玩星际时的小红小黄小绿小蓝条 小黄条 小绿条 是啥玩意
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时间：2018-05-29 06:21
汽车通用拉花 新君威 凯越 车身 车门贴纸 腰线贴花 白色腰线加小黄条全【图片 价格 品牌 报价】-京东
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蛤蟆背上有两条小黄条属哪种蛤蟆
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ARP病毒。。。。 如果所有网页都出现此提示证明中了 ARP病毒。。。。下载ANTI ARP 或360的ARP防火墙。。。并且查杀病毒。
这是一种网页欺骗行为，建议以后不要随意点网页上面的任何内容，确认安全后再点。
尽快用奇虎360检查电脑系统补丁是否打全，有无恶意软件，再升级以下杀毒软件，在安全模式下查杀病毒。
这是网站为了推销FireFox搞的鬼不是中毒不用理它的
可能是arp欺骗.也可能是本地中毒.
下载一个360
属于浏览器劫持一类的。我刚遇到。用360清除恶意软件。再查杀下木马就OK了。
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输入对方QQ或支付宝账号，验证是否为骗子的信息：（注意：该方法只能简单预防小骗子，交易请走官方担保，担保验证请点右侧验证真伪）
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大家可以看到图片的是黄条空间，黄条空间的意思就是你可以进入，好友不能进入，空间上方会显示小黄条申诉程序。今天小编就告诉大家解封小黄条空间的方法，大家进入空间先清空所有内容信息，包括QQ空间回收站的都要清除掉，然后就可以去申诉空间解封了。
现在申诉空间解封一般要填写申诉词，小编就提供两种申诉词给大家使用，只支持解封黄条空间。
尊敬的腾讯客服人员，您好，我空间因被人恶意举报，导致QQ空间被封，目前无法进入空间清理内容，希望客服人员能帮我解封空间，维护绿色空间，爱生活爱腾讯爱空间。
尊敬的腾讯客服人员，我QQ因被人盗用，并在空间发布违规信息，希望贵司高抬贵手帮我解封一下，后期我会妥善保护QQ安全，共建绿色网络平台。
小编只是为大家提供申诉词，先说明不保证100%能解封成功。
如有任何疑问请联系我
您可以选择打赏方式支持楼主
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永封是不是没戏啊？
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我这个算黄条吗？自己也进不了自己空间。
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我这永久的。。把
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兄弟能不能帮帮我
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电话：400-工作日 8:30-17:30在线&p&看了很多答案，居然没有人提大名鼎鼎的网页排序，以难易程度和价值大小来衡量，这大概是线性代数“性价比”极高的一个应用了吧，首答献给它。&/p&&p&知乎上有很多关于网页排序算法的专业评论，有兴趣的朋友可以移步查阅，我主要从线性代数的角度加以解释。&/p&&p&先来玩一个幼儿园的小朋友们都可以参与的小游戏，老师给三位小朋友小红、小明和小文各发了6个糖果，为了培养他们的分享精神，要求他们将自己手中的糖果分给其余的两位小朋友。 &/p&&p&小红喜欢小明很久了，她毫不犹豫地就把自己的6个糖果全部给了小明；小明对小红和小文都不讨厌，但似乎更偏向小文，他把自己的6个糖果分成了两份，2个给了小红，4个给了小文；小文则是个中立派，她觉得小红和小明都是自己的好朋友，没道理不平均分配，于是两人各给3个。在这一轮分糖果的游戏结束之后，小红手中的糖果数变成5个，小明9个，而小文只剩下了4个。&/p&&p&这时候老师突发奇想，如果让这三位小朋友按照刚才的原则再分一轮、再分两轮……一直分到第&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&轮，结果会是怎样？ &/p&&p&现在，“线性代数”君可以登场了，假设小红在第n轮分发后持有的糖果数为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_n& alt=&x_n& eeimg=&1&& ，小明为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=y_n& alt=&y_n& eeimg=&1&& ，小文为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=z_n& alt=&z_n& eeimg=&1&& ，那么&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-db0e579f62da383153aeee_b.jpg& data-rawwidth=&265& data-rawheight=&158& class=&content_image& width=&265&&&/figure&&p&这玩意儿的学名叫作“线性变换”，写成矩阵的形式就是 &/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-c9aaf1cfa70a99c2fc303bb_b.jpg& data-rawwidth=&261& data-rawheight=&158& class=&content_image& width=&261&&&/figure&&p&若记系数矩阵和未知数向量为&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-57dfb0defe84c35cf2c8ffc_b.jpg& data-rawwidth=&248& data-rawheight=&127& class=&content_image& width=&248&&&/figure&&p&我们就得到了一个递推关系&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_%7Bn%2B1%7D%3DA%5Ccdot+P_n& alt=&P_{n+1}=A\cdot P_n& eeimg=&1&&&p&因此，老师若是想知道&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&轮过后的情况，只需要计算&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A%5En& alt=&A^n& eeimg=&1&&，因为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_n%3DA%5En+%5Ccdot+P_0& alt=&P_n=A^n \cdot P_0& eeimg=&1&&。&/p&&p&鉴于三位小朋友在最初确定分糖果原则的时候没有互相商量，全凭个人喜好，所以这个游戏能持续多久是不好说的（可能几轮之后老师就已经疯了，因为分数矩阵的乘法真的很难算，糖果也不好切），但我惊奇地发现（偷偷用计算器算的）60多轮之后&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A& alt=&A& eeimg=&1&&的幂次就已经趋于稳定了，此后不管你再进行多少轮，三位小朋友手中的糖果数都不会发生大的改变，小红和小文的糖果数一样，大约5个，小明多一点，大概8个。&/p&&p&数学上，这种状态称为“收敛”，最后的结果叫作“极限”，用符号来表示就是&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Clim_%7Bn%5Cto+%5Cinfty%7DP_n+%3DP& alt=&\lim_{n\to \infty}P_n =P& eeimg=&1&&&p&很明显，这与&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A%5En+& alt=&A^n & eeimg=&1&&的收敛性有关，要是矩阵&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A& alt=&A& eeimg=&1&& 取得不好，大家是很有可能玩到精神分裂的。&/p&&p&好的，现在我们可以转向网页排序了。网页排序问题源于搜索结果的筛选，现在的互联网那么大，包含同一个搜索信息的网页很可能达到上亿的量级，如何把用户最想要的网页优先呈现呢？&/p&&p&在知乎里，这个问题好解决，因为“问题”有关注数，“回答”有点赞数和评论数，那些指标越高的问题和答案就越有可能是知友们感兴趣的，优先推荐它们就可以了。但在互联网上，这个办法行不通，我们不能要求每个用户在浏览一个网页之后都给这个网页评分，就算能这样要求，这个评分也是实时变动的，你得不停地对网页顺序进行重排，很不经济。&/p&&p&那么，用关键词在网页中出现的次数作为重要性的指标如何？&/p&&p&听起来很有道理，关键词出现的次数越多就越是意味着这个网页与搜索信息高度相关，但实际操作起来，这种排法很容易崩溃，因为你将面对大量的“流氓网页”。比如，若你某天对“皮革”的相关信息产生了兴趣，到网上搜了一下，结果排在前面的很有可能是下面的内容&/p&&p&“江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！……”&/p&&p&所以这条路也不行。&/p&&p&终于，有人想到了一个只依赖互联网本身架构的办法，用链接到一个网页的网页数量来衡量一个网页的重要性，这个灵感借助了科研工作中的引用评价体系，一篇文章被他引的次数越多，这篇文章的评价就应该越高。接受了这一点，你甚至可以要求排名越高的网页在链接到其它网页时占有更高的评价权重，比方说我的回答被某个高票答案引用了，自然说明我的回答也很有价值。&/p&&p&这种想法看起来有些复杂，但在数学上却很好实现，跟上面幼儿园小朋友们玩的分糖果游戏是一样的！&/p&&p&假设我们把互联网上所有网页的排序指标写成一个列向量 &/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f6e3a6caf7bdd640eeb7_b.jpg& data-rawwidth=&112& data-rawheight=&174& class=&content_image& width=&112&&&/figure&&p&其中，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_i%5E%7B%28n%29%7D& alt=&x_i^{(n)}& eeimg=&1&& 代表了网民朋友们第&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&次到互联网上闲逛时浏览到第&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=i& alt=&i& eeimg=&1&&个网页（记为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i+& alt=&w_i & eeimg=&1&&）的概率，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&& 是互联网上的网页总数。很明显，被浏览到的概率越大的网页在搜索结果中的排序应该越靠前。 &/p&&p&现在，我们做一个重要的假设：若被网页&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i& alt=&w_i& eeimg=&1&& 所链接的网页数有&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=N_i& alt=&N_i& eeimg=&1&& 个，则网友们浏览到&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i& alt=&w_i& eeimg=&1&& 时，将以&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN_i& alt=&1/N_i& eeimg=&1&& 的平均概率点击这些链接，跳转到一个新的网页。虽然每个人在点击链接时都有自己的选择偏好，但基于海量行为的模拟，平均概率的假设是很靠谱的。接下来，我们构造一个矩阵&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&，它的元素按如下的方式定义：若网页&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_j& alt=&w_j& eeimg=&1&&有一个链接指向&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i& alt=&w_i& eeimg=&1&&，则&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H_%7Bij%7D%3D1%2FN_j& alt=&H_{ij}=1/N_j& eeimg=&1&& ；否则&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H_%7Bij%7D%3D0& alt=&H_{ij}=0& eeimg=&1&&。&/p&&p&接着，我们定义一个递推关系&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_%7Bn%2B1%7D%3DH%5Ccdot+P_n& alt=&P_{n+1}=H\cdot P_n& eeimg=&1&&&p&也即&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_%7Bn%2B1%7D& alt=&P_{n+1}& eeimg=&1&&中的元素计算公式为&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_i%5E%7B%28n%2B1%29%7D%3D%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5EN+H_%7Bij%7D%5Ccdot+x_j%5E%7B%28n%29%7D& alt=&x_i^{(n+1)}=\sum_{j=1}^N H_{ij}\cdot x_j^{(n)}& eeimg=&1&&&p&这说明网页&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_j& alt=&w_j& eeimg=&1&& 对&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_i%5E%7B%28n%2B1%29%7D& alt=&x_i^{(n+1)}& eeimg=&1&& 所作的贡献正比于&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_j%5E%7B%28n%29%7D& alt=&x_j^{(n)}& eeimg=&1&& 的值，完美符合我们一开始设定的原则。&/p&&p&如同小朋友们分糖果那样，随着&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&的增大，倘若&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H%5En& alt=&H^n& eeimg=&1&& 能够收敛到一个确定的矩阵，那就意味着互联网上的广大网友们手牵手、肩并肩地创造了一个和谐稳定的新局面，每个网页被浏览到的概率都被固定下来了，可以拿来作为网页排序的依据，并且它只依赖于网页之间的关系，能够事先计算好结果并储存在服务器中，终端搜索时随搜随用，大大节省了搜索时间。&/p&&p&这就是著名网页排序算法“PageRank”的核心思想，它真的只用到了矩阵乘法哦，而它的发明人拉里·佩奇（恰好就叫“Page”）和谢尔盖·布林凭借此项算法创办了Google，彻底颠覆了整个互联网搜索引擎类产品的制造方法。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-c8ca987aceb_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&312& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-c8ca987aceb_r.jpg&&&/figure&&p&（注：图片来自网络）&/p&&p&当然，上面的“核心思想”未必很好地模拟了现实情况，因为它假设的原则有些瑕疵。&/p&&p&首先，当你遇到一个没有给出任何链接的网页时，按照规则你应该立刻关上电脑，结束浏览，因为这种网页就像一个“黑洞”，吸进去你就走不出来了；其次，人们未必会按照佩奇和布林的想法乖乖地点击网页上的某个链接，而是很有可能漫无目的地打开一个新的页面，此时上面给出的算法并不能覆盖这种情况。更要命的是&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H%5En& alt=&H^n& eeimg=&1&&本身还不一定收敛呢，倘若它不收敛，整个“PageRank”就将前功尽弃。&/p&&p&为了解决这些问题，佩奇和布林对他们的算法进行了修改，当人们遇到“黑洞”网页时，他们假设人们会继续浏览，并以&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&&的平均概率点开互联网上某一个新的网页，这相当于将&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&中元素全为0的列换成元素全为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&&。同时，令&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=G& alt=&G& eeimg=&1&&为元素全为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&&的&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&阶矩阵，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Calpha& alt=&\alpha& eeimg=&1&&为一个小于1的正数，他们用矩阵&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%281-%5Calpha%29%5Ccdot+H%2B%5Calpha%5Ccdot+G& alt=&(1-\alpha)\cdot H+\alpha\cdot G& eeimg=&1&&&p&去代替&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&。这样做的意义是当人们停留在某一个网页时，他有&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Calpha& alt=&\alpha& eeimg=&1&&的概率不点击链接，而是以&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&& 的平均概率点开一个新的网页。如此一来，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&就变成了一个元素均为正数的随机矩阵（每列元素之和为1）， 马尔可夫理论能够证明此时&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H%5En& alt=&H^n& eeimg=&1&&是收敛的。&/p&&p&现在，“PageRank”真正可行了，它的门槛看上去是很低的，只要懂矩阵乘法就可以进行计算了，但这并不意味着搜索产品人人都能去做，海量数据的存储和处理能力，排序算法的收敛速度等构成了搜索产品的技术壁垒。像上面出现的因子&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Calpha& alt=&\alpha& eeimg=&1&&就是一个决定了收敛速度的重要参数，它的选取可是一个技术活，最终要回到对人类网络行为的深入研究，某些公司决定这些参数的方式是大数据＋机器学习，另一些公司则是大数据＋领导拍脑门儿，呵呵，虽然这看上去很像一个笑话，但人类经验在某些时候确实比人工智能更加有效。
&/p&&p&以上。&/p&
看了很多答案，居然没有人提大名鼎鼎的网页排序，以难易程度和价值大小来衡量，这大概是线性代数“性价比”极高的一个应用了吧，首答献给它。知乎上有很多关于网页排序算法的专业评论，有兴趣的朋友可以移步查阅，我主要从线性代数的角度加以解释。先来玩一…
导读：深度学习在图像识别和语音识别领域已经取得重大成就，但是，它在金融投资领域的效果还并没有得到广泛验证，所谓“深度学习黑箱”，到底有多深多黑，本文做了一些不错的研究工作。&p&文中缩写：&/p&&p&DBN = 深度信念网络&/p&&p&LSTM = 长短期记忆网络&/p&&p&MLP = 多层感知器&/p&&p&RBM = 受限玻尔兹曼机&/p&&p&ReLU = 修正线性单元&/p&&p&CNN = 卷积神经网络&/p&&p&&strong&一、限价委托单薄模型（LimitOrder Book Modeling）&/strong&&/p&&p&1.
