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Completely_Fair_Scheduler& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Completely Fair Scheduler&/a&,用红黑树管理进程控制块&br&&/li&&li&epoll在内核中的实现，用红黑树管理事件块&br&&/li&&li&nginx中，用红黑树管理timer等&br&&/li&&li&Java的TreeMap实现&br&&/li&&/ul&&br&B和B+主要用在文件系统以及数据库中做索引等，比如Mysql：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//guptavikas.wordpress.com//b-tree-index-in-mysql/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&B-Tree Index in MySql&/a&&br&&br&trie 树的一个典型应用是前缀匹配，比如下面这个很常见的场景，在我们输入时，搜索引擎会给予提示&br&&br&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/7bf963de14bc42f2ae83c7_b.jpg& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&511& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/7bf963de14bc42f2ae83c7_r.jpg&&&/figure&&br&还有比如IP选路，也是前缀匹配，一定程度会用到trie
AVL是一种高度平衡的二叉树，所以通常的结果是，维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。当然，如果场景中对插入删除不频繁，只是对查找特别有要求，AVL还是优…
顺序播放《君の名は》的原声带中的每首配乐，听到某一首曲子，心中竟涌起了一种无法言表的伤悲。&br&&br&&br&于是我掏出了手机，看到了这首两分零七秒的曲子。&br&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//music.163.com/song/Fuserid%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&奥寺先輩のテーマ - RADWIMPS&/a&&br&&br&奥寺前辈，一位大家闺秀，知性女子，也是泷的最初爱慕（暧昧）对象，成熟优雅得体，然而帮助泷追求奥寺的三叶却终究与泷成为了众望所归的CP。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-167a1ed8803cfdbeabc181f_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-167a1ed8803cfdbeabc181f_r.jpg&&&/figure&如果三叶和泷的人生没有一丝交集，那么按照历史的进程，奥寺或许会被这个纯洁可爱的鲜肉所吸引，两人在咖啡店共事期间眉目传情，泷终究鼓起勇气约奥寺一起逛街，心中没有对三叶的挂念，两人的亲密没有那么多隔阂，最后呢，一对姐弟恋终成正果，皆大欢喜。&br&&br&可是三叶的插入，让奥寺的爱情随着泷的人生而改变。她生命中的那段可能成为爱情的经历终于还是变成幻灭。&br&&br&这首曲子的开头，并不像其他曲子那么活泼，优雅间带着些微微的忧郁。成为别人眼中的万人迷又如何呢？太过吸引，却难以鉴别谁对她是爱慕，谁对她只是欣赏。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a8cd863e3cfdffd60be3380c_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&889& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a8cd863e3cfdffd60be3380c_r.jpg&&&/figure&&br&电影剧情中，奥寺先辈是在泷（三叶）的巧手之下对其顿生好感的。透过女性的敏感，她也感到泷对她也有好感。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-a9db2c97cd_b.jpg& data-rawwidth=&1152& data-rawheight=&648& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1152& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-a9db2c97cd_r.jpg&&&/figure&&br&吉它和弦的撩动着心弦，捧着裙子的破洞变成的那幅小画，奥寺先辈用温柔的目光打量着眼前的少年。正是这位心灵手巧的鲜肉，让奥寺先辈唤起了心中的小鹿。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-11e88881e31adc99f10ab46ae9fd74b8_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-11e88881e31adc99f10ab46ae9fd74b8_r.jpg&&&/figure&&br&于是，两人顺理成章的约会逛街了（少不了三叶的帮助）奥寺穿着得体优雅，姿态万千，而泷却如同刚从民工市场出来的样子，西服下配了一件老气横秋的内衣。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-e51f69fdda1c96300e96_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-e51f69fdda1c96300e96_r.jpg&&&/figure&&br&不管是看展览还是城市的风光，奥寺总是尽可能表现主动，然而泷却榆木疙瘩一般，搞的场面十分尴尬。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-eb59e83cf1bf_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-eb59e83cf1bf_r.jpg&&&/figure&&br&最后的天桥道别，奥寺甚至都怀疑自己是不是看错了人。这还是那个善解人意的泷吗？这怎么感觉只是一个羞涩的大男孩啊！&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-744fe2bee216b97ed830cdf89ac67824_b.jpg& data-rawwidth=&666& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&666& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-744fe2bee216b97ed830cdf89ac67824_r.jpg&&&/figure&&br&然而成熟聪慧的奥寺先辈猜到了泷的心事，虽然没有说破，但道别的眼神中总还有些遗憾。两人之间还有可能吗？&br&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f9ef5d7aef5_b.jpg& data-rawwidth=&664& data-rawheight=&374& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&664& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f9ef5d7aef5_r.jpg&&&/figure&&br&约会的事情就告一段落了，泷继续享受他交换身体的乐趣，而奥寺呢？&br&&br&&blockquote&&p&我知道 那些夏天&/p&&p&就像你一样回不来&/p&&p&我也不会再对谁满怀期待&/p&——宋冬野《安河桥》&/blockquote&&br&当泷决定踏上寻找糸守之旅时，司带着奥寺一起前来。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-4ba1fdbc2b6db0fcddc9f_b.jpg& data-rawwidth=&667& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&667& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-4ba1fdbc2b6db0fcddc9f_r.jpg&&&/figure&&br&本来泷让司去帮他干兼职，但是司却推脱给他人，并且带着奥寺一起（奥寺之前应该和司并无瓜葛，本意是来陪泷寻找糸守的）&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-475eb91d89b686fa4fb8d5ed8859ab3c_b.jpg& data-rawwidth=&668& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&668& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-475eb91d89b686fa4fb8d5ed8859ab3c_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-9e12c03a4b49afd68e50_b.jpg& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&421& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-9e12c03a4b49afd68e50_r.jpg&&&/figure&&br&这里虽然奥寺先辈像小女生一样撒娇，但是回头望了一眼泷，很在意泷的感受。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3f6a9a36c061a00a24f8831ffea68cfb_b.jpg& data-rawwidth=&663& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&663& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3f6a9a36c061a00a24f8831ffea68cfb_r.jpg&&&/figure&&br&奥寺先辈执意跟随泷去见那个“网友”，恐怕玩闹的表面之下，隐藏的是一个想要弄明白自己究竟输在哪里的心。&br&&br&当泷得知糸守早在三年前毁于彗星撞击，变换身体中的那些好友}
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一个有蛇女的街机 《刀锋领主》
一个很老的游戏 199x年的 很冷门 之前有人发过了 但是很帖子很冷 lz再发一遍
蛇女是最后一关的boss 大概是蛇女绑架了女主角 sb主角为了救回被绑架的***主角 于是前往城堡救***主
擦 s b 被百度和谐了
然后主角见到女主后蛇女的水晶球里面放出了能量球 然后把女主角变成了蛇女的分身 然后蛇女也上场了
然后就开始了s b 战斗
当然 女主角毕竟是分身 肯定是比蛇女真身弱很多的 打到一半女主就被打出原型了
以下放蛇女各种形态的样子：
被打倒跌倒时
被打倒了（这个真心赞 胸感觉比主角都大了）
主角爬到身上刺蛇女 心疼蛇女 不过被刺后音效有点像娇喘
从地上爬起来
发射能量球
冲刺 （话说蛇女裸着身子拿着两个这么大的重金属不累吗）
用尾巴缠绕主角绞杀 蛇女缠到主角后还笑
用能量球护体
最终 主角打败了蛇女 然后蛇女死法很坑...... 身体爆炸后只剩骨头了 心疼蛇女qvq
蛇女的骨头的头还掉下来了qvq
然后 这个游戏就完结了 感觉这个游戏就蛇女是亮点qvq 其他不好玩 后面的翻译大概是关于蛇女的 lz有时间会翻译的qvq
网上好像有视频的 总觉得蛇女长得比女主好看多了
那个头是谁换的，那不可能是蛇女的头
蛇女被打倒后好像露点了
噢，描画还算精细
顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞突然发现发这个可以加好多经验~ 赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞······顶·······赞·······顶······赞·····顶····赞···顶··赞·顶赞·顶··赞···顶····赞·····顶······赞·······顶·······赞······顶·····赞····顶···赞··顶·赞顶·赞··顶···赞····顶·····赞·顶··赞···顶
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玩“帝国时代2”时，怎么快速升级？
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帝国时代2秘籍如下： 点击回车键，输入： ROCK ON 1000石头 LUMBERJACK 1000木头 ROBIN HOOD 1000黄金 CHEESE STEAK JIMMY'S 1000食物 MARCO 显示地图 POLO 去掉黑影 AEGIS 加快建筑速度 NATURAL WONDERS 控制自然气候 RESIGN 投降 WIMPYWIMPYWIMPY 自我毁灭 I LOVE THE MONKEY HEAD 获得VDML HOW DO YOU TURN THIS ON 获得一辆眼镜蛇汽车 TORPEDON 击败N号对手 TO SMITHEREENS 获得Saboteur BLACK DEATH 毁灭所有敌人 I R WINNER 获胜 WOOF WOOF 变出会飞的狗 FURIOUS THE MONKEY BOY 获得狂暴的猴男孩 帝国时代专版秘笈 首先进入Chat模式（Enter ）,然后以大写输入以下代码,开始游戏时，设置选项中 CHEAT MODE开关要勾上才能使用以下秘技。 Age of Empires 帝国时代(正式版） DIEDIEDIE ：各方全部死亡（包括自己）； RESIGN ：退出战斗(认输)； REVEAL MAP ：显示全地图； PEPPERONI PIZZA：得到1000食物 COINAGE ：得到1000黄金； WOODSTOCK ：得到1000木头； QUARRY ：得到1000石头； PHOTON MAN ：一对激光武器战士 BIGDADDY ：一辆装备火箭的汽车 STEROIDS ：快速建设 MEDUSA ：村夫变成复仇女神，当他被杀时就成为一名黑暗骑士， 如果再次被杀就变成重型投石器； NO FOG ：走过的区域不再被雾影笼罩 HARI KARI ：自杀 GAIA ：控制动物（但是你的人类成员 将失去控制） FLYING DUTCHMAN：神像转成飞翔的荷兰人（？） STEROIDS ：立即建成 HOME RUN ：本关取胜 KILL# ：杀掉某个玩家，#代表玩家的起始位置(1-8) BIGDADDY ：给你无敌车 REVEAL MAP ：显示全部的地图 RESIGN ：退出 Age of Empires 帝国时代(试玩版） 按CTRL-N开始新游戏，在主菜单中选择 Single player，再选Campaign开始游戏 。在游戏中按以下组合键： CRTL-T ：作弊菜单 CRTL-W ：1000单位的木材 CRTL-F ：1000单位的食物 CRTL-G ：1000单位的gold CRTL-S ：1000单位的石头 CRTL-P ：按鼠标左键时…… CTRL-Q ：快速建造 秘技补遗 按Enter 键, 打入下面的字母: MEDUSA : 居民变成梅杜莎,当死一次会变成黑骑士(blackrider),dadsdsd 再死会变成heavy catapult. RESIGN : 管理权交给电脑 E=MC2 TROOPER : 一个佩带核子弹的雷射警察 DARK RAIN : composite bowmen 变成隐形射手(不动时是树喔!) HOYOHOYO : 牧师有 600HP and 变成整游戏最快的军种 BIG BERTHA : catapults 变成Big Berthas ( +5 杀伤力, +50HP) ICBM : Helopolis多90 射程helepolis BLACK RIDER : horse archers变成黑骑士black riders(+22HP,+armor bonus ) JACK BE NIMBLE : catapults launch people GAIA : 控制动物 (你将无法控制自己人) FLYING DUTCHMAN : Juggernaughts 变成 Flying Dutchman STEROIDS : 建筑物立即建好
采纳率：24%
(哇,楼上的,罗嗦耶)当升级时,输入AEGIS即可(注意:不要在己方进攻时输入,因为这对敌方也有效).
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因为我们有 Universal Approximation Theorem.
&p&狗年，给大家画一支大傻狗，二哈～～哈哈哈哈哈&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/500480& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-7fc28000bba8aa54a770_b.jpg& data-lens-id=&500480&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-7fc28000bba8aa54a770_b.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://www.zhihu.com/video/500480&/span&
&/a&&p&～～～&/p&
狗年，给大家画一支大傻狗，二哈～～哈哈哈哈哈～～～
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-2edaf3bef4f4fd1eccab34d85a0d6b5a_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&255& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2edaf3bef4f4fd1eccab34d85a0d6b5a_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca629e3baa8a45f800c24f7a65c39e76_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2929& data-rawheight=&1072& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2929& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ca629e3baa8a45f800c24f7a65c39e76_r.jpg&&&/figure&&p&毫无疑问，过去几年中，作为人工智能的主要领域，越来越多的人投身于机器学习研究。《哈佛商业评论》甚至将机器学习科学家称为“21 世纪最性感的工作”。为了帮助机器学习初学者快速入门，加拿大皇后大学机器学习专家 Reena Shaw 特意写了一篇文章，总结了机器学习初学者需要知道的 10 大算法。&/p&&p&&br&&/p&&p&ML 算法是指无需人类介入，就能从数据中学习，从经验中优化的算法。学习任务包括学习将输入映射到输入的函数，学习未标记数据中的隐藏结构；或者“基于实例的学习”，即将新的实例和训练数据中的实例进行比较，为一个新的实例生成一个类标签。&/p&&p&&br&&/p&&p&机器学习初学者需要知道的 10 个 ML 算法：&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&ML 算法的类型&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&ML 算法大体上分为三类：&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&1 监督式学习：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&监督式学习可以这样解释：使用标记的训练数据学习输入变量(X )到输出变量(Y)的映射函数。&/p&&p&Y = f (X)&/p&&p&&br&&/p&&p&监督式学习问题会有两种类型：&/p&&ol&&li&&i&&b&分类 &/b&&/i&：预测一个给定样本的结果，其输出变量的形式为类别。样本含有标签，比如男性和女性、生病的和健康的等等。&/li&&li&&i&&b&回归 &/b&&/i&：预测一个给定样本的结果，其输出变量的形式为真值。样本含有实值标签，比如降雨量、某人的身高等等。&/li&&/ol&&p&本文介绍的前 5 个算法：&b&线性回归、逻辑回归、分类回归树、朴素贝叶斯、K最近邻算法&/b&，都是监督式学习中的算法。&/p&&p&&br&&/p&&p&集成学习是监督式学习的一种特殊类型，它是指将多种不同的弱机器学习模型的预测结果进行组合，以预测出一个新的样本。文章末尾介绍的第 9 和第 10 个算法，即随机森林-套袋法（Bagging）、XGBoos-提升法（Boosting）都是集成学习中的算法。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&非监督式学习：&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&非监督式学习问题只有输入变量(X)，但没有相应的输出变量。它使用无标记的训练数据为数据的隐含结构建模。&/p&&p&非监督式学习问题可以有以下三种类型：&/p&&ol&&li&&i&&b&关联&/b&&/i&（Association）：发现目录中项目共现的概率。其广泛应用于“购物篮分析”。例如，如果一个顾客购买了面包，他会有80% 的概率也购买鸡蛋。&/li&&li&&i&&b&聚集&/b&&/i&（Clustering）：将样本分组，这样，同一聚类中的物体与来自另一聚类的物体相比，相互之间会更加类似。&/li&&li&&i&&b&降维&/b&&/i&：正如其含义，降维指减少一个数据集的变量数量，同时保证还能传达重要信息。降维可以通过特征抽取方法和特征选择方法完成。特征选择方法会选择初始变量的子集。特征抽取方法执行从高维度空间到低维度空间的数据转换。例如，PCA算法就是一种特征抽取方式。&/li&&/ol&&p&文中提到的第6-8个算法，即 Apriori 算法、K 均值算法、PCA 算法都是非监督式学习的例子。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&增强学习:&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&增强学习是一种机器学习算法，能让 agent 通过学习会让性能最大化的行为，根据其当前状态决定下一步最优动作。&/p&&p&&br&&/p&&p&增强学习算法常常通过试错学习最佳选择。它们最典型的应用时用在机器人上，比如机器人可以通过碰撞障碍物后接收负面反馈来避免碰撞。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&监督式学习算法&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&线性回归：&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&在机器学习中，我们有一套输入变量(X)用于决定输出变量(y)。输入变量和输出变量之间存在一种关系，而机器学习的目标就是量化这种关系。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-83d48f81cdb_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&150& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图1&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在线性回归中，输入值 (X) 和输出值 (y) 之间的关系可以用方程 y = a + bx 表示。这样以来，线性回归的目标就是找出系数 a 和 b 的值，a 为截距，b 为回归线的斜率。&/p&&p&图 1 展示了为某个数据集标绘的 x 和 y 的值，目的是匹配出一条最接近大部分点的线。这能够减少数据点的 y 值和斜线之间的距离（即误差）。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&2 逻辑回归：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&线性回归预测结果是连续值，而逻辑回归预测结果在应用转换函数后是离散值。&/p&&p&逻辑回归最适合二元分类（数据集中 y=0 或 1，其中 1 指默认类别。例如，在预测某个事件是否会发生时，事件发生归类为 1；预测某人是否生病时，生病的状况会以1表示）。它以&/p&&p&应用在其中的转换函数而命名，称为逻辑函数 h(x)= 1/ (1 + e^x)，是一个 S 型曲线。&/p&&p&&br&&/p&&p&在逻辑回归中，输出值的形式为默认类的概率（不像线性回归中，输出值为直接产生）。因为是概率，所以输出值会介乎 0 到 1 之间。通过使用逻辑函数 h(x)= 1/ (1 + e^ -x)，对 X 值进行对数转换可得到输出值。然后用阙值将得到的概率，即输出值，应用到二元分类中。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-fd2dc2681f8dcc49bd361d7_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&172& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图2&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在图 2 示例中，要确定一个肿瘤是否为恶性，默认值为 y=1（肿瘤=恶性）；x 值可以是肿瘤的度量值，比如肿瘤的大小。如图中所示，逻辑函数将数据集中多种例子下的 x 值转换为 0 到 1 之间的概率值。如果概率超过了阙值 0.5（图中中间的水平线），那么肿瘤会被归类为恶性。&/p&&p&&br&&/p&&p&逻辑回归方程 P(x) = e ^ (b0 +b1*x) / (1 + e^(b0 + b1*x)) 可以被转换为 ln(p(x) / 1-p(x)) = b0 + b1*x。&/p&&p&&br&&/p&&p&逻辑回归的目标是利用训练数据发现系数 b0 和 b1 的值，这样就能将预测输出值和实际输出值之间的误差最小化。可以用最大似然估计的方法估计这些系数。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&3 CART：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&分类回归树（CART）是决策树的一种应用形式，其它形式还有 ID3 和 C4.5 等。&/p&&p&&br&&/p&&p&CART 的非终端节点为根节点和内节点。终端节点为叶节点。每个非终端节点代表一个单个输入变量 (X) 和该变量的分割点；而叶节点代表输出变量 (y)。该模型以如下形式用于预测：&b&沿着决策树的分叉点，到达叶节点，输出在该叶节点上表示的值。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-2fc183d6ababf7c9dea4c318_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&284& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图3&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&图 3 中的决策树分类了某人根据自己的年龄和婚姻状况决定买跑车还是旅行车。如果此人超过 30 岁且未婚，我们这样沿着决策树：“超过 30 岁吗？” -& 是 -&“已婚？” -& 否。因此，模型的输出结果为跑车。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-f6a_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&425& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-f6a_r.jpg&&&figcaption&实际上买不买得起就再说啦&/figcaption&&/figure&&h2&&b&4 朴素贝叶斯：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&在某个事件已经发生的情况下，为了计算出另一个相同事件发生的概率，我们使用贝叶斯定理。根据某些变量的给定值，要想计算某个结果的概率，也就是根据我们的已知知识（d）计算假设（h）为真的概率，我们这样使用贝叶斯定理：&/p&&p&P(h|d)= (P(d|h) * P(h)) / P(d)&/p&&p&其中：&/p&&p&P(h|d) =后验概率。假设h的概率为真，给定数据为d，那么 P(h|d)= P(d1| h)* P(d2| h)*....*P(dn| h)* P(d)&/p&&p&P(d|h) =可能性。假设 h 为真时，数据 d 的概率。&/p&&p&P(h) = 类的先验概率。假设 h 的概率为真（不管数据 d 的情况）。&/p&&p&P(d) = Predictor 的先验概率。数据 d 的概率（不管假设 h 的情况）。&/p&&p&&br&&/p&&p&这种算法之所以被称为“朴素”，是因为它假定所有的变量之间相互独立，而这种假设在实际应用往往不成立。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-c8bcdeaa6f_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&142& data-rawheight=&300& class=&content_image& width=&142&&&figcaption&图4&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&用图 4 作为一个例子，如果 weather=“sunny”，结果是什么？&/p&&p&如果变量 weather=“sunny”，要想确定结果 Play 为“Yes”或“No”，需计算图中P(yes|sunny)