Sirignano（2016）提出一种预测限价委托单薄变化的方法。他开发了一个「空间神经网络（spatial neural
network）」，该网络可以利用局部空间结构的优势，比标准的神经网络更具可解释性、也更具计算效率。他模拟了在下一状态变化时最好的出价和要价。&/p&&p&架构：每个神经网络有4 层。标准的神经网络每个隐藏层有250 个神经元，而该空间神经网络有50 个。他在隐藏层神经元上使用双曲正切激活函数。 &br&&/p&&p&训练：他在2014 年至2015 年的489 支股票的委托单薄上训练并测试了该网络（每支股票有一个单独的模型）。他使用了来自纳斯达克的
Level III 限价委托单薄数据，这些数据有着纳秒级别的十进制精度。训练包括了 50
TB 的数据，并且使用了50 个GPU 组成的集群。他总结了200个特征：现价委托单薄在首个50 非零买入和卖出（bid/ask）水平的价格和大小。他使用dropout 防止过拟合，并在每个隐藏层之间使用批规范化（batch
normalization）来防止内部的协变量转变（covariate
shift）。最后，使用RMSProp 算法完成训练。RMSProp类似于带有动量的随机梯度下降，但它通过一个过去梯度的移动平均（running
average）对梯度进行规范化。他使用了一个自适应学习速率——在任何时候，当训练错误率随着训练时间增加时，这个学习速率就会按一定的常数因子下降。他使用一个被一个验证集强加的提前停止（earlystopping）来减少过拟合。在训练时为了减少过拟合，他也用了一个
l^2 惩罚机制。&/p&&p&结果：他的结果显示限价委托单薄展现出了一定程度的局部空间结构。他能提前1 秒预测委托单薄，也能预测下一次买入/卖出变化的时候。这一空间神经网络超过了标准的神经网络和没有线性特征的逻辑回归。这两种神经网络都比逻辑回归的错误率低10%。&/p&&p&&strong&二、基于价格的分类模型&/strong&&/p&&p&1. Dixon 等人（2016）使用一个深度神经网络预测43 种大宗商品和外汇期货在接下来5 分钟的价格变化。&/p&&p&架构：他们的输入层有9896 个神经元，输入由滞后的价格差别和合同间的协动构成的特征。网络中有5 层学习到的全连接层。4个隐藏层中的第一层有1000 个神经元，而且后面的每层逐次减少100 个神经元。输出层有129 个神经元（每一类{-1,0,1} 对应3 个神经元，乘以43个合同）。&/p&&p&训练：他们使用标准的带有随机梯度下降的反向传播方法进行训练。他们通过使用mini-batching（依次在数个训练样本上计算梯度，而非单个样本）加速训练过程。他们使用一个英特尔Xeon Phi 协处理器进行训练，而非使用英伟达GPU 。&/p&&p&结果：总体上，他们报告在三类分类上实现了42% 的准确率。他们做了一些前行训练（walk-forward
training），而非传统的回测（backtest）。他们的箱形图（boxplot）展示了一些来自每一合同mini-backtest 的普遍积极的夏普比率。他们没有把交易成本或者交叉买入/卖出差价考虑在内。他们所有的预测和特征都基于每5 分钟最后时刻的中间价位。&/p&&p&2. Takeuchi 和 Lee（2013）想要通过预测哪支股票将有比中值更高或更低的月度收益（monthly returns）来加强动量效应（momentum effect）。&/p&&p&架构：他们使用一个由堆栈RBM 组成的自动编码器提取来自股票价格的特征，然后他们将特征送入一个前馈神经网络分类器。每个RBM 包含由对称链（symmetric
links）连接的可见单位层和隐藏单位层。第一层有33 个单位，用于输入来自某个时候一支股票的特征。对每个月t 而言，特征包括t-2月到t-13 月12 个月份的特征，以及对应t 月的近似20 天的回报。他们通过计算关于所有股票每个月或每天的横切面（cross-section）的 z-得分，正则化每个回报特征。编码器最终层的隐藏单位的数量急剧缩减，强迫降维。输出层有2 个单位，对应股票是否低于或高于月度收益的中间值。最终层的大小依次为33-40-4-50-2。 &br&&/p&&p&训练：在预训练期间，他们将数据集分割成更小的、非重叠性的mini-batches。然后，他们展开RBM 形成一个编码解码器，使用反向传播对其进行精调。他们考虑了所有在NYSE、AMEX或纳斯达克上交易的价格高于5 美元的股票。他们在1965 年至1989 年的数据上进行训练（848,000支股票的每月样本），并在 1999 年至 2009 年的数据上进行测试（924,300支股票的每月样本）。一些训练数据被保留，作为层的数量和每层单位的数量的验证。&/p&&p&结果：他们总体的准确率大约是53%。但他们考虑到预测前面十分之一股票和后面十分之一股票之间的差别时，他们得到每月3.35% 的收益，或者每年45.93% 的收益。&/p&&p&3. Batres Estrada（2015）预测哪个标准普尔 500 指数的股票在哪天将有高于中值的回报，而且他的研究看起来受到了Takeuchi 和Lee（2013）论文的影响。&/p&&p&架构：他使用一个3 层DBN 结合到一个MLP。在每个隐层有400 个神经元，而且他使用到了S 形激活函数。输出层是一个带有两个输出神经元的Softmax 层，进行的是二元分类（中值之上或之下）。DBN由堆栈RBM 组成，每个进行连续的训练。 &br&&/p&&p&训练：他首先预训练了DBN 模块，然后使用反向传播精调整个DBN-MLP。输入包括33 个特征：t-2至t-13 月的月度对数收益率，20支股票在t 月的每日对数收益率，以及元月效应的指示变量。这些特征使用每个时间段的Z 得分进行正则化。他使用了1985 年至2006 年的标准普尔500 指数数据集，并按 70%、15% 和 15% 的比例分开分别用作训练、验证和测试。他使用验证数据选择层数、神经元数和正则化参数，也是使用early-stopping 防止过拟合。 &br&&/p&&p&结果：他的模型有53% 的准确率，超过了正则化逻辑回归以及一些MLP 基线。 &br&&/p&&p&4. Sharang 和Rao（2015）使用一个在技术指标上训练的DBN 交易一系列美国中期国债期货。&/p&&p&架构：他们使用一个包含2 个堆栈RBM 的DBN。第一个RBM 是Gaussian
Bernoulli（15个节点），第二个RBM 是Bernoulli（20节点）。DBN产生隐藏的特征，他们尝试将这些特征输入进3 个不同的分类器：正则化逻辑回归、支持向量机以及一个有2 个隐层的神经网络。他们预测如果 5 天内投资组合上升则结果是1，反之是-1。 &br&&/p&&p&训练：他们使用一个对比差异算法训练DBN。他们基于开仓、走高、走低、收盘利益和体量数据计算信号，这些数据最早的是1985 年的，2008年金融危机期间的一些点被移除了。他们使用20 个特征：在不同时间段计算得到的「日常趋势」，然后进行规范化。所有的参数使用一个验证数据集进行选择。当训练神经网络分类器时，他们提到在mini-batch 梯度下降训练期间使用一个动量参数将每次更新的系数收缩到一半。 &br&&/p&&p&结果：使用PCA 构建的投资组合对第一主成分没有什么影响。这种投资组合是对工具的人工延展，所以真正的交易是在ZF 和ZN 合同之间的差价完成的。所有的输入价格是中间价，意味着买卖差价被忽略了。结果看起来是有益的，三种分类模型的准确率比随机预测器高5%-10%。 &br&&/p&&p&5.
Zhu 等人（2016）使用震荡箱理论（oscillation box
theory）基于DBN 做交易决策。震荡箱理论表示，一个股票价格将在某个时间段在固定范围内震荡。如果价格超出了这个范围，然后它就进入了一个新的震荡箱。作者想要预测震荡箱的边界。他们的交易策略是当价格超出了上边界则买入股票，它低于下边界时则卖出股票。&/p&&p&架构：他们使用一个由堆栈RBM 构成的DBN 以及一个最后的反向传播层。&/p&&p&训练：他们使用block
sampling （块吉布斯采样）方法以一种无监督的方式贪婪地训练从低到高的每一层。然后，以监督方式训练反向传播层，它将精调整个模型。他们选择标准普尔500 指数中的400 支股票进行测试，而且测试集覆盖2004 到2005 年间的400 天。他们使用了开仓、走高、走低、收盘价格，还有技术分析指标，作为全部的14个模型输入。一些指标通过使用灰色关联分析（gray
relation analysis）或灰色关联度在预测中更具影响。&/p&&p&结果：在他们的交易策略中，每笔交易收取0.5% 的交易成本，并为stop-loss 和交易率增加了一些参数。我并未完全理解结果图，但报告称有极大的收益。&/p&&p&&strong&三、基于文本的分类模型&/strong&&/p&&p&1. R?nnqvist 和 Sarlin (2016) 使用新闻文章来预测银行危机。具体来说，他们创造了一种分类器来评价一个给定的句子是否暗示了危机（distress）或安宁（tranquility）。&/p&&p&架构：他们在这篇论文中使用了两个神经网络。第一个用于语义的预训练，以减少维度。为了做到这一点，他们在文本上运行一个滑动窗口（sliding
window），该窗口会取出一个包含5 个词的序列然后学习预测下一个词。他们使用了一种前馈拓扑（feed-forward
topology），其中一旦学习到了连接权重，中间的投射层（projection
layer）就会提供语义向量。他们也将句子的ID 包括到了该模型的输入中，以提供上下文语境和预测下一个词的信息。他们使用了二进制霍夫曼编码（binary
Huffman coding）将句子ID 和词映射到输入层中的激活模式（activation
pattern），这能依据频率粗糙地对词进行组织。他们说带有固定上下文大小的前馈拓扑在句子序列的建模上比循环神经网络更加高效。他们没有使用百万计的输入（一个词一个输入），而是使用了来自已经学到的语义模型的600 个输入。其第一层有600 个节点，中间层有50个修正线性隐藏节点，而输出层有两个节点（危机/安宁）。&/p&&p&训练：他们的训练使用了在 年金融危机中在101 家银行上观察到的243 个危机事件。他们使用了71.6 万个提及银行的句子，这些句子选自危机期间或之后路透社（Reuters）的660 万篇新闻文章。&/p&&p&结果：他们使用一种自定义的「有用性（Usefulness）」度量来评估他们的分类模型。评估通过交叉验证完成，并为每一个分类都分配了N 家银行。他们将危机的数量聚集到了不同的时间序列，但却没有继续深入去考虑创造一种交易策略。&/p&&p&2. Fehrer 和Feuerriegel (2015)训练了一个基于新闻头条预测德国股票收益的模型。&/p&&p&架构：他们使用了一种递归自编码器，在每一个自编码器上都有一个用于估计概率的附加softmax 层。他们执行了三类预测{-1, 0, 1} 来预测下一天与新闻头条相关的股票的收益。&/p&&p&训练：他们使用高斯噪声（gaussian noise）对权重进行了初始化，然后通过反向传播进行更新。他们使用了一个英语的ad-hoc 新闻发布数据集，其覆盖了 年之间关于德国市场的8359 个头条新闻。&/p&&p&结果：他们的递归自编码器有56% 的准确度，这比更传统的随机森林建模方法53% 的准确度更好。他们没有开发交易策略，公开发布了一个他们的代码Java 实施系统。&/p&&p&3.