和 P(no|sunny)，以较高的概率值选择结果。&/p&&p&&br&&/p&&p&-&P(yes|sunny)= (P(sunny|yes) * P(yes)) /
P(sunny)&/p&&p&&br&&/p&&p&= (3/9
* 9/14 ) / (5/14)&/p&&p&&br&&/p&&p&= 0.60&/p&&p&&br&&/p&&p&-& P(no|sunny)=
(P(sunny|no) * P(no)) /
P(sunny)&/p&&p&&br&&/p&&p&= (2/5
* 5/14 ) / (5/14)&/p&&p&&br&&/p&&p&= 0.40&/p&&p&&br&&/p&&p&这样，如果weather=“sunny”，结果为play= ‘yes’。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&5 K最近邻算法（KNN）&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&K 最近邻算法使用整个数据集作为训练集，而非将数据集分割为一个数据集和一个测试集。&/p&&p&当一个新的数据实例需要一个结果时，KNN算法会遍历整个数据集找到这个新数据实例的K个最近实例，或者和新记录最相似的实例的K数量，然后输出结果的平均值（针对回归问题）或者分类问题中的模式。K的值为用户指定。&/p&&p&可使用比如欧几里得距离和汉明距离等方式计算实例之间的相似度。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&非监督式学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&6 Apriori算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&Apriori 算法常被用于事务数据库中挖掘频繁集，然后生成关联规则。它常常用在市场分析中，检查在数据中频繁共现的产品的组合。总体上讲，我们将“如果某人购买物品 X，那么他也购买物品 Y”的关联规则写为 X -& Y。&/p&&p&&br&&/p&&p&例如，如果某人购买了牛奶和糖，那么他会很可能也会购买咖啡粉。这种情况的关联规则可以被写为 {milk,sugar} -& coffee powder。关联规则的强度可以用它的支持度（support）和置信度（confidence）来度量。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-0ac5f8c3f5eeb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&181& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&图中，支持度帮助删除生成频繁集时要考虑的候选集的数目。该支持度受到 Apriori 原则的指导。Apriori 原则认为，如果某个集为频繁集，那么该集所有的子集也必须为频繁集。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&7 K均值算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&K 均值算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。&/p&&p&它是一种迭代算法，将相似数据分组为聚类。它会计算出 K 个聚类的中心值，将一个数据点赋给一个聚类，该聚类的中心和赋给它的数据点之间的距离最近。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-cfba6dd2becaf283e8c4c4b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&226& class=&content_image& width=&300&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&第 1 步：K 均值迭代：&/p&&ol&&li&选择一个K 值。这里，我们取 K 值为 3.&/li&&li&随机将每个数据点赋给 3 个聚类中任意一个。&/li&&li&计算出每个聚类的聚类中心。红色、蓝色和绿色星标表示 3 个聚类的聚类中心。&/li&&/ol&&p&&br&&/p&&p&第 2 步：&/p&&p&将每个数据点重新赋给最近的聚类中心。这里，最上面的 5 个点被赋给蓝色聚类中心的那个聚类。按同样的步骤，将数据点赋给有红色和绿色聚类中心的聚类。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 3 步：&/p&&p&计算新聚类的中心。用灰色星标表示原来的聚类中心，继续用红色、绿色和蓝色星标表示新的聚类中心。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 4 步：&/p&&p&重复步骤 2-3，直到各个聚类之间的数据点不再变换。在经过这两个连续步骤没有数据点的切换情况后，导出K均值算法。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&8 PCA：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&主成分分析（PCA）通过减少变量数目用于更容易地探究和可视化数据。主要是通过获取数据中的最大方差，转换入一个坐标称为“主成分”的坐标系中完成这个过程。每个成分都是一个原始变量的线性组合，相互之间是正交关系。成分之间的正交关系表明这些成分之间的相关性为 0.&/p&&p&第一个主成分获取数据中最大方差的方向。第二个主成分获取数据中的剩余方差，但变量和第一个成分没有相关性。同样地，所有接下来的主成分（PC3，PC4 等等）获取剩余方差，且和之前的成分没有相关性。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dd7bd83e269c02cf6d4a0_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&119& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&3个原始变量被缩减为2个叫做主成分的新变量&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&集成学习&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&“集成”意思是通过投票或求平均值，将多个分类器的结果组合在一起，以改进结果。投票用在分类问题中，求平均值则用在回归问题中。其理念是，将学习模型集合在一起的效果要好于单个学习模型。&/p&&p&集成学习算法有三种类型：套袋法（bagging）、提升法（Boosting）和堆叠法（stacking），但本文是面向初学者，暂时先只讲套袋法和提升法。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&9 随机森林-Bagging算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&随机森林（多个学习模型）是套袋式决策树（bagged decision tree，即单个学习模型）的改进形式。&/p&&p&&b&套袋法&/b&（bagging）：该方法的第一步就是用数据集（用抽样法创建而成）创建多个模型。在抽样法中，每个生成的训练集由原始数据集的随机次级样本组成。每个训练集都和原始数据集一样大小，但有些记录会重复几次，有些记录则完全不出现。然后，整个原始数据集会被用作测试集。这样，如果原始数据集的大小为N，那么每个生成的训练集大小也为N，特殊记录的数量大约为（2N/3），测试集的大小也是N。&/p&&p&第二步就是用和生成的不同数据集中一样的算法构建多个模型。在这一步中，我们讨论一下随机森林。不像决策树中，每个节点在将错误最小化的最佳特征处分裂，在随机森林中，我们选择各个特征的一个随机抽样用以构建最佳节点。之所以是随机，是因为：即便是用套袋法，当决策树选择一个最佳特征之处分裂时，最终会是相同的结构和相互关联的预测。但在各个特征的随机子集处分裂后再套袋（bagging）意味着根据子树的预测之间的相关性较低。&/p&&p&&br&&/p&&p&在每个分叉点要搜索的特征数量被指定为随机森林算法的一个参数。&/p&&p&这样，在随机森林 bagging 中，用记录中的随机样本构造每个决策树，用预测器的随机样本构造每个分裂。&/p&&p&&br&&/p&&h2&&b&10 AdaBoost-Boosting算法：&/b&&/h2&&p&&br&&/p&&p&A) 套袋法（bagging）是一种平行集成，因为每个模型都是独立搭建。但提升法（Boosting）是一种顺序集成，每个模型都是在矫正之前模型的错误分类基础上搭建。&/p&&p&B）套袋法大多涉及“简单投票”，每个分类器投票获得一个最终结果，它是由平行模型中的大多数决定。提升法涉及“加权投票”，每个分类器投票获得最终结果，它也是由大多数来决定，但它是通过将更大的权重赋给先前模型的错误分类示例来搭建顺序模型。&/p&&p&&br&&/p&&p&Adaboost 算法（自适应增强算法）指自适应的提升法。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-91fd15ade16e616a863e85c4aaec8423_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&300& data-rawheight=&260& class=&content_image& width=&300&&&figcaption&图9&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在图 9，第 1,2,3 步涉及到了一种叫做“决策桩”（decision stump）的弱学习模型（一个1层决策树根据仅仅 1 个输入特征做出预测；这是个根部节点和叶节点立刻相连的决策树）。构造弱学习模型的过程会不断持续直到构造完毕用户定义数量的弱学习模型或者直到训练再无改进之处。第 4 步将先前模型的 3 个决策桩进行组合（这样该决策树中就有了 3 个分裂规则）。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 1 步：以 1 个决策桩开始根据 1 个输入变量做出决策：&/p&&p&&br&&/p&&p&数据点的数量显示我们已经应用了相等的权重将它们分类为圆形或三角形。该决策桩已经在上半部分生成了一条水平线将这些数据点进行分类。我们可以看到，有 2 个圆形被错误地预测为三角形。因此，我们会给这 2 个圆形赋给更高的权重，并应用另一个决策桩。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 2 步：转向另一个决策桩，根据另一个输入变量做出决策：&/p&&p&我们发现上一步中这 2 个被错误分类的圆形要大于剩余的数据点。现在，第 2 个决策桩会试着正确地预测这 2 个圆形。&/p&&p&赋给更高的权重后，这 2 个圆形被左侧的垂直线正确地分类了。但是，现在又将顶部的 3 个圆形错误分类。因此，我们给顶部的这 3 个圆形赋给更高的权重，并应用另一个决策桩。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 3 步：训练另一个决策桩，根据另一个输入变量做出决策：&/p&&p&&br&&/p&&p&上一步中被错误分类的这 3 个圆形要大于其余的数据点。现在，在右侧已生成了一条垂直线，对三角形和圆形进行分类。