Ding 等人(2015) 使用从新闻头条中提取出的结构化信息预测每天标准普尔500 指数的运动。他们使用OpenIE 处理头条来获取结构化的时间表征（执行器、动作、对象、时间）。他们使用一个神经张量网络通过成倍地结合事件参数（event
argument）来学习它们的语义组合性（semantic compositionality），而不是像标准神经网络那样只是绝对量地学习。&/p&&p&架构：他们结合了短期和长期的事件影响，使用了一个CNN 来执行输入事件序列的语义组合。他们在卷积层之上使用了一个最大池化层，这让该网络可以仅保留由卷积层生成的最有用的特征。他们有一个单独用于长期和中期事件的卷积层。这两个层与用于短期事件的输入层一起将信息馈送到一个隐藏层，然后再馈送到两个输出节点。&/p&&p&训练：他们从路透社和彭博社的新闻里提取出了1000 万个事件。为了进行训练，他们使用随机参数替换事件参数的方式来制造虚假的事件。在训练过程中，他们假设真实事件应该比受损的事件得分更高。当情况不是这样时，就更新模型的参数。&/p&&p&结果：他们发现结构化事件是比预测股市的词更好的特征。他们的方法的效果比基准方法好6%。他们预测了S&P 500 指数和15 支股票的情况，他们给出的表说明他们可以以65% 的准确度预测标准普尔500 指数。&/p&&p&&strong&四、波动预测&/strong&&/p&&p&1. Xiong 等人(2015)通过对开盘价、走高、走低和收盘价的估计来预测标准普尔500 指数的日常波动。 &br&&/p&&p&架构：他们使用了一个包含一个LSTM 模块的单一LSTM 隐藏层。他们使用每日的标准普尔500 指数的收益和波动作为输入。他们还囊括了25 个国内的谷歌趋势，覆盖了行业和经济的主要领域。&/p&&p&训练：他们使用了每次批处理（batch）带有 32 个采样器的Adam 方法，并使用平均绝对百分误差（MAPE）作为目标损失函数。他们设置了最大的LSTM 延迟以便涵盖10 个连续的观察。&/p&&p&结果：结果表明他们的LSTM 方法比GARCH、Ridge和LASSO 技术的效果都好。&/p&&p&&strong&五、投资组合优化&/strong&&/p&&p&1.
Heaton 等人(2016)尝试创造一种优于生物技术指数IBB 的投资组合。他们有一个目标：追踪少数股票和低验证误差的指数。他们也尝试在大规模下跌（drawdown）期间通过反相关（anti-correlated）来跑在指数的前面。他们没有直接对协方差矩阵建模，而是在深度架构拟合程序中进行训练，其允许出现非线性。&/p&&p&架构：他们使用了带有正则化和ReLU 的自动编码。他们的自动编码器有一个带有5 个神经元的隐藏层。&/p&&p&训练：他们使用了 年IBB 成份股的每周收益数据。他们自动编码了该指数中的所有股票，并评估了每只股票和它的自动编码的版本之间的不同之处。他们也关注了数量不断变化的其它股票，该数量是通过交叉验证选择的。&/p&&p&结果：他们发现追踪误差是包括在投资组合中的股票数量的函数，但似乎并没有和传统的方法进行比较。他们也使用正收益替代了指数下跌，并找到了追踪这种修改过的指数的投资组合。（来源：对冲笔记
原作者：Greg Harris
翻译：Richard_More）&/p&&br&&p&&strong&&strong&&strong&注：点击&/strong&&/strong&&/strong&&strong&&strong&&strong&&strong&&strong&&strong&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.quanttech.cn& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&bbs.quanttech.cn&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&。&/strong&&/strong&&/strong&进入量化掘金交流“源”地——量邦社区，带你一同开启量化世界的玄妙之门。&/strong&&/strong&&/strong&&/p&
导读：深度学习在图像识别和语音识别领域已经取得重大成就，但是，它在金融投资领域的效果还并没有得到广泛验证，所谓“深度学习黑箱”，到底有多深多黑，本文做了一些不错的研究工作。文中缩写：DBN = 深度信念网络LSTM = 长短期记忆网络MLP = 多层感知器R…
&p&Hi guys, I'm Monika, the Painting Animation Supervisor of &i&Loving Vincent&/i&. I've heard many people in China love this film. Thank you guys for your attention. My Chinese friend Harry hooked me up with this website and I would like to answer some questions about painting, animation and film. So leave a comment below and I'll talk to you if you got any questions about the film.&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/980032& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-cf8daa79bbccbe2e2dacbd_b.jpg& data-lens-id=&980032&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-cf8daa79bbccbe2e2dacbd_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/980032&/span&
&/a&&p&&/p&
Hi guys, I'm Monika, the Painting Animation Supervisor of Loving Vincent. I've heard many people in China love this film. Thank you guys for your attention. My Chinese friend Harry hooked me up with this website and I would like to answer…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b46335a87bcd8ffe9fa167ea7f25a064_b.jpg& data-rawwidth=&2560& data-rawheight=&1440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2560& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-b46335a87bcd8ffe9fa167ea7f25a064_r.jpg&&&/figure&&p&大约 2016 年 7 月，在室友的电脑上接触到了《守望先锋》这个游戏，看到了很多当初玩 FPS 游戏没有的设计：每一局比赛后的「全场最佳」、没有常规的计分面板、结束后为表现最好的队友 & 对手点赞、拥有不同技能的「英雄」而不是不同的枪、「暴雪出品」的游戏质量和彩蛋、丰富的背景故事让我一下爱上了这个游戏。对于我这种爱与美的守护者，自然选择了「天使」这个治疗型英雄，一玩就是快 300 个小时，天梯分数也从曾经的 1200 到了现在的 2600+（海淀白求恩#5408）。在沉迷了几个月之后开始好奇：这么好玩的游戏是怎么做出来的？在看了两场暴雪嘉年华、无数访谈资料之后深深的被这个游戏折服了。我觉得在这个「守望药丸」声音四起的时间里，是时候写一篇东西来介绍一下这个游戏背后的故事了。&/p&&h2&出师未捷&/h2&&p&2007 年，暴雪贴出招聘公告招人参与开发「Next-Gen MMO」项目，一时间谣言四起。直到 2008 年的暴雪嘉年华，暴雪 CEO Mike Morhaime 承认暴雪正在开发一个新的游戏，这个游戏和魔兽世界无关，它会有全新的世界观和设定，同时这款游戏并不是为了取代魔兽世界。人们认为暴雪在魔兽世界玩家数逐渐下滑的当时确实需要一款新的游戏来接替魔兽世界。2009 年，魔兽世界游戏总监 Jeff Kaplan 宣布接手这个新的项目，他提到这款游戏将会是全新的世界观、科幻和近未来的设定。之后项目就没有消息了，直到 2010 年 11 月，中国 NGA 论坛泄露了一张暴雪产品计划时间表，其中清楚的写着有一个叫「Titan」的项目将会在魔兽世界第五部资料片之后问世。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ee2209ca3dce_b.jpg& data-rawwidth=&1238& data-rawheight=&894& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1238& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ee2209ca3dce_r.jpg&&&figcaption&底部写着 Titan&/figcaption&&/figure&&p&泄露事件发生之后，暴雪中国总经理叶伟伦离职，暴雪联合创始人 Frank Pearce 也承认了「Titan」就是正在做的新项目。Mike Morhaime 表示：暴雪将会调遣最优秀的游戏开发者参与 Titan 项目，这其中包括了魔兽世界项目的人员，他们将会用来自魔兽世界的经验和教训来打造这个新的游戏，目的是为了打造一个全新的游戏，而不是一个魔兽世界 2.0。Paul Sams 表示：Titan 开发小组的实力无与伦比，这款游戏将会彻底颠覆人们对游戏的认知，暴雪已经为这款游戏做了 20 年计划，这个游戏比过去暴雪做过所有的游戏都要庞大。对于这支经历过《魔兽世界》《暗黑破坏神》的团队而言，无非就是重新复制一次成功而已，又有多难呢？&/p&&p&到了 2012 年，Titan 项目已经从早期的小型团队扩大到了 100 多人，尽管人数已经这么多了，但暴雪副总裁 Rob Pardo 依然表示 Titan 还有很长的路要走。距离放出招聘信息至今已经过去了 4 年，关于 Titan 的消息再一次传来则变成了坏消息：2013 年 5 月，暴雪决定重做整个游戏，并且将 70% 的开发力量转移到了其他项目组。2013 年暴雪嘉年华上，Mike Morhaime 说：重启后的 Titan 项目还有很多需要做，我们正在努力评估项目本身。&/p&&p&很快，时间来到了 2014 年暴雪嘉年华前夕，Mike Morhaime 宣布暴雪取消了 Titan 项目，原因是「我们没有在这个游戏中找到乐趣」，简而言之，这游戏不好玩。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-1c589cc60_b.jpg& data-rawwidth=&1978& data-rawheight=&1298& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1978& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-1c589cc60_r.jpg&&&figcaption&Titan 的设定&/figcaption&&/figure&&h2&卧薪尝胆&/h2&&p&大家都觉得这么多厉害的人，这么多的投入理应得到一个完美的游戏，然而现实并不是这样，暴雪最精英的 140 人团队开发一个可能是游戏史上最大投入的产品不幸失败，7 年心血付诸东流，很多成员一加入暴雪就在这个项目中，但多年过去后并没有做出产品，这让团队受到了巨大的打击，他们甚至在怀疑：我们是不是已经没有能力做出好游戏了？Jeff 说「我认为我们在所有能失败的地方都失败了」，对于这支曾经无比辉煌几乎没有经历过失败的团队而言，这次失败彻底击垮了他们的信心，团队士气无比低落。在这之后开发团队被精简成了一支很小的团队，同时这个小团队被告知：要么在未来 6 周想出一个新的项目，要么项目组解散。与此同时外界的评论也不绝于耳：「暴雪已经完蛋了」「他们再也没有新的想法了」「江郎才尽」…&/p&&p&对于这支被精简过的团队而言，虽然公司内部所有人都很支持他们，但只有自己才知道那种羞耻感，总有一种东西在鞭策着你去证明你还配在暴雪工作。在这个时候所有人都空前团结了起来，因为他们明白自己的能力绝对不止于此，他们急需一个重新证明自己的机会，如果抓不住这次，那可能世人知道的不再是「这个人 2008 年做了一个无比辉煌的游戏，叫《魔兽世界》」，而是「这个人做了一个叫泰坦的游戏，彻底失败，项目还被取消冲进了下水道」。不论未来做什么，所有人都需要面对未来如何合作、如何对待彼此，一切都过去了，要向前看。&/p&&p&于是大家分头去想一些有趣的想法，并约定在前两周进行尝试。最开始拿出的想法是基于《星际争霸》的故事，他们希望在这个宇宙里讲述不同方面和不同星球人们的故事，星际争霸团队也为这个想法提供了很多支持，甚至做出了很多细节的设计图出来，当时大家都觉得这个想法很靠谱，但保险起见他们还是选择把这个项目封存，再想几个出来。&/p&&p&「我们能不能脱离已有的暴雪的故事框架，探索出一个全新的世界呢？」Chris Metzen 说，如果有一个世界，这里生活着来自各种地方的人们会不会很有趣？当时的艺术总监 Bill Petrus 绘制了一张概念图，为整个游戏打下了基调。Jeff 则提议，不如我们做一个 FPS 游戏吧！&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-bc209f3a_b.jpg& data-rawwidth=&2446& data-rawheight=&816& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2446& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-bc209f3a_r.jpg&&&figcaption&Bill Petrus 绘制的概念图&/figcaption&&/figure&&p&团队决定把这个游戏定为基于职业的 MMO 游戏，职业有 6~9 个，但角色设计师 Jeremy Craig 说「与其做一个有 9 种职业的游戏，不如上来就搞 50 种」，但像魔兽世界做了这么久才 8 个职业，这个项目怎么可能做的到呢？不过好在当初的 Titan 给他们留下了丰厚的遗产，开发团队很快把这些角色浓缩到了几页 PPT 里。在大家在逐步设计职业的过程中，Jeremy 说：如果这些职业都有自己的背景和故事会怎么样？因为听起来大家总是会添加进更多的故事和人，与其这样不如直接把职业转化成不同的角色。这一下打开了所有人的视野。当时的经理 Ryan 来到正在做 PPT 的 Jeff 工位前说：你们不是要做一个 MMO 游戏么？这又是什么？Jeff 解释了一下，Ryan 说不要再浪费时间了，告诉团队吧。同时 Ryan 把这个粗糙的版本拿去给 Chris Metzen 看，结果他只听了 30 分钟就决定按这个路子来，其他的想法都不要再搞了。Jeff 告诉团队成员这个消息，大家都非常兴奋，同时 Jeff 让大家回去一人想一个英雄出来。&/p&&p&很快来到第二天，团队提供上来 48 个想法（当时魔兽世界的创意总监 Alex 也参与了这个活动中，他想出的想法是一个俄罗斯女性骑在一头熊上，拿着两把 AK-47，大招是熊也掏出两把 AK-47 = =）。有了这些想法之后，Jeff 下一个要做的事情是搞定老板，但就他做出来的 PPT 显然太糙了，在 Jeremy Craig 的帮助下得到了一个不错的 PPT，不仅包含了游戏角色，还有环境设定图，他们希望一发布就有至少 12 张可玩的地图，这时再次多亏了泰坦的遗产，让他们有更多的灵感可以创造出这么多的地图概念，这一系列设定来自设计师 Peter Lee。这个方案很快得到了 Mike 和 Franck 的支持。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d316ccc8deaa4a9cd3f76_b.jpg& data-rawwidth=&2450& data-rawheight=&1046& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2450& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-d316ccc8deaa4a9cd3f76_r.jpg&&&figcaption&英雄们&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-d90a85d7cb6e1c895fc3d_b.jpg& data-rawwidth=&2456& data-rawheight=&1048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2456& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-d90a85d7cb6e1c895fc3d_r.jpg&&&figcaption&地图们&/figcaption&&/figure&&p&时间很快来到了约定好的第六周，Jeff 还要来搞定 Bobby Kotick 这样的动视大佬，有趣的是动视曾经做出了可能是最成功的射击游戏《使命召唤》，一个曾经耗资巨大并且失败了的团队总监却跑来告诉他们：我们要做一个动视最需要的游戏，它是一个射击游戏。虽然这个开场白十分糟糕，但好在结果是好的。和之前 Mike 等暴雪高层讨论时的热烈不同，这些人则不怎么说话。在 Jeff 的演示过程中 Bobby 突然打断，让他把 PPT 往前翻 3 页，Jeff 以为是自己的财务预算做的太扯了，毕竟自己曾经花了那么多钱还没做出什么的。但发现 3 页前是角色全家福，Bobby 来到画前来来回回的看，并说：自己从没见过这样有魅力的角色设定。这张全家福来自概念设计师 Arnold Tsang，他并没有让其中的角色做一些夸张的动作来吸引眼球，对于这个世界来说，他们站在那里就足够证明这个世界的多彩和无限可能了。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-fb235a4bf85dcd27ccb56a_b.jpg& data-rawwidth=&2256& data-rawheight=&1256& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2256& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-fb235a4bf85dcd27ccb56a_r.jpg&&&figcaption&全家福&/figcaption&&/figure&&p&最终这个项目通过了所有老板的支持，进入了「开发准备期」，到了这个阶段意味着项目有资格起一个代号了，而这个项目的代号叫做：普罗米修斯（Prometheus），它为整个前泰坦团队带来了希望。不过有了项目代号并不代表可以正式立项和进入开发了，他们还需要通过两个重要的阶段：Tech Reboot（工程准备） 和 Core Combat（核心玩法测试）。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-94bbb18fe9_b.jpg& data-rawwidth=&2454& data-rawheight=&848& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2454& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-94bbb18fe9_r.jpg&&&figcaption&时间表&/figcaption&&/figure&&p&在守望先锋刚上线的时候，很多人都认为它是「泰坦计划」遗留下的垃圾拼凑出来的，但实际上守望先锋的游戏引擎是根据「泰坦计划」改造而来，删掉了超过 300 万行代码，只留下了 70 万行。客户端也是完全重做，光照引擎和材质也是一样。对于美术来说，有一部分来自「泰坦计划」的理念和设定，比如猎空和死神，但全都是从原画开始设计，他们并没有直接把「泰坦计划」中的设计照搬进守望先锋。Tech Reboot 做的事情就是让整个游戏变成 FPS 游戏，而不是过去的 MMO。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/446784& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic4.zhimg.com/80/v2-dc1c47b267_b.jpg& data-lens-id=&446784&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic4.zhimg.com/80/v2-dc1c47b267_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/446784&/span&