&/p&&p&&br&&/p&&p&第 4 步：将决策桩进行组合：&/p&&p&我们把前 3 个模型中的分离器组合在一起，观察发现和之前每个弱学习模型相比，这个模型的复杂规则正确地分类了数据。&/p&&hr&&p&&b&总结&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&简单回顾一下，我们学习了：&/p&&p&&br&&/p&&p&5个监督式学习算法：&b&线性回归、逻辑回归、CART、朴素贝叶斯、KNN&/b&。&/p&&p&3个非监督式学习算法：&b&Apriori算法、K均值算法、PCA&/b&。&/p&&p&2个集成学习算法：&b&随机森林 Bagging 算法、Adaboost 提升法&/b&。&/p&&p&&br&&/p&&p&这么干货的东西，不收藏一下？&/p&&hr&&p&&br&&/p&&p&&i&参考资料：&/i&&/p&&p&&i&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kdnuggets.com/2017/10/top-10-machine-learning-algorithms-beginners.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&kdnuggets.com/2017/10/t&/span&&span class=&invisible&&op-10-machine-learning-algorithms-beginners.html&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/i&&/p&&p&&i&作者：Reena Shaw&/i&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e98c36e34a91aade12bf2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&746& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e98c36e34a91aade12bf2_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
毫无疑问，过去几年中，作为人工智能的主要领域，越来越多的人投身于机器学习研究。《哈佛商业评论》甚至将机器学习科学家称为“21 世纪最性感的工作”。为了帮助机器学习初学者快速入门，加拿大皇后大学机器学习专家 Reena Shaw 特意写了一篇文章，总结了…
谢邀，间我写过一系列游戏同步的文章，供参：&br&&ul&&li&帧间同步模式： &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/131& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&帧锁定同步算法&/a& （2007）：&br&&/li&&li&玩法规避模式：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/112& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网络游戏同步法则&/a& （2005） 最好给您们策划看这篇，玩法规避&br&&/li&&li&预测插值模式：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/1145& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&影子跟随算法&/a& （2007） FPS, 赛车&br&&/li&&li&提高传输速度： &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/1048& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&快速可靠传输协议&/a& （2012）基于UDP的快速可靠协议。&/li&&/ul&&br&摘录第一篇文章如下，我写这篇文章是基于我 年开发的东西来说的，当时国内公网质量比国外差很多（公网很多平均100ms，120ms的RTT），所以我文中引用了很多 100ms。这个情况在2009年以后已经好了很多（60ms的rtt）。到了2012年以后，公网平均 RTT已经降低到平均 40ms-50ms，省内平均10ms以内了，如果全国多布点以及区别电信联通的话，平均延迟能控制在20ms以内，延迟基本接近国外水平（当然带宽还差很多），比我当年文章中提到的网络情况好了不少：&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/8daaa6365bb_b.jpg& data-rawwidth=&1033& data-rawheight=&505& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1033& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/8daaa6365bb_r.jpg&&&/figure&&br&&br&-------------------------------------&br&正文：&br&&br&早期 RTS，XBOX360 LIVE游戏常用同步策略是什么？格斗游戏多人联机如何保证流畅性和一致性？如何才能像单机游戏一样编写网游？&br&&br&&b&算法概念&/b&&br&&br&该算法普遍要求网速RTT要在100ms以内，一般人数不超过8人，在这样的情况下，可以像单机游戏一样编写网络游戏。所有客户端任意时刻逻辑都是统一的，缺点是一个人卡机，所有人等待。&br&&br&1．客户端定时（比如每五帧）上传控制信息。 &br&2．服务器收到所有控制信息后广播给所有客户。 &br&3．客户端用服务器发来的更新消息中的控制信息进行游戏。 &br&4．如果客户端进行到下一个关键帧（5帧后）时没有收到服务器的更新消息则等待。 &br&5．如果客户端进行到下一个关键帧时已经接收到了服务器的更新消息，则将上面的数据用于游戏，并采集当前鼠标键盘输入发送给服务器，同时继续进行下去。 &br&6．服务端采集到所有数据后再次发送下一个关键帧更新消息。&br&&br&这个等待关键帧更新数据的过程称为“帧锁定” &br&应用案例：大部分RTS游戏，街霸II(xbox360)，Callus模拟器。&br&&br&&b&算法流程&/b&&br&&br&客户端逻辑： &br&&ol&&li&判断当前帧F是否关键帧K1：如果不是跳转（7）。 &br&&/li&&li&如果是关键帧，则察看有没有K1的UPDATE数据，如果没有的话重复2等待。 &br&&/li&&li&采集当前K1的输入作为CTRL数据与K1编号一起发送给服务器 &br&&/li&&li&从UPDATE K1中得到下一个关键帧的号码K2以及到下一个关键帧之间的输入数据I。 &br&&/li&&li&从这个关键帧到下 一个关键帧K2之间的虚拟输入都用I。 &br&&/li&&li&令K1 = K2。 &br&&/li&&li&执行该帧逻辑 &br&&/li&&li&跳转（1）&br&&/li&&/ol&&br&服务端逻辑： &br&&ol&&li&收集所有客户端本关键帧K1的CTRL数据（Ctrl-K）等待知道收集完成所有的CTRL-K。 &br&&/li&&li&根据所有CTRL-K，计算下一个关键帧K2的Update，计算再下一个关键帧的编号K3。 &br&&/li&&li&将Update发送给所有客户端 &br&&/li&&li&令K1=K2 &br&&/li&&li&跳转（1）&br&&/li&&/ol&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e4e6a22a7aee97a407e23dd90d2f59d7_b.jpg& data-rawwidth=&697& data-rawheight=&428& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&697& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e4e6a22a7aee97a407e23dd90d2f59d7_r.jpg&&&/figure&&br&服务器根据所有客户端的最大RTT，平滑计算下一个关键帧的编号，让延迟根据网络情况自动调整。&br&&br&&b&算法演示&/b&&br&&br&我根据该算法将街机模拟器修改出了一个可用于多人对战的版本，早期有一个叫做kaillera的东西，可以帮助模拟器实现多人联机，但是并没有作帧锁定，只是简单将键盘消息进行收集广播而已，后来Capcom在PSP和360上都出过街霸的联网版本，但是联网效果不理想。这个算法其实局域网有细就经常使用了，只是近年来公网速度提高，很容易找到RTT&50ms的服务器，因此根据上述算法，在平均RTT=100ms（操作灵敏度1/10秒），情况下，保证自动计算关键帧适应各种网络条件后，就能够像编写单机游戏一样开发网游，而不需状态上作复杂的位置/状态同步。&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/ede79ce3bbf9_b.jpg& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/ede79ce3bbf9_r.jpg&&&/figure&&br&从上图的演示中可以看到，两个模拟器进程都在运行1941这个游戏，两边客户端使用了该算法，将逻辑统一在一个整体中。 &br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a6c284f1a3ef00cb32ada3_b.jpg& data-rawwidth=&828& data-rawheight=&336& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&828& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a6c284f1a3ef00cb32ada3_r.jpg&&&/figure&最后这张图是运行KOF99的效果图，两边完美同步，上图是我开发的街机对战效果，在公网环境下，只要不是小型宽带用户，一般电信或者联通用户都能有一个比较好的体验。&br&&br&&b&乐观帧锁定&/b&&br&&br&针对传统帧锁定算法网速慢会卡到网速快的问题，实践中线上动作游戏通常用“定时不等待”的方式再每次Interval时钟发生时固定将操作广播给所有用户，不依赖具体每个玩家是否有操作更新：&br&&ol&&li&单个用户当前键盘上下左右攻击跳跃是否按下用一个32位整数描述，服务端描述一局游戏中最多8玩家的键盘操作为：int player_keyboards[8];&br&&/li&&li&服务端每秒钟50次向所有客户端发送更新消息（包含所有客户端的操作和递增的帧号）： update=（FrameID，player_keyboards）&br&&/li&&li&客户端就像播放游戏录像一样不停的播放这些包含每帧所有玩家操作的update消息。&br&&/li&&li&客户端如果没有update数据了，就必须等待，直到有数据到来。&br&&/li&&li&客户端如果一下子收到很多连续的update，则快进播放。&br&&/li&&li&客户端只有按键按下或者放开，就会发送消息给服务端（而不是到每帧开始才采集键盘），消息只包含一个整数。服务端收到以后，改写player_keyboards&/li&&/ol&-------------&br&虽然网速慢的玩家网络一卡，可能就被网速快的玩家给秒了（其他游戏也差不多）。但是网速慢的玩家不会卡到快的玩家，只会感觉自己操作延迟而已。另一个侧面来说，土豪的网宿一般比较快，我们要照顾。&br&&br&&b&指令缓存&/b&&br&&br&针对高级别的抽象指令（非前后可以覆盖的键盘操作），比如即时战略游戏中，各种高级操作指令，在“乐观帧锁定”中，客户端任何操作都是可靠消息发送到服务端，服务端缓存在对应玩家的指令队列里面，然后定时向所有人广播所有队列里面的历史操作，广播完成后清空队列，等待新的指令上传。客户端收到后按顺序执行这些指令，为了保证公平性，客户端可以先执轮询行每个用户的第一条指令，执行完以后弹出队列，再进入下一轮，直到没有任何指令。这样在即时战略游戏中，选择 250ms一个同步帧，每秒四次，已经足够了。如果做的好还可以象 AOE一样根据网速调整，比如网速快的时候，进化为每秒10帧，网速慢时退化成每秒4帧，2帧之类的。&br&&br&————–&br&随机数需要服务端提前将种子发给各个客户端，各个客户端算逻辑时用该种子生成随机数，另外该例子以键盘操作为例，实际可以以更高级的操作为例，比如“正走向A点”，“正在攻击”等。帧锁定系列方法目前也成功的被应用到了若干线上实时动作游戏中。