&p&在 Tech Reboot 完成后，整个团队开始着手准备核心玩法测试，从之前非常粗糙的版本很快进步到了一个没有那么粗糙但基本可以玩起来的版本。这个版本代号「开罗」，提供了 4 个英雄：猎空、死神、黑百合、法鸡，还有阿努比斯神殿地图。在这天他们召集了公司里的很多人参与测试，当时团队所有成员都没什么信心，毕竟曾经失败过，非常怕大家觉得这个游戏不好玩。但测试结果是所有人都非常兴奋，迫不及待的想要玩这个游戏。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/827776& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-a716ead85d5_b.jpg& data-lens-id=&827776&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-a716ead85d5_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/827776&/span&
&p&测试完成 Ryan 告诉 Jeff：我们要在 2014 年的暴雪嘉年华发布这个游戏，不是那种发个不知道在说什么的预告片，和一个浮夸的 logo 让大家去猜的「发布」，而是要提供 12 个英雄，3 张地图的试玩，要让大家知道我们是暴雪历史上第一支在项目被取消之后 1 年内又做出一款好玩游戏的团队。得到认可之后团队所有人开足马力目标 2014 暴雪嘉年华。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dd2c5cb415a7163104bfcd_b.jpg& data-rawwidth=&2440& data-rawheight=&976& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2440& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-dd2c5cb415a7163104bfcd_r.jpg&&&figcaption&发布时间表&/figcaption&&/figure&&h2&美术&/h2&&p&有了所有人的支持和鼓励，大家像打了鸡血一样努力干活，概念设计团队则是最开始着手的，他们希望明确出「我们的游戏视觉应该是什么样的？」，很快才华横溢的概念设计师 Ben Zhang 绘制出了第一张游戏战场中的概念图，可以看得出和暴雪过去的游戏不同，概念设计师们希望打造一个明亮的游戏世界，而不是像过去一样较为昏暗的感觉。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-7be46928ddaada2e09acf69_b.jpg& data-rawwidth=&1588& data-rawheight=&892& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1588& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-7be46928ddaada2e09acf69_r.jpg&&&figcaption&战场概念图（来自 Ben Zhang）&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b97d76efcc85c_b.jpg& data-rawwidth=&1594& data-rawheight=&840& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1594& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b97d76efcc85c_r.jpg&&&figcaption&第一视角（来自 Ben Zhang）&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-ba1d474f3c0b823eb743c7_b.jpg& data-rawwidth=&1996& data-rawheight=&1042& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1996& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-ba1d474f3c0b823eb743c7_r.jpg&&&figcaption&地图和场景（来自设计师 Peter Lee）&/figcaption&&/figure&&p&设计师们从「泰坦计划」中学到最重要的一课是「美术风格一定要切合暴雪的艺术价值」。设计师们画出概念稿之后，大家坐在一起研究暴雪之前的经典作品，试图归纳出「暴雪设计的艺术价值」。高级艺术监制 William Petras 还记得当时 Arnold Tsang 走到他的工位旁对他说：不管我们接下来要做什么游戏，不管艺术风格是什么样的，我们都要让我们的作品成为这本书的封面。说完他拿出了《暴雪的艺术》砸在了 William 的桌子上。正是这样的决心帮助他们很快得到了暴雪美术真正重要的核心：&/p&&ol&&li&可读性：如果说游戏是创意的表达，那么艺术就是表达本身，因此游戏的艺术必须要有可读性。&/li&&li&夸张的比例：星际中的枪兵、巨大的兽人等等，他们都有这夸张的比例。&/li&&li&有深度的故事：在暴雪的游戏中大家总是希望角色和环境可以表达出设计师们设定的世界观和传说故事。&/li&&li&身临其境： 大家希望守望先锋的地图和设定让你想要住在那里，想为之战斗，想为之奋斗。&/li&&li&手绘感：游戏一定要能提现设计师们的实力，从颜色的选择到每一个物品的绘制都要体现出这点。&/li&&/ol&&p&他们看着《星际争霸》《魔兽世界》《暗黑破坏神》这样的经典作品突然发现，暴雪描绘了那么多的世界，但「地球」，这个我们生活着的世界似乎从未被表现在游戏里。发现这点的设计师们非常兴奋，并决定把这个新的世界放在地球上。有了核心的艺术价值，也有了故事发生的地方，下一步他们开始确定《守望先锋》的艺术设计原则，以便让设计师们在同一个频道上工作。&/p&&p&第一点则是「多样性」，不仅包括了设计、颜色、形状的多样性，也要让玩家们觉得这个角色就是为我设计的，要有代入感，角色们要来自各个地方，有不同的特点和性格。第二点是「打造充满未来的希望城市」，那里要是一个你愿意生活，愿意为之战斗的地方 。第三点是「充满活力」，要让每一个角色有动感的形象、动画还有不同的姿势。第四点则是上面提到过的「手绘感」，每一个纹理都要有被艺术家打磨过的痕迹。基于这些原则，Arnold Tsang 修改了自己之前的设定图，变成了下面这个样子。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-5cb9f72a6bfde25655bfc_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-5cb9f72a6bfde25655bfc_r.jpg&&&figcaption&符合暴雪艺术价值的全家福&/figcaption&&/figure&&p&虽然托比昂不是第一个被创造出来的英雄（第一个是猎空），但他才是守望先锋团队艺术视觉参考的标准，他是第一个被建模并且围绕它做了很多工作的英雄。当他们做出第一个版本的托比昂时非常兴奋，感觉已经可以通过了。但你知道，在暴雪工作最好的一点就是所有的经典角色之前都会有一个大师等着你去请教，尤其是「矮人」这种经典设定。Arnold Tsang 把他们设计好的托比昂发给了 Samwise Didier（暴雪最早的艺术总监，基本是他奠定了暴雪的经典设计风格），想让他给点建议。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-2d9e35fff4a5f8ae91c9e_b.jpg& data-rawwidth=&1434& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1434& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-2d9e35fff4a5f8ae91c9e_r.jpg&&&figcaption&初版托比昂&/figcaption&&/figure&&p&Sam 提供了 2 个非常宝贵的建议：1、托比昂的轮廓不够有力，应该更加夸张一点，把之前所有的部分都夸张十倍出来看看效果。2、设计要和主题一致，设计中的每一个元素都应该有世界观的体现，把你们往他肚子上随便加上去的那些不知道是干什么的蓝色去掉看看，比如把他的肚子变成一个熔炉的感觉，同时让烟囱冒烟会不会更好？不要让添加上去的钳子变成摆设。&/p&&p&随后他们马上修改了一个版本，发现效果确实不错，最终成为了我们在游戏中看到的样子。另外托比昂（Torbjorn）这个名字来自首席技术美术设计师 Torbjorn Malmer，因为大家非常喜欢他的名字~&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-2aeeee1118c0_b.jpg& data-rawwidth=&1872& data-rawheight=&1036& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1872& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2aeeee1118c0_r.jpg&&&figcaption&修改后的托比昂&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e3f4ecb53ecc25d1bf7bd_b.jpg& data-rawwidth=&1872& data-rawheight=&1028& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1872& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e3f4ecb53ecc25d1bf7bd_r.jpg&&&figcaption&最终的托比昂&/figcaption&&/figure&&p&除了托比昂这类经典的暴雪英雄角色之外，他们还希望能够把经典的暴雪形象往前更近一步，于是有了 D.va、和尚这类《守望先锋》独创的角色。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-980b33d12bff204edcf898_b.jpg& data-rawwidth=&2260& data-rawheight=&1260& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2260& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-980b33d12bff204edcf898_r.jpg&&&figcaption&原创角色们&/figcaption&&/figure&&p&猎空是《守望先锋》中最重要的角色，没有之一。她是之前「泰坦计划」中的角色（Jumper）之一，是第一个被放进游戏里的角色，同时样式第一个提供试玩的角色，她帮助了设计团队明确了一个英雄应该怎么做。在设计猎空的同时，电影部门的同事们告诉他们：如果你要做一种全新的风格，那你可要保证每一个细节都要完美，不然会出麻烦。同时给他们的模型阶段提出了一堆问题。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-56e61d9bdad4dc6e115fae_b.jpg& data-rawwidth=&1574& data-rawheight=&888& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1574& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-56e61d9bdad4dc6e115fae_r.jpg&&&figcaption&设计流程&/figcaption&&/figure&&p&在角色设计团队忙着设计各种英雄的同时，环境设计团队也没闲着。他们在忙着思考：我们这些伟大的英雄们应该住在什么样的地方？同样的他们也和角色设计师一样总结了环境设计最重要的几个点：&/p&&ol&&li&营造地域感。一个场景一定要有特点，让人想去。比如花村就是一个很美，想让人去的地方。&/li&&li&戏剧化的光照。要让英雄们在一个最好的位置登场。&/li&&li&叙事。因为地图很小，角色的动作也很快，所以一定要想好如何在游戏里讲故事。比如花村里半藏和源氏大战后的那些痕迹等等。&/li&&li&令人难忘的远景。我们在地图中可以看到很遥远的地方，但自己却去不了，这会给人一种世界无限大的感觉。&/li&&/ol&&p&守望先锋团队过去的设计经验都在诸如魔兽世界这样的开放世界中，但对于 FPS 游戏来说过去的经验有时可能会成为负担，每一张地图需要考虑尺寸、交战地点和补给位置等等。&/p&&p&光照层面，在「艾兴瓦尔德」地图中可以看到终点上鲍德里奇牺牲的位置，一束光打了下来。同时在小镇的其他地方可以感觉到智械的入侵导致小镇居民不得不离开自己的家，在小镇的酒吧里，莱因哈特还刻下了自己的名字（新的短片：荣耀）。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-55fa2aa729bbb437cb9ea9e_b.jpg& data-rawwidth=&1870& data-rawheight=&1048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1870& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-55fa2aa729bbb437cb9ea9e_r.jpg&&&figcaption&艾兴瓦尓德&/figcaption&&/figure&&p&在颜色的选择上，魔兽世界项目给了团队很多启发：在魔兽世界的不同的地图上有不同的色调，同时表达不同的情绪和特点。早期的时候美术团队做了一些配色板，用来不同的地图上。比如花村，团队希望它是明亮的，有历史感，同时因为这里发生过手足相残，所以希望它看起来有一些悲伤，因此选择了樱花的配色。而对于阿努比斯神殿这张第一个诞生的地图来说，则希望有一种探险的感觉，要金光闪闪。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e207df0fb99a5e3570fdfe_b.jpg& data-rawwidth=&1582& data-rawheight=&884& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1582& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e207df0fb99a5e3570fdfe_r.jpg&&&figcaption&地图色板&/figcaption&&/figure&&p&在叙事层面，因为游戏的快节奏，设计团队和动画团队紧密合作，通过动画与游戏的结合表达整个设计想要讲的故事。比如努巴尼的出生点，可以看到 OR-15 机器人被攻击者打在了墙上，同时发布的奥丽莎短片讲述了整个故事。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-dfb08a2f38da_b.jpg& data-rawwidth=&1576& data-rawheight=&886& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1576& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-dfb08a2f38da_r.jpg&&&figcaption&奥丽莎短片&/figcaption&&/figure&&p&国王大道里矗立着孟达塔的雕像，但一开始没人知道他是谁，直到短片发布后大家认识了他，同时游戏团队回到游戏中添加了很多相关的内容，让你知道这里曾经发生过大事，而短片讲述了这一切。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-e6be1241de8ddc3d83f20fb030cab59c_b.jpg& data-rawwidth=&1732& data-rawheight=&974& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1732& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-e6be1241de8ddc3d83f20fb030cab59c_r.jpg&&&figcaption&国王大道&/figcaption&&/figure&&h2&动画&/h2&&p&美术风格和角色设定确定之后，接下来是时候让他们动起来了。对于普通玩家而言，进入游戏第一眼看到的就是自己的第一视角，他们通过这个界面了解整个游戏。对于第一视角而言，最重要的工作就是如何在保持角色个性的前提下做出各种有趣的双手、武器和镜头，同时不能太抢占注意力，因为第一视角是固定镜头，所以有很多可以作弊的机会，玩家不会在乎画面外面发生了什么。&/p&&p&大部分的第一视角动画设计师都会从第三视角开始，守望先锋团队也不例外，他们会首先从地三视角上去掉一些不必要的内容，比如麦克雷只会保留双手和帽子，因为他在放大招的时候会有帽子下压的效果。单对于和尚来说，还需要留着他的腿，因为他还会踢人- -&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-5d0fe80913a72fee1e5ccc_b.jpg& data-rawwidth=&1774& data-rawheight=&978& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1774& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-5d0fe80913a72fee1e5ccc_r.jpg&&&figcaption&麦克雷第一视角需要的部分&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2e81ee5bc85c4bc771a47_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&684& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2e81ee5bc85c4bc771a47_r.jpg&&&figcaption&和尚第一视角需要的部分&/figcaption&&/figure&&p&对于第一人称的动画流程来说，第一步是先要找到一个「黄金姿势」，一般会有第一人称动画设计师、第三人称动画设计师、武器建模师、角色设计师沟通，来确定这个人是谁，用的是什么武器，好让它正确的适配在屏幕上，同时还要让枪的方向在屏幕中间引导玩家的眼睛看到准星。下面这张图左边是早期黑百合的第一视角，这就是一个没有很好理解第一视角设计的不好的例子，在跟武器建模师商量之后修改成了右边的版本。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-abfe2f2f9d770e54f8c90fdf2d4d9678_b.jpg& data-rawwidth=&1566& data-rawheight=&754& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1566& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-abfe2f2f9d770e54f8c90fdf2d4d9678_r.jpg&&&figcaption&初版黑百合第一视角和修改版黑百合第一视角&/figcaption&&/figure&&p&FOV（Field of view）也是一个非常重要的设定，它决定了第一视角的视野大小。守望先锋允许玩家自行调整 FOV，不论是你躺在沙发上玩还是把脸贴在屏幕上，总有一个角度适合你。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-9df094eeaf29cb_b.jpg& data-rawwidth=&2022& data-rawheight=&1116& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2022& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-9df094eeaf29cb_r.jpg&&&figcaption&FOV 自定义&/figcaption&&/figure&&p&所有的视角调整完毕之后的样子&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-0e9bba3af68dd4c9cc11_b.jpg& data-rawwidth=&1822& data-rawheight=&1086& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1822& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-0e9bba3af68dd4c9cc11_r.jpg&&&figcaption&调整后的第一视角们&/figcaption&&/figure&&p&当确定好「黄金姿势」之后，动画师需要根据角色的个性来调整他们动作变化时的感觉。比如麦克雷是一个老练的牛仔，目标坚定，所以他在转向时枪不会晃动太大；和尚飘在空中，所以他在转向的时候需要有一些惯性，相比麦克雷没有那么稳定。相比和尚，堡垒也是一个机器人，但他的感觉会更沉重和敦实，没有和尚那么优雅，所以它的转向动作会更稳定一些。除了转向动作，在跑动状态下也需要考虑不同的倾斜角度，前后左右的角度会有所不同。对于狂鼠这个角色来说，第一版本的移动视角走路是比较稳定的，但当第一视角设计师看到第三视角动画的时候发现狂鼠有一条腿是假的，因此他走路并不稳定，所以在第一视角的状态下应该也不稳定才对，同时狂鼠作为一个捡垃圾的人，他的武器也应该是由各种垃圾拼凑而成，这点也需要体现在第一视角中。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26dda5867a0_b.jpg& data-rawwidth=&1560& data-rawheight=&696& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1560& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26dda5867a0_r.jpg&&&figcaption&对于麦克雷的开枪效果，会有一个先伸出去很远然后再弹起来的效果，这样看起来更逼真和干脆，这种弹性效果在守望先锋里到处都是&/figcaption&&/figure&&p&不同英雄的重新装弹也有他们独特的个性在里面，比如捡垃圾路霸填进去的就是一堆垃圾、自信的 D.va 则是甩枪还有不知道为什么那么有钱的死神。第一视角和第三视角动画师需要非常紧密的配合，他们彼此之间也有很多不同的地方。&/p&&p&动画师 David Gibson 刚刚加入暴雪，时间已经来到了暴雪嘉年华前夕，他被分到了小美的动画设计，而这个时候小美已经确定了美术风格和骨骼动画也都已经确定，David 的目标是延续当前的设计风格，并通过动画帮助小美成为一个有个性的角色。接到任务后 David Gibson 和 Arnold Tsang（首席角色概念设计师）、Ben Zhang（高级概念设计师）、Michael Chu（首席编剧）等人坐下来头脑风暴了一下，最终确定了小美应该是一个书呆子气的科学家，有些害羞，很年轻，待人亲切，很活泼。David 则发现了另外一面：她并不是完全的自信，有一些自我怀疑，倾向看到事情好的一面，很积极，但不是像莱因哈特那种强大自信的人。这点非常重要，这几乎确定了小美身上的特点。&/p&&p&根据已有的概念设计，小美的穿着和武器并不允许她做像猎空那样比较夸张的动作。为了找到更多灵感，David 去找了很多想象中小美的样子，他在工作的时候另外一块屏幕上放满了这些素材，这样可以帮助自己走在正确的路线上。同时他还参考了已经做出来的 5 个女性角色（猎空、百合、毛妹、天使、三妹），跟进她们的站姿做了一个小美的站姿，做好之后自己看了一下，发现这个小美很陌生，并没有感受到她的害羞和缺乏自信，相比之下非常强势。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-c7dca9728f7f_b.jpg& data-rawwidth=&990& data-rawheight=&496& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&990& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-c7dca9728f7f_r.jpg&&&figcaption&小美的素材们&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ef64d45b4de0b5291ccea05_b.jpg& data-rawwidth=&693& data-rawheight=&362& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&693& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ef64d45b4de0b5291ccea05_r.jpg&&&figcaption&「A 型站姿」的女英雄们&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2efc62ebff5dccb07a3b_b.jpg& data-rawwidth=&694& data-rawheight=&366& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&694& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2efc62ebff5dccb07a3b_r.jpg&&&figcaption&「A 型站姿」的小美&/figcaption&&/figure&&p&造成这个问题的原因是「A 型站姿」，同时肩膀向后，脖子很长。这个特点导致角色看起来十分强势，这个感觉并不适合小美这个角色，于是 David 经过一番尝试和调整，设计了一个草稿，大家 review 之后经过简单修改得到了最终看起来害羞、不完全自信、被我们喜欢的美妈~&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b853c422d866_b.jpg& data-rawwidth=&745& data-rawheight=&522& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&745& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-b853c422d866_r.jpg&&&figcaption&草稿&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-1fcfa50ad9283eef4af8d21a_b.jpg& data-rawwidth=&986& data-rawheight=&467& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&986& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-1fcfa50ad9283eef4af8d21a_r.jpg&&&figcaption&最终版&/figcaption&&/figure&&p&确定了静态站姿之后就需要着手让她动起来了，因为小美的性格，她在跑动时胳膊被设定为往外运动，同时让她看起来更加轻盈和充满活力，这样可以体现出小美这个角色的努力和可爱。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/050624& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-0d64ebe92ef86b590e9d_b.jpg& data-lens-id=&050624&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-0d64ebe92ef86b590e9d_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/050624&/span&
&p&运动部分的动画后，动画师们下一个需要思考的问题就是，这些英雄们平时会做什么？他们平时的表情是什么样的？小美这个角色非常可爱，而且她还有一个更加可爱的小伙伴「雪球」，针对人物特点，David 为小美赋予了新的表现自己性格的表情和动作。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/520512& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-062c9bd6a57a977fe7c710_b.jpg& data-lens-id=&520512&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-062c9bd6a57a977fe7c710_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/520512&/span&
&h2&音效&/h2&&p&截止到现在，所有视觉方面都已经完成了，但对于一个游戏来说，声音的价值不言而喻，它可以衬托气氛、反应战场状态等等，Jeff Kaplan 给音效团队的目标则是：&b&我可以关掉显示器仅凭声音就可以玩这个游戏&/b&。&/p&&p&守望先锋中每一名英雄都有自己的特点，他们在游戏中的对话和移动中的声音各不相同，在确定声音特点时，设计师们会为每一名英雄确定自己的性格，基于性格特点来确定声音应该是什么感觉的。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-eec08a891296_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&2780& data-rawheight=&1318& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2780& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-eec08a891296_r.jpg&&&/figure&&p&对于源氏来说，大家对他的设定是「快、有切割感、锐利、敏捷」。基于这个大前提，源氏的声音采样就会来自下面这些东西。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b9dbe38b77a30d5cbdf3acd_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b9dbe38b77a30d5cbdf3acd_r.jpg&&&figcaption&是的你没看错，就是些蛋糕模具、开瓶器和 iPhone 充电线…&/figcaption&&/figure&&p&因为每一个角色的性格都不同，所以每个角色的声音都不同，甚至细到了身体每个部位的声音，比如路霸的靴子、夹克发出的声音。正是这些不同的声音让每一位英雄都有自己的特点，在战场上也可以根据这些知道有谁在靠近你。&/p&&p&在紧张的战斗中我们是很难分出精力打字或语音的，因此战斗过程中的音效很大程度上需要及时的为玩家反应战场状况，我们在战斗过程中会听到各种各样的声音，不仅仅是放大的时候，比如「屏障要摧毁了」「我准备好复活你们了」「正在夺取目标点」「发现狙击手」这类可以帮助你判断应该如何进行下一步操作的音效也至关重要，针对不同的目标和状态让英雄说出不同的台词，这是由一套叫做 Informative Hero VO 的系统做到的。&/p&&p&各位如果曾经打过 CS 就会知道，在战斗过程中非常重要的一件事就是听脚步声，根据脚步声判断敌人的距离，从而获得战斗优势的。守望先锋的声音系统则比 CS 复杂的多，比如当战场上存在 DJ 这个英雄并且在加速时，DJ 友军的脚步声就会比平常大的多。如果敌人混在你的队友身边一起行动时，敌人的脚步声也会远大于队友的脚步声。&/p&&p&《守望先锋》的音效系统尝试了 HDR（High Dynamic Range）混音，各种各样的声音混杂在一起，玩家则很有可能错过重要的信息，那声音的优先级则势必需要被体现。在传统的 FPS 游戏中，关于音效的大小高低基本上取决于物理距离和物理障碍物，我们会根据声音的大小来判断所受的威胁程度。而在《守望先锋》中，这个规则被打破了，他们不再根据物理距离判断声音大小，而是根据你所受威胁的程度，这项功能来自一个叫「Sound Importance Factors」的系统，这套系统的标准如下：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-bcefe50feb10f0b_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1970& data-rawheight=&956& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1970& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-bcefe50feb10f0b_r.jpg&&&/figure&&p&在具体的战斗表现中如下：蓝色箭头是你，你的 4 点钟方向有个狂鼠，他没看到你，此时他对你的威胁程度是 40。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0c035e13efdd58c26ed24e98c5af99ae_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1720& data-rawheight=&984& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1720& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0c035e13efdd58c26ed24e98c5af99ae_r.jpg&&&/figure&&p&这个时候来个个天使，在你的 2 点钟方向，也没有看到你，她对你的威胁程度是 20，没有狂鼠对你的威胁大（如果开大了可能就不一定了= =）。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e216cddc21a97_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1880& data-rawheight=&990& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1880& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e216cddc21a97_r.jpg&&&/figure&&p&这个时候寡妇在你的 9 点钟方向出现了，很不幸她还打开了瞄准镜瞄准了你，此时她对你的威胁程度达到了 120（此种状态的最高等级），同时需要注意的是狂鼠对你的威胁等级下降了。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-5db99fe6ecd01da31355d0dacd90ae1d_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1910& data-rawheight=&982& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1910& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-5db99fe6ecd01da31355d0dacd90ae1d_r.jpg&&&/figure&&p&还没完，正当你战战兢兢不知道该做什么的时候，11 点钟方向又来了个裂空，她也看到你了，此时她对你的威胁等级是 100。需要注意的是，天使的威胁等级下降至可以忽略不计的状态。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ddbf1f6bdde2a7e1588d6_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1942& data-rawheight=&998& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1942& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ddbf1f6bdde2a7e1588d6_r.jpg&&&/figure&&p&到了这个时候我们可以看到目前对你威胁等级最高的英雄是寡妇，所以此时如果她要开枪，你中弹和死亡的几率是最高的，所以她的枪声也是最大的。我想每个人都应该感受到过黑百合震耳欲聋的枪声…&/p&&p&上面提到的颜色一共有 4 个等级，具体实现则是在 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.audiokinetic.com/zh/products/wwise/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wwise&/a& 引擎中提供了 High、Normal、Low 和 Cull 4 个有效程度。这个系统还可以帮助识别敌我，针对不同的英雄不同状态分别处理他的声音大小和状态。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-04b9ca4ce4_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&184& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-04b9ca4ce4_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-92ce77a195c007b7aba48_b.jpg& data-rawwidth=&1748& data-rawheight=&1300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1748& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-92ce77a195c007b7aba48_r.jpg&&&figcaption&守望先锋音效团队&/figcaption&&/figure&&h2&英雄&/h2&&p&一个伟大的游戏一定会有一个属于自己的世界观和故事，「有深度的故事」是暴雪系游戏的最大特点之一，守望先锋也不例外。如何准确的表达游戏的主题和英雄们的性格是一件非常重要的事情。&/p&&p&因为游戏的特殊性，守望先锋放弃了暴雪擅长的将故事做进游戏里的方式，而是选择了在游戏之外讲故事，英雄作为游戏的核心，编剧团队通过漫画、短片让每一个英雄可以获得足够的聚焦，让角色的故事更加丰满，让只想玩游戏的人可以好好玩游戏，想要了解背景和故事的人可以通过短片、漫画等各种媒体形式去了解每一个角色的过去。&/p&&p&守望先锋被设定在一个「近未来」的地球上，整个世界并没有那么完美，不论是种族还是性取向这类关于「包容性」的话题，还是战争和平等，这些冲突都是有可能在我们身边发生；同时地图也有对标，象征着不同国家的文化，可以让人们把他们更好的和真实世界对应，增强了自己就是一个英雄，在为了这个世界的未来战斗的感觉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-bbd72ea685b1ed2e71e7_b.jpg& data-rawwidth=&792& data-rawheight=&445& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&792& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-bbd72ea685b1ed2e71e7_r.jpg&&&figcaption&守望先锋世界和真实世界的对应&/figcaption&&/figure&&p&&b&英雄作为守望先锋的绝对核心&/b&，他们的数量在未来一定是会被扩展的，在英雄越来越多的时候，他们之间的区别则变的非常重要，这也是守望先锋和其他游戏最大的区别之一。英雄的多元化不仅仅是国籍而已，还包括了他们的能力、个性、背景、目标、和其他英雄之间的关系、声音。比如莱因哈特总是渴望保护他的队友，这点不论是动画还是他的技能，总是能被很好的表现出来。而背景故事可以帮助我们理解这个英雄在为了什么而战斗？小美是一名科学家，也是风暴中唯一的幸存者，她在努力让这个世界变得更加适合人们生活，也是为了继续执行任务，继承逝去队友们的意志。每个英雄总有自己战斗的理由，这点从不例外。安娜和法鸡之间故事也传递了她们母女之间的故事：法鸡从小在守望先锋中长大，渴望成为一名伟大的英雄，但她的妈妈却为此付出了巨大的代价。士兵 76 和死神之间的恩怨、狂鼠和路霸这对基友的故事等等都在推动着故事的发展。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-f3b299291cfc8cbb7553f_b.jpg& data-rawwidth=&787& data-rawheight=&440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&787& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-f3b299291cfc8cbb7553f_r.jpg&&&figcaption&英雄们的家&/figcaption&&/figure&&p&英雄之间对于这个世界的理解可能并不一致，比如作为反面角色的路霸和狂鼠这一对在全世界疯狂制造爆炸和冲突的罪犯，当你开始了解澳大利亚内陆的辐射让狂鼠的性格大变，开始热爱爆炸；更早出生的路霸则看到了自己的家园变成了一片焦土，这也让他变的沉默，你会开始理解他们这么做的原因到底是什么时，可能就不会再单纯的认为他们就只是无脑罪犯而已。&/p&&p&每一个英雄的真实感还有一个重要的来源就是声音，团队总是会试图找到符合英雄设定的配音演员，这可以让角色更加真是，但这种情况并不是总有。比如安娜，团队希望能够找到一个能说阿拉伯语的配音演员，远在开罗的 Aysha Selim 收到了邀请，因为时差，她总是需要和大家协调工作时间。来自中国的英雄小美，自然也需要一名来自中国的配音演员，我们可爱的 &a class=&member_mention& href=&http://www.zhihu.com/people/e827eec94cb4b& data-hash=&e827eec94cb4b& data-hovercard=&p$b$e827eec94cb4b&&@EliseZhang&/a& 不负众望的完美表现了小美的活泼与害羞。另一方面，Jonny Cruz 并不是巴西人，也不会说葡萄牙语，但他对角色的诠释非常到位，这也让他得到了卢西奥这一角色。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-378fac5ea9a3f2e64cd4f10_b.jpg& data-rawwidth=&1820& data-rawheight=&1213& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=}