&br&&br&PS：可以把整段战斗过程的操作和随机数种子记录下来，不但可以当录像播放，还可以交给另外一台服务端延迟验算，还可以交给其他空闲的客户端验算，将验算结果的 hash值进行比较，如果相同则认可，如果不通则记录或者处理，服务端如果根据游戏当前进程加入一些临时事件（比如天上掉下一个宝箱），可以在广播的时候附带。&br&&br&----------------&br&关于帧锁定系列的方法有很多类似实现（包括后面提到的帧间无等待改进，包括 Lock Step等），但是他们的核心都是一个：保证所有客户端每帧的输入都一样。这样的方式被格斗游戏，RTS和足球（FIFA类）、篮球（NBA）等体育和动作游戏大量使用，比如我们熟悉的各大战网平台游戏（Xbox Live等），还有很多基于模拟器的街机对战平台。以及不少大型多人横版动作游戏。以开发便利，同步逻辑直观而受到大家欢迎。&br&&br&帧锁定算法多用在 C/S模型中（或者一人做主多人做从的P2P里），它和 LockStep（多用于P2P）共同存在的问题就是 “网速慢的玩家会卡到网速快的玩家”，老式游戏经常一个角色断网，所有人就在那里等待。为此出现了帧锁定的改良版本 “乐观帧锁定”（具体描述见帧锁定文章的下半部分）经过了不少游戏的实践检验。先前还有几款上线的横版格斗页游用 Flash 的 TCP without NODELAY 来跑该算法（由于近两年国内网速提高，Flash的 Tcp without NODELAY也能做很多事情了），效果还不错。&br&&br&具体实施时用不着按照文所述每一个步奏都相同，可以有很多变通。比如不一定是有变化的时候才通知服务端，有线上某横版格斗页游就是也可以每秒 20次向服务端直接发送数据（flash时钟不准需要自己独立计时），服务端再每秒 40次更新回所有客户端，看具体情况而定。&br&&br&也有使用 UDP的端游，客户端每秒钟上传50次键盘信息到服务端，丢了就丢了，后面持续发送过来的键盘数据会覆盖前面的数据，所以丢了没关系，更快捷。当然，UDP也不是必须的，近两年网速提高很快，省内都能做到10ms的 RTT 了，跨省也就 50ms的rtt，不少页游上用该方法上裸的 TCP 照样跑的很顺畅。&br&&br&而近两年动作游戏领域也涌现出一些新的改良方法，比如 Time Warp，以客户端先行+逻辑不一致时回滚的方式，带来了更好的同步效果，俗称时间回退法。不果国内暂时没看到有游戏这么尝试，更多的是国外近两年的双人动作游戏比较多，要求游戏每帧状态都可以保存，逻辑上开发会复杂一些。国内大部分是超过两人出去副本的，在3-4人出去 PK的情况下，引入状态回退，会让整个效果大打折扣。不果2人的效果确实有所改进，有兴趣的同学可以搜索 Time Warp相关的论文。&br&&br&----------------&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/f6ce46be7ec669add629_b.jpg& data-rawwidth=&594& data-rawheight=&292& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&594& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/f6ce46be7ec669add629_r.jpg&&&/figure&&br&2009年，云游戏（游戏远程渲染）技术得到广泛应用，客户端上传操作，服务端远程渲染，并以低延迟视频编码流的方式传回给客户端，用的就是这样类似的技术。客户端不需要高额的硬件，也不存在盗版问题，其中 Gaikai和
OnLive两家公司做的比较好。&br&&br&2012年，Sony推出 Playstation Now技术，可以在 PSV和 PS3/PS4上玩云游戏，玩家不需要购买游戏就可以免费体验一定时间。使得 PSV/PS3等低端硬件也可以流畅的跑 PS4游戏。&br&&br&但是目前国外网络环境下跑的还比较流畅，国内的网络环境要低延迟传送 HD画质的视频流还比较困难，视频都是比较费带宽的。但是帧锁定等保证每帧输入一致的算法，在当今的网络质量下传递一下玩家操作，还是没有任何问题的。&br&&br&更多阅读：《&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.skywind.me/blog/archives/1343& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&再谈网络游戏同步&/a&》&br&&br&----
谢邀，间我写过一系列游戏同步的文章，供参： 帧间同步模式：
（2007）： 玩法规避模式： （2005） 最好给您们策划看这篇，玩法规避 预测插值模式： （2007） FPS, 赛车 提高传输速度：
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-06d9af8c67ea8e8c9b7cd997_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&562& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-06d9af8c67ea8e8c9b7cd997_r.jpg&&&/figure&&p&在原创科幻式微的今天，国外都在流行什么小说？&/p&&p&全球著名的图书网站Goodreads，近日公布了他们的2017年最佳小说获奖名单“GOODREADS CHOICE AWARDS”，这份名单全由读者投票得出，有效投票达3,887,950张。&/p&&p&Goodreads是？相当于国外版的“豆瓣读书”，全球最大的图书交流与点评网站。它的年度榜单，在某种程度上，可以代表过去一年里国外幻想小说的流行趋势。&/p&&p&每年的科幻界最高“双奖”——星云奖和雨果奖，所提名的长篇作品，也大部分都榜上有名。&/p&&p&现在，我们挑选了其中幻想迷可能会感兴趣的部分来聊聊，你可以在2018的“想读”书单上添书了，也可以提前预测一下，明年的星云雨果花落谁家？&/p&&p&注：&/p&&p&由于奖项一共有20个门类，本文只主要介绍科幻、奇幻、悬疑推理和青少年科幻奇幻小说类别的获奖作品和入围作品，其他如小说、历史小说、恐怖小说和图画小说/漫画等的作品会选择性介绍。&/p&&p&文中有中文译名的小说均有简体中文版，如果是繁体版本会有相应标注。&/p&&hr&&h2&科幻类&/h2&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d85c0e880fd0c8e39ab_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&390& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-0d85c0e880fd0c8e39ab_r.jpg&&&/figure&&p&&b&1、《Artemis》，作者：安迪·威尔（Andy Weir）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-006a47f0c69ac3e2af3d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&628& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-006a47f0c69ac3e2af3d_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&安迪·威尔的新作，讲述发生在月球城阿耳特弥斯上的故事，主角是一名靠走私为生的女性，一次看似有利可图的打劫行动，却改变了Jazz Bashara的生活，她发现背后酝酿一个阿耳特弥斯人将被人完全控制的阴谋。&br&&/p&&p&《Artemis》的故事结构和《火星救援》很像——发现问题然后解决问题。关于月球城的描述是亮点，要知道，作者安迪·威尔可是理工科专业人士，处女作《火星救援》里大量逼近现实的细节，让故事爽快热血了起来。小说刚连载就引起热议，更是一口气为安迪·威尔夺得了科幻界新人大奖——2016年的约翰·W·坎贝尔最佳新作家奖。&/p&&p&毫无疑问，本作的影视版权已经售出，电影有望在2019年上映。希望改编能再现《火星救援》电影版的辉煌。&/p&&p&Goodreads评分3.74，亚马逊评分3.9&/p&&p&&i&“我承认我很担心这本书达不到作者之前的作品《火星救援》的那个水平，但它和《火星救援》本身就不是同一类故事。在作者笔下，月球城充满活力、细节丰富，非常有趣。”——Bradley&/i&&/p&&p&&b&2、《Waking Gods》，作者：沙利文·纽威尔（Sylvain Neuvel）&/b&&/p&&p&排在第二名是沙利文·纽威尔的作品，科幻迷们或许对他还不太熟悉，他是加拿大新人作家。处女作《沉睡的巨物》，在投稿出版时遭到了50多家出版社的拒绝，但他仍然坚持写作。此次的《Waking Gods》就进步不小，颇受北美读者的欢迎。《沉睡的巨物》简体中文版已经出版。&/p&&p&《Waking Gods》是系列小说“忒弥斯档案”的第二部， 《沉睡的巨物》的续集。萝斯·富兰克林11岁生日当天被蓝绿色光芒吸引，坠入神秘巨手之上。17年后，已是物理学家的她，受邀执行绝密任务，竟是解开当年的巨手之谜……小说最特别的是它的形式，由一系列绝密文件组成，电影感十足。&/p&&p&Goodreads评分4.12，亚马逊评分4.3&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、《Star Wars: Thrawn》，作者：蒂莫西·扎恩（Timothy Zahn ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-1b2dca6dea90_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&870& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-1b2dca6dea90_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&蒂莫西·扎恩早年曾创作《索龙三部曲》的小说（繁体版，由《魔戒》译者朱学恒翻译），塑造了星战史上不亚于达斯·维达的反派——帝国将领索龙。2014年，卢卡斯影业宣布2014年5月以前的星战衍生宇宙作品不再被承认为正史，而成为了“传说”，旧有的《索龙三部曲》也随之退出正史。旧版《索龙三部曲》小说简体中文版计划于2018年出版，索龙元帅也已经在动画《星球大战：义军崛起第三季》中登场。&/p&&p&本作则是新正史系列索龙系列的第一部小说，作者蒂莫西·扎恩曾是雨果奖得主，他的这几本星战小说都细节丰富，引人入胜。本作依然讲述了星战历史上标志性的反派——索龙元帅逐渐走向权力与恶名的顶峰的故事。&/p&&p&索龙被帝国士兵解救，他的智慧和能力赢得了帕尔帕廷皇帝的期望。野心勃勃的索龙通过一次次胜利证明了自己是帝国不可或缺的人才。当他身居高位之时，他必须将精力和军力用于平叛。这不仅威胁着帝国对银河系的掌控，更威胁了索龙自己的上位计划。而手握大权的政客阿琳达·普赖斯（Arihnda Pryce），则又让索龙在政治领域有一番挑战。&/p&&p&Goodreads评分4.12，亚马逊评分4.3&/p&&p&&i&“书中的每一章都由索龙的个人日记作为开始，很好地以索龙的视角展现了战争的艺术，这样做的效果特别出彩。再加上Timothy Zahn在星战系列书籍上一贯的质量保证，这本书可以算作上乘佳作。”——Alejandro&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、《American War》，作者：奥马尔·埃尔阿卡德（Omar El Akkad ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a731ad93c908fde3dc36fa_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a731ad93c908fde3dc36fa_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&《American War》是一本处女作，作者奥马尔·埃尔阿卡德于埃及出生，16岁时移民加拿大。他后来成为《环球邮报》的记者，报道了阿富汗战争、关塔那摩湾的军事审判和埃及的阿拉伯之春等事件。&/p&&p&或许正是因为这样的经历，催生埃尔阿卡德写出了这本《American War》，构想了在2074年的第二次美国南北战争，是一部虚构历史的反乌托邦小说。小说一发表，就备受好评，《纽约时报》书评人Michiko Kakutani评论“虚构未来里充满着令人震惊的真实细节”，本书也被《纽约时报》选为“本最值得一读的书”。&/p&&p&Goodreads评分3.87，亚马逊评分4.0 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&5、《Binti：Home》，作者：尼狄·奥考拉夫（Nnedi Okorafor）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-da49b40c7f53_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1006& data-rawheight=&532& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1006& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-da49b40c7f53_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“宾蒂”系列小说第二部，尼日利亚裔美国作家尼狄·奥考拉夫作品。有着非洲风情的太空格局，讲述少数族裔与外星种族交流的故事。该系列第一部《宾蒂》获2016年星云奖、雨果奖最佳长中篇奖，曾刊登于《科幻世界译文版》2016年8月刊。&/p&&p&Goodreads评分4.24，亚马逊评分4.6&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&6、《Borne》，作者：杰夫·范德米尔（Jeff VanderMeer ）&/b&&/p&&p&“遗落的南境”三部曲作者的新作，作者本人也是“新怪谭”小说的代表人物之一，《遗落的南境1：湮灭》在2015年击败《三体》，获得美国星云奖最佳长篇。三部曲均已引进，《遗落的南境1：湮灭》改编电影《湮灭》将于18年2月上映，《机械姬》亚历克斯·加兰执导，娜塔丽·波特曼主演。&/p&&p&跟“遗落的南境”里带着奇幻色彩又充满着洛夫克拉夫特式的恐怖氛围类似，《Borne》的故事发生在未来的废墟城市，人类遇见神秘生物，像是废土版的《ET》，但是却残酷得多。&/p&&p&Goodreads评分3.94，亚马逊评分4.1&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&7、《Babylon's Ashes》，作者：詹姆斯·S.A.·科里（James S.A. Corey）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-808e5dfb69b914e423a0be3a2cf77400_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1536& data-rawheight=&1536& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1536& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-808e5dfb69b914e423a0be3a2cf77400_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“苍穹浩瀚”系列小说第六部，系列小说被Syfy频道改编为同名美剧，目前已播放2季，有望成为SyFy继《太空堡垒卡拉狄加》之后第二部评价逆天的的系列科幻剧集，被誉为太空版的“冰与火之歌”。第一季还获得了雨果奖最佳剧集。目前第一季豆瓣评分8.3分，第二季豆瓣评分9.2分。&/p&&p&系列小说第一部《苍穹浩瀚1：利维坦觉醒》简体中文版已出版，对这个系列感兴趣的，也可以直接入坑电视剧。&/p&&p&二百年后的未来，人类殖民太阳系。由于重力的影响，太阳系的人类逐渐分成了地球人、火星人和以小行星带为主的谷神星人，彼此之间的关系由于资源的争夺而变得紧张……&/p&&p&Goodreads评分4.18，亚马逊评分4.3&/p&&p&&i&“读这个系列的书总让我感觉像回家一样，回到如此美好的一家人中去。”——Bradley&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&8、《All Our Wrong Todays》，作者：艾兰·玛斯泰（Elan Mastai）&/b&&/p&&p&本书为作者处女作，一部关于时空穿越的小说，一个废柴如何拯救自己人生的故事。&/p&&p&废柴主角，从一个高度发达、已经实验了共产主义的2016年穿越回到了1965年，结果因为时空穿越带来的巨大能量波动，导致1965年的一个原子实验室爆炸，原本想待在1965年的主角却因为这件事情又回到了2016年，不过，不是以前的2016，而是我们这个世界的2016。他变成了高富帅，却又遇到了其他令人头疼的问题。&/p&&p&我们经常会想，如果真有个平行世界，平行世界的那个我会是什么样呢？当你真的过去的时候，说不定会发现，哦，也就这样嘛……&/p&&p&Goodreads评分4.18，亚马逊评分4.3 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&9、《The Collapsing Empire》，作者：约翰·斯卡尔齐（John Scalzi）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ec398f589f3e13a5568db74bfd288b59_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&630& data-rawheight=&630& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&630& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ec398f589f3e13a5568db74bfd288b59_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&《垂暮之战》《红杉》作者，雨果奖得主、美国著名科幻作家约翰·斯卡尔齐的新作，也是一位高产的作家，内地已经引进了他的9部作品。&/p&&p&未来，人们凭借异次元场Flow实现超光速旅行，在无数星球建立基地，地球逐渐被遗忘。一个名为“Interdependency”的新帝国诞生了。为实现统治并防止星际战争，帝国秉持这样的信条：任何星际基地与其他基地失去联系，都将无法独自存活下去。&/p&&p&然而Flow并非静止不变，其变化可能让星际基地中的人类失去交通工具，与其他基地割裂开来。失联的基地逐渐增加，令“Interdependency”帝国面临崩溃。一位科学家、一位星际飞船船长和帝国的君主必须与时间赛跑，将帝国从崩溃边缘拯救出来。&/p&&p&重回经典太空歌剧的年代！&/p&&p&Goodreads评分4.1。亚马逊评分4.1 &/p&&p&&i&“这本书是斯卡尔齐写的最轻松有趣的作品了。各个角色都给人留下了深刻的印象，故事情节也十分精彩。其中涉及的预言、暗喻，可让狂热的粉丝深入玩味，但也不干扰路人粉的通畅阅读，处理得得当且精妙。”——Wil Wheaton&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&10、《For We Are Many》，作者：丹尼斯·泰勒（Dennis E. Taylor ）&/b&&/p&&p&“Bobiverse”系列的第三本，这部小说的主角不是人，一场“孤独的”太空之旅，一部另类的太空歌剧。&/p&&p&在签署了尸体冷冻计划之后，Bob死于一场车祸。当他在100年后再次醒来时，发现自己丧失了作为人类的各种权利，而变成了一个智能AI，而且是属于国家财产。他的任务是替人类寻找可居住的星球，这个时候的地球国与国之间的竞争非常激烈，每个国家都想作为第一个发现人类宜居星球的存在。&/p&&p&为了在这场竞赛中胜利，Bob复制了很多自己的副本，于是这场孤独的探寻之旅，变得热闹非凡……&/p&&p&你可以在这部小说中看到《火星救援》和《红杉》的影子，作为一个工程师身份的作者，泰勒显然很擅长如何极客范儿地吐槽。&/p&&p&Goodreads 评分4.39分，亚马逊评分4.7分&/p&&p&&br&&/p&&h2&奇幻类&/h2&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-768c7ee06b72654aaf03b85e021eec52_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1859& data-rawheight=&473& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1859& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-768c7ee06b72654aaf03b85e021eec52_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&1、《神奇动物在哪里：原创电影剧本》，作者：J·K·罗琳（J.K. Rowling）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-d750aa6fe0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&297& data-rawheight=&447& class=&content_image& width=&297&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“哈利·波特”系列外传电影《神奇动物在哪里》的原创剧本，凭借一个剧本就能轻轻松松拿到奇幻类的冠军，只能说全世界都爱哈利波特。&/p&&p&从这个角度来说，罗伯特·索耶的《计算机中的上帝》在雨果奖的评比中输给《哈利波特和火焰杯》，也不算太冤。（2001年，《哈利波特和火焰杯》获雨果奖，罗琳没去领奖，索耶本人得意的《计算机中的上帝》惜败，他还有些不爽“罗琳写的根本不是科幻嘛，而且她根本没来领奖！”）&/p&&p&简体中文版已出版，《神奇动物在哪里2》的电影也将在2018年上映。&/p&&p&Goodreads评分4.38，亚马逊评分4.6&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、《Norse Mythology》，作者：尼尔·盖曼（Neil Gaiman）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-6fef0f00e5dab14aabe871_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-6fef0f00e5dab14aabe871_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&i&“我要告诉你们世界如何灭亡，以及世界又是如何重新开始； &/i&&/p&&p&&i&我要告诉你们的是黑暗的日子和隐藏的事物， &/i&&/p&&p&&i&有关大地毁灭和众神之死－－&/i&&/p&&p&&i&那是一切终结的开始。” &/i&&/p&&p&尼尔·盖曼一向热衷于在古代神话中寻找自己写作的灵感，现在他将自己的注意力放在了灵感来源本身，梳理演绎了一个个精彩的北欧神话。从九大世界的起源，到神灵、矮人、巨人的功业，直到诸神的黄昏，以及新时代的到来。一个个经典的神，奥丁、洛基……盖曼将他们选择、他们的本性，全都带到新的时代中，以焕发新生。