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ARP病毒。。。。 如果所有网页都出现此提示证明中了 ARP病毒。。。。下载ANTI ARP 或360的ARP防火墙。。。并且查杀病毒。
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大家可以看到图片的是黄条空间，黄条空间的意思就是你可以进入，好友不能进入，空间上方会显示小黄条申诉程序。今天小编就告诉大家解封小黄条空间的方法，大家进入空间先清空所有内容信息，包括QQ空间回收站的都要清除掉，然后就可以去申诉空间解封了。
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小编只是为大家提供申诉词，先说明不保证100%能解封成功。
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我这个算黄条吗？自己也进不了自己空间。
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我这永久的。。把
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兄弟能不能帮帮我
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电话：400-工作日 8:30-17:30在线&p&看了很多答案，居然没有人提大名鼎鼎的网页排序，以难易程度和价值大小来衡量，这大概是线性代数“性价比”极高的一个应用了吧，首答献给它。&/p&&p&知乎上有很多关于网页排序算法的专业评论，有兴趣的朋友可以移步查阅，我主要从线性代数的角度加以解释。&/p&&p&先来玩一个幼儿园的小朋友们都可以参与的小游戏，老师给三位小朋友小红、小明和小文各发了6个糖果，为了培养他们的分享精神，要求他们将自己手中的糖果分给其余的两位小朋友。 &/p&&p&小红喜欢小明很久了，她毫不犹豫地就把自己的6个糖果全部给了小明；小明对小红和小文都不讨厌，但似乎更偏向小文，他把自己的6个糖果分成了两份，2个给了小红，4个给了小文；小文则是个中立派，她觉得小红和小明都是自己的好朋友，没道理不平均分配，于是两人各给3个。在这一轮分糖果的游戏结束之后，小红手中的糖果数变成5个，小明9个，而小文只剩下了4个。&/p&&p&这时候老师突发奇想，如果让这三位小朋友按照刚才的原则再分一轮、再分两轮……一直分到第&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&轮，结果会是怎样？ &/p&&p&现在，“线性代数”君可以登场了，假设小红在第n轮分发后持有的糖果数为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_n& alt=&x_n& eeimg=&1&& ，小明为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=y_n& alt=&y_n& eeimg=&1&& ，小文为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=z_n& alt=&z_n& eeimg=&1&& ，那么&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-db0e579f62da383153aeee_b.jpg& data-rawwidth=&265& data-rawheight=&158& class=&content_image& width=&265&&&/figure&&p&这玩意儿的学名叫作“线性变换”，写成矩阵的形式就是 &/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-c9aaf1cfa70a99c2fc303bb_b.jpg& data-rawwidth=&261& data-rawheight=&158& class=&content_image& width=&261&&&/figure&&p&若记系数矩阵和未知数向量为&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-57dfb0defe84c35cf2c8ffc_b.jpg& data-rawwidth=&248& data-rawheight=&127& class=&content_image& width=&248&&&/figure&&p&我们就得到了一个递推关系&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_%7Bn%2B1%7D%3DA%5Ccdot+P_n& alt=&P_{n+1}=A\cdot P_n& eeimg=&1&&&p&因此，老师若是想知道&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&轮过后的情况，只需要计算&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A%5En& alt=&A^n& eeimg=&1&&，因为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_n%3DA%5En+%5Ccdot+P_0& alt=&P_n=A^n \cdot P_0& eeimg=&1&&。&/p&&p&鉴于三位小朋友在最初确定分糖果原则的时候没有互相商量，全凭个人喜好，所以这个游戏能持续多久是不好说的（可能几轮之后老师就已经疯了，因为分数矩阵的乘法真的很难算，糖果也不好切），但我惊奇地发现（偷偷用计算器算的）60多轮之后&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A& alt=&A& eeimg=&1&&的幂次就已经趋于稳定了，此后不管你再进行多少轮，三位小朋友手中的糖果数都不会发生大的改变，小红和小文的糖果数一样，大约5个，小明多一点，大概8个。&/p&&p&数学上，这种状态称为“收敛”，最后的结果叫作“极限”，用符号来表示就是&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Clim_%7Bn%5Cto+%5Cinfty%7DP_n+%3DP& alt=&\lim_{n\to \infty}P_n =P& eeimg=&1&&&p&很明显，这与&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A%5En+& alt=&A^n & eeimg=&1&&的收敛性有关，要是矩阵&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=A& alt=&A& eeimg=&1&& 取得不好，大家是很有可能玩到精神分裂的。&/p&&p&好的，现在我们可以转向网页排序了。网页排序问题源于搜索结果的筛选，现在的互联网那么大，包含同一个搜索信息的网页很可能达到上亿的量级，如何把用户最想要的网页优先呈现呢？&/p&&p&在知乎里，这个问题好解决，因为“问题”有关注数，“回答”有点赞数和评论数，那些指标越高的问题和答案就越有可能是知友们感兴趣的，优先推荐它们就可以了。但在互联网上，这个办法行不通，我们不能要求每个用户在浏览一个网页之后都给这个网页评分，就算能这样要求，这个评分也是实时变动的，你得不停地对网页顺序进行重排，很不经济。&/p&&p&那么，用关键词在网页中出现的次数作为重要性的指标如何？&/p&&p&听起来很有道理，关键词出现的次数越多就越是意味着这个网页与搜索信息高度相关，但实际操作起来，这种排法很容易崩溃，因为你将面对大量的“流氓网页”。比如，若你某天对“皮革”的相关信息产生了兴趣，到网上搜了一下，结果排在前面的很有可能是下面的内容&/p&&p&“江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！江南皮革厂倒闭了！……”&/p&&p&所以这条路也不行。&/p&&p&终于，有人想到了一个只依赖互联网本身架构的办法，用链接到一个网页的网页数量来衡量一个网页的重要性，这个灵感借助了科研工作中的引用评价体系，一篇文章被他引的次数越多，这篇文章的评价就应该越高。接受了这一点，你甚至可以要求排名越高的网页在链接到其它网页时占有更高的评价权重，比方说我的回答被某个高票答案引用了，自然说明我的回答也很有价值。&/p&&p&这种想法看起来有些复杂，但在数学上却很好实现，跟上面幼儿园小朋友们玩的分糖果游戏是一样的！&/p&&p&假设我们把互联网上所有网页的排序指标写成一个列向量 &/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f6e3a6caf7bdd640eeb7_b.jpg& data-rawwidth=&112& data-rawheight=&174& class=&content_image& width=&112&&&/figure&&p&其中，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_i%5E%7B%28n%29%7D& alt=&x_i^{(n)}& eeimg=&1&& 代表了网民朋友们第&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&次到互联网上闲逛时浏览到第&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=i& alt=&i& eeimg=&1&&个网页（记为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i+& alt=&w_i & eeimg=&1&&）的概率，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&& 是互联网上的网页总数。很明显，被浏览到的概率越大的网页在搜索结果中的排序应该越靠前。 &/p&&p&现在，我们做一个重要的假设：若被网页&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i& alt=&w_i& eeimg=&1&& 所链接的网页数有&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=N_i& alt=&N_i& eeimg=&1&& 个，则网友们浏览到&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i& alt=&w_i& eeimg=&1&& 时，将以&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN_i& alt=&1/N_i& eeimg=&1&& 的平均概率点击这些链接，跳转到一个新的网页。虽然每个人在点击链接时都有自己的选择偏好，但基于海量行为的模拟，平均概率的假设是很靠谱的。接下来，我们构造一个矩阵&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&，它的元素按如下的方式定义：若网页&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_j& alt=&w_j& eeimg=&1&&有一个链接指向&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_i& alt=&w_i& eeimg=&1&&，则&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H_%7Bij%7D%3D1%2FN_j& alt=&H_{ij}=1/N_j& eeimg=&1&& ；否则&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H_%7Bij%7D%3D0& alt=&H_{ij}=0& eeimg=&1&&。&/p&&p&接着，我们定义一个递推关系&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_%7Bn%2B1%7D%3DH%5Ccdot+P_n& alt=&P_{n+1}=H\cdot P_n& eeimg=&1&&&p&也即&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=P_%7Bn%2B1%7D& alt=&P_{n+1}& eeimg=&1&&中的元素计算公式为&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_i%5E%7B%28n%2B1%29%7D%3D%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5EN+H_%7Bij%7D%5Ccdot+x_j%5E%7B%28n%29%7D& alt=&x_i^{(n+1)}=\sum_{j=1}^N H_{ij}\cdot x_j^{(n)}& eeimg=&1&&&p&这说明网页&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=w_j& alt=&w_j& eeimg=&1&& 对&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_i%5E%7B%28n%2B1%29%7D& alt=&x_i^{(n+1)}& eeimg=&1&& 所作的贡献正比于&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=x_j%5E%7B%28n%29%7D& alt=&x_j^{(n)}& eeimg=&1&& 的值，完美符合我们一开始设定的原则。&/p&&p&如同小朋友们分糖果那样，随着&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=n& alt=&n& eeimg=&1&&的增大，倘若&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H%5En& alt=&H^n& eeimg=&1&& 能够收敛到一个确定的矩阵，那就意味着互联网上的广大网友们手牵手、肩并肩地创造了一个和谐稳定的新局面，每个网页被浏览到的概率都被固定下来了，可以拿来作为网页排序的依据，并且它只依赖于网页之间的关系，能够事先计算好结果并储存在服务器中，终端搜索时随搜随用，大大节省了搜索时间。&/p&&p&这就是著名网页排序算法“PageRank”的核心思想，它真的只用到了矩阵乘法哦，而它的发明人拉里·佩奇（恰好就叫“Page”）和谢尔盖·布林凭借此项算法创办了Google，彻底颠覆了整个互联网搜索引擎类产品的制造方法。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-c8ca987aceb_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&312& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-c8ca987aceb_r.jpg&&&/figure&&p&（注：图片来自网络）&/p&&p&当然，上面的“核心思想”未必很好地模拟了现实情况，因为它假设的原则有些瑕疵。&/p&&p&首先，当你遇到一个没有给出任何链接的网页时，按照规则你应该立刻关上电脑，结束浏览，因为这种网页就像一个“黑洞”，吸进去你就走不出来了；其次，人们未必会按照佩奇和布林的想法乖乖地点击网页上的某个链接，而是很有可能漫无目的地打开一个新的页面，此时上面给出的算法并不能覆盖这种情况。更要命的是&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H%5En& alt=&H^n& eeimg=&1&&本身还不一定收敛呢，倘若它不收敛，整个“PageRank”就将前功尽弃。&/p&&p&为了解决这些问题，佩奇和布林对他们的算法进行了修改，当人们遇到“黑洞”网页时，他们假设人们会继续浏览，并以&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&&的平均概率点开互联网上某一个新的网页，这相当于将&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&中元素全为0的列换成元素全为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&&。同时，令&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=G& alt=&G& eeimg=&1&&为元素全为&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&&的&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=N& alt=&N& eeimg=&1&&阶矩阵，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Calpha& alt=&\alpha& eeimg=&1&&为一个小于1的正数，他们用矩阵&/p&&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%281-%5Calpha%29%5Ccdot+H%2B%5Calpha%5Ccdot+G& alt=&(1-\alpha)\cdot H+\alpha\cdot G& eeimg=&1&&&p&去代替&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&。这样做的意义是当人们停留在某一个网页时，他有&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Calpha& alt=&\alpha& eeimg=&1&&的概率不点击链接，而是以&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=1%2FN& alt=&1/N& eeimg=&1&& 的平均概率点开一个新的网页。如此一来，&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H& alt=&H& eeimg=&1&&就变成了一个元素均为正数的随机矩阵（每列元素之和为1）， 马尔可夫理论能够证明此时&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=H%5En& alt=&H^n& eeimg=&1&&是收敛的。&/p&&p&现在，“PageRank”真正可行了，它的门槛看上去是很低的，只要懂矩阵乘法就可以进行计算了，但这并不意味着搜索产品人人都能去做，海量数据的存储和处理能力，排序算法的收敛速度等构成了搜索产品的技术壁垒。像上面出现的因子&img src=&//www.zhihu.com/equation?tex=%5Calpha& alt=&\alpha& eeimg=&1&&就是一个决定了收敛速度的重要参数，它的选取可是一个技术活，最终要回到对人类网络行为的深入研究，某些公司决定这些参数的方式是大数据＋机器学习，另一些公司则是大数据＋领导拍脑门儿，呵呵，虽然这看上去很像一个笑话，但人类经验在某些时候确实比人工智能更加有效。
&/p&&p&以上。&/p&
看了很多答案，居然没有人提大名鼎鼎的网页排序，以难易程度和价值大小来衡量，这大概是线性代数“性价比”极高的一个应用了吧，首答献给它。知乎上有很多关于网页排序算法的专业评论，有兴趣的朋友可以移步查阅，我主要从线性代数的角度加以解释。先来玩一…
导读：深度学习在图像识别和语音识别领域已经取得重大成就，但是，它在金融投资领域的效果还并没有得到广泛验证，所谓“深度学习黑箱”，到底有多深多黑，本文做了一些不错的研究工作。&p&文中缩写：&/p&&p&DBN = 深度信念网络&/p&&p&LSTM = 长短期记忆网络&/p&&p&MLP = 多层感知器&/p&&p&RBM = 受限玻尔兹曼机&/p&&p&ReLU = 修正线性单元&/p&&p&CNN = 卷积神经网络&/p&&p&&strong&一、限价委托单薄模型（LimitOrder Book Modeling）&/strong&&/p&&p&1.