&br&&/p&&p&《卫报》评论：“尽管资料有疏漏和矛盾，但他任然忠于传统版本的故事。这本书中没有添加不合理的人物动机，也没有凭借作者自己的推测而定下结论”。因为尼尔·盖曼“得面对北欧神话的学者，我还得面对那些认为自己知道这个故事的孩子们。”&/p&&p&真爱北欧神话的尼尔·盖曼还表示：“将这些故事传递下去真的是一种快乐。就好像是你收到了一件本属于人类的东西，你不断地打磨抛光，将它清理干净，然后放回原来的位置。”&/p&&p&Goodreads评分4.1，亚马逊评分4.3。&/p&&p&&i&“尼尔·盖曼绝对是写这本书的最佳作者，他生来就是写神话的。”——Emily May&/i&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、《A Conjuring of Light》，作者：维多利亚·舒瓦（V.E. Schwab）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dbcbb7ccf7e42bbfbbc9a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-dbcbb7ccf7e42bbfbbc9a_r.jpg&&&/figure&&p&系列小说的封面很好看&/p&&p&“Shade of Magic”系列第三本，作者维多利亚·舒瓦是一名年轻的女性作家，对人物内心情绪变化的描写颇为深刻，国内曾引进过她的《超能生死门》。 &/p&&p&《A Conjuring of Light》的设定尤为有趣，这个宇宙有四个不同的平行世界，每个世界都有一个不同的伦敦，红伦敦：一个充满魔法的城市，灰伦敦：一个没有魔法的城市，白伦敦：一个正在被魔法侵蚀的城市，黑伦敦：一个被魔法破坏没，禁止进入的城市。男主角是少数可以穿越四个世界的魔法师，同时也是一个穿越于不同世界的走私者。&/p&&p&Goodreads评分4.4，亚马逊评分4.7。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、《Oathbringer》，作者：布兰登·桑德森（Brandon Sanderson ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e99597d49aebaf_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&633& data-rawheight=&356& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&633& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e99597d49aebaf_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“飓光志”系列第三本，布兰登·桑德森目前在创作的史诗长篇系列（计划十部曲），是布兰登构思多年，野心最大的一个系列，他希望能凭借这套书，超越自己续写的《时光之轮》系列。&/p&&p&“飓光志”第一本页数破千，厚到差点没能装订成一本，但上架第一周，便进入《纽约时报》的畅销书前十名。此次出版的第三本小说，页数更比第一本多了五分之一，读者们都为之咂舌。国内已经引进《飓光志第一卷：王者之路》。&/p&&p&布兰登·桑德森是现代奇幻作家高产优质的代表，据不完全统计，从2005第一本书出版开始，12年间，他已经出版了33本长篇小说！而且他在处女作发表之前，就已经写了十三本小说练手，本本都是二十多万字的大长篇。他几乎随时都可以写作，甚至在地铁上也要码字。&/p&&p&桑德森继承了传统史诗奇幻小说的气质，但对旧的写作模式加以改造，从而形成属于自己的独特风格。他有着极强的设定功底，善于体察人世百态，又敢于将前沿科技和丰富的人类学元素融入明快的故事之中，提倡魔法的“变革”和“进化”，比如曾提出“桑德森魔法三定律”，突破了奇幻文学固有的路子。2007年，布兰登·桑德森被奇幻大师罗伯特·乔丹的遗孀哈里特·里格尼选中，来续写“时光之轮”系列的最后三卷，桑德森的续写，给这一史诗奇幻巨作画上一个完美的句号。&/p&&p&Goodreads评分4.72，亚马逊评分4.7&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-8ba68ef62178_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&1592& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-8ba68ef62178_r.jpg&&&/figure&&p&布兰登·桑德森与约翰·斯卡尔齐，手中是雨果奖杯&/p&&p&&b&5、《Assassin's Fate》，作者：罗苹·荷布（Robin Hobb）&/b&&/p&&p&“刺客系列”续集系列的终章，把前作所有铺垫设置的线索都归拢到了一起，荷布阿姨继续开虐。繁体中文版已出版。&/p&&p&罗苹·荷布，美国知名奇幻作家，她笔下的情节总是流畅合理、精雕细琢，笔法精准专业。国内曾引进她的《萨满桥》《森林魔法师》《刺客正传》。&/p&&p&Goodreads评分4.66，亚马逊评分4.8。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&6、《The Stone Sky 》，作者：N·K·杰米辛（N.K. Jemisin ）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-731a7fed0496646afee4_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1832& data-rawheight=&712& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1832& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-731a7fed0496646afee4_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“破碎之地”系列终章，第二本《方尖碑之门》在今年击败《三体3:死神永生》，获得了雨果奖最佳长篇，引发了国内读者对于政治正确和软硬科幻的讨论。前作 《第五季节》也获得了上一年的雨果奖长篇，国内均已确定引进，2018年出版。&/p&&p&在一个地震频发的世界中，原基人伊松和她带着巨大原基人力量的女儿一起克服重重困难，最后终结灾季的故事。&/p&&p&Goodreads评分4.42，亚马逊评分4.7。&/p&&p&&i&“该系列为反乌托邦小说，最优秀的地方在于，它是我们今天所生活的现实社会的一面镜子，让你反思自己抱有的偏见。这个系列的中心是压迫，其灵魂则是母性。这本书传达的感情如此复杂，而连续的叙事使得这样的感受愈演愈烈。作者在写作上非常精妙，世界观的建造十分完美。主题明确而且启发人的深思。这本书真的是大师之作。我想向我认识的所有人推荐这个系列的书，不仅仅只有科幻迷，甚至不仅仅只是书迷。我希望你能试着读完这个系列，直到最后一页，然后对今天的现实社会有所感悟。”——Melanie&/i&&/p&&p&&br&&/p&&h2&其他部门&/h2&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-8d61bdfd27fa616d4bec0e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1251& data-rawheight=&472& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1251& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-8d61bdfd27fa616d4bec0e_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&1、历史小说《A Column of Fire》，作者：肯·福莱特（Ken Follett）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0cda4afe7e666ca6846778_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0cda4afe7e666ca6846778_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&“圣殿春秋”系列第三部，前两作分别是《圣殿春秋》《无尽世界》，国内都有引进。事隔多年后第三部终于出版，国内也有望引进。肯·福莱特是当代历史小说大师，推荐一读。&/p&&p&以修建世界第一座哥特式大教堂为经，以王位、爵位争夺战为纬，描绘了善恶交战引发的政教冲突、兄弟阋墙，讲述了一段有关勇气、奉献、梦想、爱情、贪婪和复仇的故事。在第二部《无尽世界》中，肯·福莱特继续书写着中世纪英格兰的黑暗和光明。第三部的时间轴，则到了16世纪伊丽莎白一世了。&/p&&p&Goodreads评分4.26，亚马逊评分4.5&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、漫画《Saga》，作者：布莱恩·K. 沃恩（Brian K. Vaughan ）&/b&&/p&&p&“烽火世家”系列，2013年获得雨果奖最佳图画小说。美国销量很高，还拿过kindle漫画部门的冠军，国内目前出版到第三卷。一个科幻背景的漫画系列，设定特别丰富出彩。&/p&&p&Goodreads评分4.51，亚马逊评分4.8&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、漫画《Monstress, Vol. 2: The Blood》，作者：玛乔丽 刘（Marjorie M. Liu ）、武田纱那&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-cf1bcbae_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&892& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-cf1bcbae_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2017年雨果奖图画小说得主，美籍华人作品，画师为经常创作欧美漫画的著名日本画家武田纱那。武田纱那，代表作品有image出版的《枯竭》。&/p&&p&本作就是各种东西方怪物的混搭，武田纱那的画面也是美到不行。&/p&&p&Goodreads评分4.37，亚马逊评分4.8&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、恐怖小说《Sleeping Beauties》，作者：斯蒂芬·金（Stephen King）&/b&&/p&&p&恐怖大师斯蒂芬·金和他儿子欧文·金合著的作品，故事设定在反乌托邦未来的一个阿巴拉契亚小镇上，讲述了女人们睡觉时发生的奇怪之事：她们会被包裹在像茧一样的薄纱里。&/p&&p&如果她们苏醒，如果包裹她们身体的薄纱受到干扰或侵犯，这些女人将会变得非常野蛮和暴力；她们有单独的地方用来睡觉……我们这个世界中的男人被抛弃了，只留给他们最原始的设备。然而，有一个神秘的女人Evie，她不受这种睡眠疾病带来的幸运或是诅咒的影响。Evie会被当做医学特例来研究吗？又或者她是一个必须被杀死的恶魔？&/p&&p&Goodreads评分3.82，亚马逊评分4.0&/p&&p&&br&&/p&&h2&小说类&/h2&&h2&&b&1、《Little Fires Everywhere》，作者：伍绮诗（Celeste Ng）&/b&&/h2&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-366b03f658bca4107d01ffc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&703& data-rawheight=&388& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&703& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-366b03f658bca4107d01ffc_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&美国一个平静的富人区，理查森一家迎来了新房——神秘的单身母亲米娅和她可爱的女儿。因为一宗幼儿领养案，两户人家之间出现了意想不到的裂痕。理查德太太决心查明米娅的过去，却付出了毁灭性的代价。&/p&&p&美籍华人作家伍绮诗的第二本小说，同样关注的还是家庭内的成员关系。她的处女作《无声告白》（Everything I Never Told You）获得美国年度最佳图书第一名和美国国家公共电台年度最佳图书，国内已引进。&/p&&p&Goodreads评分4.15，亚马逊评分4.4&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、《Beartown》，作者：弗雷德里克·巴克曼（Fredrik Backman ）&/b&&/p&&p&《外婆的道歉信》《一个叫欧维的男人决定去死》作者的新作，讲述了美国一个普通小镇上，因为一场曲棍球比赛而引发的暴力事件，一名小女孩重伤，小镇的平静自此被打破。本书与作者之前的轻快的文风不同，略显沉重。&/p&&p&Goodreads评分4.3，亚马逊评分4.5&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、《My Not So Perfect Life》，作者：索菲·金塞拉（Sophie Kinsella）&/b&&/p&&p&“购物狂系列”作者的新作，之前的作品有《购物狂的异想世界》《购物狂纽约血拼记》，依然是以年轻女性为故事主角，女主角喜欢上了自己才华横溢的上司，但是她自己的生活却总是陷入永远凑不齐的房租、古怪室友和办公室政治中。在她被解雇决定回老家经营自己的旅游生意的时候，前上司却作为她的顾客出现在她的生活中。关于生活的抉择，自身的成长，还有恋爱……&/p&&p&Goodreads评分3.85，亚马逊评分4.4 &/p&&p&&br&&/p&&p&&b&4、《Sing, Unburied, Sing》，作者：杰丝米妮·瓦德 （Jesmyn Ward）&/b&&/p&&p&一部半公路半鬼怪小说，卡特里娜飓风之后，在一个虚构的南方小镇上的家庭故事。&/p&&p&本书获得2017年美国国家图书奖，作者的上一本书《拾骨》获得2011年美国国家图书奖。&/p&&p&Goodreads评分4.14，亚马逊评分4.4&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&5、《Anything Is Possible》，作者：伊丽莎白·斯特劳特 （Elizabeth Strout）&/b&&/p&&p&九个故事的合集，主角在离家17年后回到家乡后的所见所闻，用主角的视角来见证别人的故事。&/p&&p&伊丽莎白·斯特劳特，代表作《伊丽莎白·斯特劳特》《十六岁的夏天》《奥丽芙·基特里奇》。其中《奥丽芙·基特里奇》获得2009年普利策文学奖，并被HBO改为4集同名迷你剧，电视剧获得艾美奖最佳迷你剧。&/p&&p&Goodreads评分3.82，亚马逊评分3.9&/p&&hr&&p&&b&? | 责编 | 苏小&/b&七&/p&&p&&b&? | 作者 | 万户，男性白鼬饲养员，游走于九州与科幻之间&/b&。&/p&