Sirignano（2016）提出一种预测限价委托单薄变化的方法。他开发了一个「空间神经网络（spatial neural
network）」，该网络可以利用局部空间结构的优势，比标准的神经网络更具可解释性、也更具计算效率。他模拟了在下一状态变化时最好的出价和要价。&/p&&p&架构：每个神经网络有4 层。标准的神经网络每个隐藏层有250 个神经元，而该空间神经网络有50 个。他在隐藏层神经元上使用双曲正切激活函数。 &br&&/p&&p&训练：他在2014 年至2015 年的489 支股票的委托单薄上训练并测试了该网络（每支股票有一个单独的模型）。他使用了来自纳斯达克的
Level III 限价委托单薄数据，这些数据有着纳秒级别的十进制精度。训练包括了 50
TB 的数据，并且使用了50 个GPU 组成的集群。他总结了200个特征：现价委托单薄在首个50 非零买入和卖出（bid/ask）水平的价格和大小。他使用dropout 防止过拟合，并在每个隐藏层之间使用批规范化（batch
normalization）来防止内部的协变量转变（covariate
shift）。最后，使用RMSProp 算法完成训练。RMSProp类似于带有动量的随机梯度下降，但它通过一个过去梯度的移动平均（running
average）对梯度进行规范化。他使用了一个自适应学习速率——在任何时候，当训练错误率随着训练时间增加时，这个学习速率就会按一定的常数因子下降。他使用一个被一个验证集强加的提前停止（earlystopping）来减少过拟合。在训练时为了减少过拟合，他也用了一个
l^2 惩罚机制。&/p&&p&结果：他的结果显示限价委托单薄展现出了一定程度的局部空间结构。他能提前1 秒预测委托单薄，也能预测下一次买入/卖出变化的时候。这一空间神经网络超过了标准的神经网络和没有线性特征的逻辑回归。这两种神经网络都比逻辑回归的错误率低10%。&/p&&p&&strong&二、基于价格的分类模型&/strong&&/p&&p&1. Dixon 等人（2016）使用一个深度神经网络预测43 种大宗商品和外汇期货在接下来5 分钟的价格变化。&/p&&p&架构：他们的输入层有9896 个神经元，输入由滞后的价格差别和合同间的协动构成的特征。网络中有5 层学习到的全连接层。4个隐藏层中的第一层有1000 个神经元，而且后面的每层逐次减少100 个神经元。输出层有129 个神经元（每一类{-1,0,1} 对应3 个神经元，乘以43个合同）。&/p&&p&训练：他们使用标准的带有随机梯度下降的反向传播方法进行训练。他们通过使用mini-batching（依次在数个训练样本上计算梯度，而非单个样本）加速训练过程。他们使用一个英特尔Xeon Phi 协处理器进行训练，而非使用英伟达GPU 。&/p&&p&结果：总体上，他们报告在三类分类上实现了42% 的准确率。他们做了一些前行训练（walk-forward
training），而非传统的回测（backtest）。他们的箱形图（boxplot）展示了一些来自每一合同mini-backtest 的普遍积极的夏普比率。他们没有把交易成本或者交叉买入/卖出差价考虑在内。他们所有的预测和特征都基于每5 分钟最后时刻的中间价位。&/p&&p&2. Takeuchi 和 Lee（2013）想要通过预测哪支股票将有比中值更高或更低的月度收益（monthly returns）来加强动量效应（momentum effect）。&/p&&p&架构：他们使用一个由堆栈RBM 组成的自动编码器提取来自股票价格的特征，然后他们将特征送入一个前馈神经网络分类器。每个RBM 包含由对称链（symmetric
links）连接的可见单位层和隐藏单位层。第一层有33 个单位，用于输入来自某个时候一支股票的特征。对每个月t 而言，特征包括t-2月到t-13 月12 个月份的特征，以及对应t 月的近似20 天的回报。他们通过计算关于所有股票每个月或每天的横切面（cross-section）的 z-得分，正则化每个回报特征。编码器最终层的隐藏单位的数量急剧缩减，强迫降维。输出层有2 个单位，对应股票是否低于或高于月度收益的中间值。最终层的大小依次为33-40-4-50-2。 &br&&/p&&p&训练：在预训练期间，他们将数据集分割成更小的、非重叠性的mini-batches。然后，他们展开RBM 形成一个编码解码器，使用反向传播对其进行精调。他们考虑了所有在NYSE、AMEX或纳斯达克上交易的价格高于5 美元的股票。他们在1965 年至1989 年的数据上进行训练（848,000支股票的每月样本），并在 1999 年至 2009 年的数据上进行测试（924,300支股票的每月样本）。一些训练数据被保留，作为层的数量和每层单位的数量的验证。&/p&&p&结果：他们总体的准确率大约是53%。但他们考虑到预测前面十分之一股票和后面十分之一股票之间的差别时，他们得到每月3.35% 的收益，或者每年45.93% 的收益。&/p&&p&3. Batres Estrada（2015）预测哪个标准普尔 500 指数的股票在哪天将有高于中值的回报，而且他的研究看起来受到了Takeuchi 和Lee（2013）论文的影响。&/p&&p&架构：他使用一个3 层DBN 结合到一个MLP。在每个隐层有400 个神经元，而且他使用到了S 形激活函数。输出层是一个带有两个输出神经元的Softmax 层，进行的是二元分类（中值之上或之下）。DBN由堆栈RBM 组成，每个进行连续的训练。 &br&&/p&&p&训练：他首先预训练了DBN 模块，然后使用反向传播精调整个DBN-MLP。输入包括33 个特征：t-2至t-13 月的月度对数收益率，20支股票在t 月的每日对数收益率，以及元月效应的指示变量。这些特征使用每个时间段的Z 得分进行正则化。他使用了1985 年至2006 年的标准普尔500 指数数据集，并按 70%、15% 和 15% 的比例分开分别用作训练、验证和测试。他使用验证数据选择层数、神经元数和正则化参数，也是使用early-stopping 防止过拟合。 &br&&/p&&p&结果：他的模型有53% 的准确率，超过了正则化逻辑回归以及一些MLP 基线。 &br&&/p&&p&4. Sharang 和Rao（2015）使用一个在技术指标上训练的DBN 交易一系列美国中期国债期货。&/p&&p&架构：他们使用一个包含2 个堆栈RBM 的DBN。第一个RBM 是Gaussian
Bernoulli（15个节点），第二个RBM 是Bernoulli（20节点）。DBN产生隐藏的特征，他们尝试将这些特征输入进3 个不同的分类器：正则化逻辑回归、支持向量机以及一个有2 个隐层的神经网络。他们预测如果 5 天内投资组合上升则结果是1，反之是-1。 &br&&/p&&p&训练：他们使用一个对比差异算法训练DBN。他们基于开仓、走高、走低、收盘利益和体量数据计算信号，这些数据最早的是1985 年的，2008年金融危机期间的一些点被移除了。他们使用20 个特征：在不同时间段计算得到的「日常趋势」，然后进行规范化。所有的参数使用一个验证数据集进行选择。当训练神经网络分类器时，他们提到在mini-batch 梯度下降训练期间使用一个动量参数将每次更新的系数收缩到一半。 &br&&/p&&p&结果：使用PCA 构建的投资组合对第一主成分没有什么影响。这种投资组合是对工具的人工延展，所以真正的交易是在ZF 和ZN 合同之间的差价完成的。所有的输入价格是中间价，意味着买卖差价被忽略了。结果看起来是有益的，三种分类模型的准确率比随机预测器高5%-10%。 &br&&/p&&p&5.
Zhu 等人（2016）使用震荡箱理论（oscillation box
theory）基于DBN 做交易决策。震荡箱理论表示，一个股票价格将在某个时间段在固定范围内震荡。如果价格超出了这个范围，然后它就进入了一个新的震荡箱。作者想要预测震荡箱的边界。他们的交易策略是当价格超出了上边界则买入股票，它低于下边界时则卖出股票。&/p&&p&架构：他们使用一个由堆栈RBM 构成的DBN 以及一个最后的反向传播层。&/p&&p&训练：他们使用block
sampling （块吉布斯采样）方法以一种无监督的方式贪婪地训练从低到高的每一层。然后，以监督方式训练反向传播层，它将精调整个模型。他们选择标准普尔500 指数中的400 支股票进行测试，而且测试集覆盖2004 到2005 年间的400 天。他们使用了开仓、走高、走低、收盘价格，还有技术分析指标，作为全部的14个模型输入。一些指标通过使用灰色关联分析（gray
relation analysis）或灰色关联度在预测中更具影响。&/p&&p&结果：在他们的交易策略中，每笔交易收取0.5% 的交易成本，并为stop-loss 和交易率增加了一些参数。我并未完全理解结果图，但报告称有极大的收益。&/p&&p&&strong&三、基于文本的分类模型&/strong&&/p&&p&1. R?nnqvist 和 Sarlin (2016) 使用新闻文章来预测银行危机。具体来说，他们创造了一种分类器来评价一个给定的句子是否暗示了危机（distress）或安宁（tranquility）。&/p&&p&架构：他们在这篇论文中使用了两个神经网络。第一个用于语义的预训练，以减少维度。为了做到这一点，他们在文本上运行一个滑动窗口（sliding
window），该窗口会取出一个包含5 个词的序列然后学习预测下一个词。他们使用了一种前馈拓扑（feed-forward
topology），其中一旦学习到了连接权重，中间的投射层（projection
layer）就会提供语义向量。他们也将句子的ID 包括到了该模型的输入中，以提供上下文语境和预测下一个词的信息。他们使用了二进制霍夫曼编码（binary
Huffman coding）将句子ID 和词映射到输入层中的激活模式（activation
pattern），这能依据频率粗糙地对词进行组织。他们说带有固定上下文大小的前馈拓扑在句子序列的建模上比循环神经网络更加高效。他们没有使用百万计的输入（一个词一个输入），而是使用了来自已经学到的语义模型的600 个输入。其第一层有600 个节点，中间层有50个修正线性隐藏节点，而输出层有两个节点（危机/安宁）。&/p&&p&训练：他们的训练使用了在 年金融危机中在101 家银行上观察到的243 个危机事件。他们使用了71.6 万个提及银行的句子，这些句子选自危机期间或之后路透社（Reuters）的660 万篇新闻文章。&/p&&p&结果：他们使用一种自定义的「有用性（Usefulness）」度量来评估他们的分类模型。评估通过交叉验证完成，并为每一个分类都分配了N 家银行。他们将危机的数量聚集到了不同的时间序列，但却没有继续深入去考虑创造一种交易策略。&/p&&p&2. Fehrer 和Feuerriegel (2015)训练了一个基于新闻头条预测德国股票收益的模型。&/p&&p&架构：他们使用了一种递归自编码器，在每一个自编码器上都有一个用于估计概率的附加softmax 层。他们执行了三类预测{-1, 0, 1} 来预测下一天与新闻头条相关的股票的收益。&/p&&p&训练：他们使用高斯噪声（gaussian noise）对权重进行了初始化，然后通过反向传播进行更新。他们使用了一个英语的ad-hoc 新闻发布数据集，其覆盖了 年之间关于德国市场的8359 个头条新闻。&/p&&p&结果：他们的递归自编码器有56% 的准确度，这比更传统的随机森林建模方法53% 的准确度更好。他们没有开发交易策略，公开发布了一个他们的代码Java 实施系统。&/p&&p&3.