在原创科幻式微的今天，国外都在流行什么小说？全球著名的图书网站Goodreads，近日公布了他们的2017年最佳小说获奖名单“GOODREADS CHOICE AWARDS”，这份名单全由读者投票得出，有效投票达3,887,950张。Goodreads是？相当于国外版的“豆瓣读书”，全球最大…
AVL是一种高度平衡的二叉树，所以通常的结果是，维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。当然，如果场景中对插入删除不频繁，只是对查找特别有要求，AVL还是优于红黑的。&br&&br&红黑树的应用就很多了，除了上面同学提到的STL，还有&br&&ul&&li&著名的linux进程调度&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Completely_Fair_Scheduler& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Completely Fair Scheduler&/a&,用红黑树管理进程控制块&br&&/li&&li&epoll在内核中的实现，用红黑树管理事件块&br&&/li&&li&nginx中，用红黑树管理timer等&br&&/li&&li&Java的TreeMap实现&br&&/li&&/ul&&br&B和B+主要用在文件系统以及数据库中做索引等，比如Mysql：&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//guptavikas.wordpress.com//b-tree-index-in-mysql/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&B-Tree Index in MySql&/a&&br&&br&trie 树的一个典型应用是前缀匹配，比如下面这个很常见的场景，在我们输入时，搜索引擎会给予提示&br&&br&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/7bf963de14bc42f2ae83c7_b.jpg& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&511& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/7bf963de14bc42f2ae83c7_r.jpg&&&/figure&&br&还有比如IP选路，也是前缀匹配，一定程度会用到trie
AVL是一种高度平衡的二叉树，所以通常的结果是，维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。当然，如果场景中对插入删除不频繁，只是对查找特别有要求，AVL还是优…
顺序播放《君の名は》的原声带中的每首配乐，听到某一首曲子，心中竟涌起了一种无法言表的伤悲。&br&&br&&br&于是我掏出了手机，看到了这首两分零七秒的曲子。&br&&br&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//music.163.com/song/Fuserid%3D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&奥寺先輩のテーマ - RADWIMPS&/a&&br&&br&奥寺前辈，一位大家闺秀，知性女子，也是泷的最初爱慕（暧昧）对象，成熟优雅得体，然而帮助泷追求奥寺的三叶却终究与泷成为了众望所归的CP。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-167a1ed8803cfdbeabc181f_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-167a1ed8803cfdbeabc181f_r.jpg&&&/figure&如果三叶和泷的人生没有一丝交集，那么按照历史的进程，奥寺或许会被这个纯洁可爱的鲜肉所吸引，两人在咖啡店共事期间眉目传情，泷终究鼓起勇气约奥寺一起逛街，心中没有对三叶的挂念，两人的亲密没有那么多隔阂，最后呢，一对姐弟恋终成正果，皆大欢喜。&br&&br&可是三叶的插入，让奥寺的爱情随着泷的人生而改变。她生命中的那段可能成为爱情的经历终于还是变成幻灭。&br&&br&这首曲子的开头，并不像其他曲子那么活泼，优雅间带着些微微的忧郁。成为别人眼中的万人迷又如何呢？太过吸引，却难以鉴别谁对她是爱慕，谁对她只是欣赏。&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a8cd863e3cfdffd60be3380c_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&889& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a8cd863e3cfdffd60be3380c_r.jpg&&&/figure&&br&电影剧情中，奥寺先辈是在泷（三叶）的巧手之下对其顿生好感的。透过女性的敏感，她也感到泷对她也有好感。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-a9db2c97cd_b.jpg& data-rawwidth=&1152& data-rawheight=&648& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1152& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-a9db2c97cd_r.jpg&&&/figure&&br&吉它和弦的撩动着心弦，捧着裙子的破洞变成的那幅小画，奥寺先辈用温柔的目光打量着眼前的少年。正是这位心灵手巧的鲜肉，让奥寺先辈唤起了心中的小鹿。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-11e88881e31adc99f10ab46ae9fd74b8_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-11e88881e31adc99f10ab46ae9fd74b8_r.jpg&&&/figure&&br&于是，两人顺理成章的约会逛街了（少不了三叶的帮助）奥寺穿着得体优雅，姿态万千，而泷却如同刚从民工市场出来的样子，西服下配了一件老气横秋的内衣。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-e51f69fdda1c96300e96_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-e51f69fdda1c96300e96_r.jpg&&&/figure&&br&不管是看展览还是城市的风光，奥寺总是尽可能表现主动，然而泷却榆木疙瘩一般，搞的场面十分尴尬。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-eb59e83cf1bf_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-eb59e83cf1bf_r.jpg&&&/figure&&br&最后的天桥道别，奥寺甚至都怀疑自己是不是看错了人。这还是那个善解人意的泷吗？这怎么感觉只是一个羞涩的大男孩啊！&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-744fe2bee216b97ed830cdf89ac67824_b.jpg& data-rawwidth=&666& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&666& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-744fe2bee216b97ed830cdf89ac67824_r.jpg&&&/figure&&br&然而成熟聪慧的奥寺先辈猜到了泷的心事，虽然没有说破，但道别的眼神中总还有些遗憾。两人之间还有可能吗？&br&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f9ef5d7aef5_b.jpg& data-rawwidth=&664& data-rawheight=&374& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&664& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f9ef5d7aef5_r.jpg&&&/figure&&br&约会的事情就告一段落了，泷继续享受他交换身体的乐趣，而奥寺呢？&br&&br&&blockquote&&p&我知道 那些夏天&/p&&p&就像你一样回不来&/p&&p&我也不会再对谁满怀期待&/p&——宋冬野《安河桥》&/blockquote&&br&当泷决定踏上寻找糸守之旅时，司带着奥寺一起前来。&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-4ba1fdbc2b6db0fcddc9f_b.jpg& data-rawwidth=&667& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&667& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-4ba1fdbc2b6db0fcddc9f_r.jpg&&&/figure&&br&本来泷让司去帮他干兼职，但是司却推脱给他人，并且带着奥寺一起（奥寺之前应该和司并无瓜葛，本意是来陪泷寻找糸守的）&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-475eb91d89b686fa4fb8d5ed8859ab3c_b.jpg& data-rawwidth=&668& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&668& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-475eb91d89b686fa4fb8d5ed8859ab3c_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-9e12c03a4b49afd68e50_b.jpg& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&421& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-9e12c03a4b49afd68e50_r.jpg&&&/figure&&br&这里虽然奥寺先辈像小女生一样撒娇，但是回头望了一眼泷，很在意泷的感受。&br&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3f6a9a36c061a00a24f8831ffea68cfb_b.jpg& data-rawwidth=&663& data-rawheight=&376& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&663& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3f6a9a36c061a00a24f8831ffea68cfb_r.jpg&&&/figure&&br&奥寺先辈执意跟随泷去见那个“网友”，恐怕玩闹的表面之下，隐藏的是一个想要弄明白自己究竟输在哪里的心。&br&&br&当泷得知糸守早在三年前毁于彗星撞击，变换身体中的那些好友}
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