Ding 等人(2015) 使用从新闻头条中提取出的结构化信息预测每天标准普尔500 指数的运动。他们使用OpenIE 处理头条来获取结构化的时间表征（执行器、动作、对象、时间）。他们使用一个神经张量网络通过成倍地结合事件参数（event
argument）来学习它们的语义组合性（semantic compositionality），而不是像标准神经网络那样只是绝对量地学习。&/p&&p&架构：他们结合了短期和长期的事件影响，使用了一个CNN 来执行输入事件序列的语义组合。他们在卷积层之上使用了一个最大池化层，这让该网络可以仅保留由卷积层生成的最有用的特征。他们有一个单独用于长期和中期事件的卷积层。这两个层与用于短期事件的输入层一起将信息馈送到一个隐藏层，然后再馈送到两个输出节点。&/p&&p&训练：他们从路透社和彭博社的新闻里提取出了1000 万个事件。为了进行训练，他们使用随机参数替换事件参数的方式来制造虚假的事件。在训练过程中，他们假设真实事件应该比受损的事件得分更高。当情况不是这样时，就更新模型的参数。&/p&&p&结果：他们发现结构化事件是比预测股市的词更好的特征。他们的方法的效果比基准方法好6%。他们预测了S&P 500 指数和15 支股票的情况，他们给出的表说明他们可以以65% 的准确度预测标准普尔500 指数。&/p&&p&&strong&四、波动预测&/strong&&/p&&p&1. Xiong 等人(2015)通过对开盘价、走高、走低和收盘价的估计来预测标准普尔500 指数的日常波动。 &br&&/p&&p&架构：他们使用了一个包含一个LSTM 模块的单一LSTM 隐藏层。他们使用每日的标准普尔500 指数的收益和波动作为输入。他们还囊括了25 个国内的谷歌趋势，覆盖了行业和经济的主要领域。&/p&&p&训练：他们使用了每次批处理（batch）带有 32 个采样器的Adam 方法，并使用平均绝对百分误差（MAPE）作为目标损失函数。他们设置了最大的LSTM 延迟以便涵盖10 个连续的观察。&/p&&p&结果：结果表明他们的LSTM 方法比GARCH、Ridge和LASSO 技术的效果都好。&/p&&p&&strong&五、投资组合优化&/strong&&/p&&p&1.
Heaton 等人(2016)尝试创造一种优于生物技术指数IBB 的投资组合。他们有一个目标：追踪少数股票和低验证误差的指数。他们也尝试在大规模下跌（drawdown）期间通过反相关（anti-correlated）来跑在指数的前面。他们没有直接对协方差矩阵建模，而是在深度架构拟合程序中进行训练，其允许出现非线性。&/p&&p&架构：他们使用了带有正则化和ReLU 的自动编码。他们的自动编码器有一个带有5 个神经元的隐藏层。&/p&&p&训练：他们使用了 年IBB 成份股的每周收益数据。他们自动编码了该指数中的所有股票，并评估了每只股票和它的自动编码的版本之间的不同之处。他们也关注了数量不断变化的其它股票，该数量是通过交叉验证选择的。&/p&&p&结果：他们发现追踪误差是包括在投资组合中的股票数量的函数，但似乎并没有和传统的方法进行比较。他们也使用正收益替代了指数下跌，并找到了追踪这种修改过的指数的投资组合。（来源：对冲笔记
原作者：Greg Harris
翻译：Richard_More）&/p&&br&&p&&strong&&strong&&strong&注：点击&/strong&&/strong&&/strong&&strong&&strong&&strong&&strong&&strong&&strong&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//bbs.quanttech.cn& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&bbs.quanttech.cn&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&。&/strong&&/strong&&/strong&进入量化掘金交流“源”地——量邦社区，带你一同开启量化世界的玄妙之门。&/strong&&/strong&&/strong&&/p&
导读：深度学习在图像识别和语音识别领域已经取得重大成就，但是，它在金融投资领域的效果还并没有得到广泛验证，所谓“深度学习黑箱”，到底有多深多黑，本文做了一些不错的研究工作。文中缩写：DBN = 深度信念网络LSTM = 长短期记忆网络MLP = 多层感知器R…
&p&Hi guys, I'm Monika, the Painting Animation Supervisor of &i&Loving Vincent&/i&. I've heard many people in China love this film. Thank you guys for your attention. My Chinese friend Harry hooked me up with this website and I would like to answer some questions about painting, animation and film. So leave a comment below and I'll talk to you if you got any questions about the film.&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/980032& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-cf8daa79bbccbe2e2dacbd_b.jpg& data-lens-id=&980032&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-cf8daa79bbccbe2e2dacbd_b.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
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&/a&&p&&/p&
Hi guys, I'm Monika, the Painting Animation Supervisor of Loving Vincent. I've heard many people in China love this film. Thank you guys for your attention. My Chinese friend Harry hooked me up with this website and I would like to answer…
&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-b46335a87bcd8ffe9fa167ea7f25a064_b.jpg& data-rawwidth=&2560& data-rawheight=&1440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2560& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-b46335a87bcd8ffe9fa167ea7f25a064_r.jpg&&&/figure&&p&大约 2016 年 7 月，在室友的电脑上接触到了《守望先锋》这个游戏，看到了很多当初玩 FPS 游戏没有的设计：每一局比赛后的「全场最佳」、没有常规的计分面板、结束后为表现最好的队友 & 对手点赞、拥有不同技能的「英雄」而不是不同的枪、「暴雪出品」的游戏质量和彩蛋、丰富的背景故事让我一下爱上了这个游戏。对于我这种爱与美的守护者，自然选择了「天使」这个治疗型英雄，一玩就是快 300 个小时，天梯分数也从曾经的 1200 到了现在的 2600+（海淀白求恩#5408）。在沉迷了几个月之后开始好奇：这么好玩的游戏是怎么做出来的？在看了两场暴雪嘉年华、无数访谈资料之后深深的被这个游戏折服了。我觉得在这个「守望药丸」声音四起的时间里，是时候写一篇东西来介绍一下这个游戏背后的故事了。&/p&&h2&出师未捷&/h2&&p&2007 年，暴雪贴出招聘公告招人参与开发「Next-Gen MMO」项目，一时间谣言四起。直到 2008 年的暴雪嘉年华，暴雪 CEO Mike Morhaime 承认暴雪正在开发一个新的游戏，这个游戏和魔兽世界无关，它会有全新的世界观和设定，同时这款游戏并不是为了取代魔兽世界。人们认为暴雪在魔兽世界玩家数逐渐下滑的当时确实需要一款新的游戏来接替魔兽世界。2009 年，魔兽世界游戏总监 Jeff Kaplan 宣布接手这个新的项目，他提到这款游戏将会是全新的世界观、科幻和近未来的设定。之后项目就没有消息了，直到 2010 年 11 月，中国 NGA 论坛泄露了一张暴雪产品计划时间表，其中清楚的写着有一个叫「Titan」的项目将会在魔兽世界第五部资料片之后问世。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ee2209ca3dce_b.jpg& data-rawwidth=&1238& data-rawheight=&894& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1238& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ee2209ca3dce_r.jpg&&&figcaption&底部写着 Titan&/figcaption&&/figure&&p&泄露事件发生之后，暴雪中国总经理叶伟伦离职，暴雪联合创始人 Frank Pearce 也承认了「Titan」就是正在做的新项目。Mike Morhaime 表示：暴雪将会调遣最优秀的游戏开发者参与 Titan 项目，这其中包括了魔兽世界项目的人员，他们将会用来自魔兽世界的经验和教训来打造这个新的游戏，目的是为了打造一个全新的游戏，而不是一个魔兽世界 2.0。Paul Sams 表示：Titan 开发小组的实力无与伦比，这款游戏将会彻底颠覆人们对游戏的认知，暴雪已经为这款游戏做了 20 年计划，这个游戏比过去暴雪做过所有的游戏都要庞大。对于这支经历过《魔兽世界》《暗黑破坏神》的团队而言，无非就是重新复制一次成功而已，又有多难呢？&/p&&p&到了 2012 年，Titan 项目已经从早期的小型团队扩大到了 100 多人，尽管人数已经这么多了，但暴雪副总裁 Rob Pardo 依然表示 Titan 还有很长的路要走。距离放出招聘信息至今已经过去了 4 年，关于 Titan 的消息再一次传来则变成了坏消息：2013 年 5 月，暴雪决定重做整个游戏，并且将 70% 的开发力量转移到了其他项目组。2013 年暴雪嘉年华上，Mike Morhaime 说：重启后的 Titan 项目还有很多需要做，我们正在努力评估项目本身。&/p&&p&很快，时间来到了 2014 年暴雪嘉年华前夕，Mike Morhaime 宣布暴雪取消了 Titan 项目，原因是「我们没有在这个游戏中找到乐趣」，简而言之，这游戏不好玩。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-1c589cc60_b.jpg& data-rawwidth=&1978& data-rawheight=&1298& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1978& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-1c589cc60_r.jpg&&&figcaption&Titan 的设定&/figcaption&&/figure&&h2&卧薪尝胆&/h2&&p&大家都觉得这么多厉害的人，这么多的投入理应得到一个完美的游戏，然而现实并不是这样，暴雪最精英的 140 人团队开发一个可能是游戏史上最大投入的产品不幸失败，7 年心血付诸东流，很多成员一加入暴雪就在这个项目中，但多年过去后并没有做出产品，这让团队受到了巨大的打击，他们甚至在怀疑：我们是不是已经没有能力做出好游戏了？Jeff 说「我认为我们在所有能失败的地方都失败了」，对于这支曾经无比辉煌几乎没有经历过失败的团队而言，这次失败彻底击垮了他们的信心，团队士气无比低落。在这之后开发团队被精简成了一支很小的团队，同时这个小团队被告知：要么在未来 6 周想出一个新的项目，要么项目组解散。与此同时外界的评论也不绝于耳：「暴雪已经完蛋了」「他们再也没有新的想法了」「江郎才尽」…&/p&&p&对于这支被精简过的团队而言，虽然公司内部所有人都很支持他们，但只有自己才知道那种羞耻感，总有一种东西在鞭策着你去证明你还配在暴雪工作。在这个时候所有人都空前团结了起来，因为他们明白自己的能力绝对不止于此，他们急需一个重新证明自己的机会，如果抓不住这次，那可能世人知道的不再是「这个人 2008 年做了一个无比辉煌的游戏，叫《魔兽世界》」，而是「这个人做了一个叫泰坦的游戏，彻底失败，项目还被取消冲进了下水道」。不论未来做什么，所有人都需要面对未来如何合作、如何对待彼此，一切都过去了，要向前看。&/p&&p&于是大家分头去想一些有趣的想法，并约定在前两周进行尝试。最开始拿出的想法是基于《星际争霸》的故事，他们希望在这个宇宙里讲述不同方面和不同星球人们的故事，星际争霸团队也为这个想法提供了很多支持，甚至做出了很多细节的设计图出来，当时大家都觉得这个想法很靠谱，但保险起见他们还是选择把这个项目封存，再想几个出来。&/p&&p&「我们能不能脱离已有的暴雪的故事框架，探索出一个全新的世界呢？」Chris Metzen 说，如果有一个世界，这里生活着来自各种地方的人们会不会很有趣？当时的艺术总监 Bill Petrus 绘制了一张概念图，为整个游戏打下了基调。Jeff 则提议，不如我们做一个 FPS 游戏吧！&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-bc209f3a_b.jpg& data-rawwidth=&2446& data-rawheight=&816& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2446& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-bc209f3a_r.jpg&&&figcaption&Bill Petrus 绘制的概念图&/figcaption&&/figure&&p&团队决定把这个游戏定为基于职业的 MMO 游戏，职业有 6~9 个，但角色设计师 Jeremy Craig 说「与其做一个有 9 种职业的游戏，不如上来就搞 50 种」，但像魔兽世界做了这么久才 8 个职业，这个项目怎么可能做的到呢？不过好在当初的 Titan 给他们留下了丰厚的遗产，开发团队很快把这些角色浓缩到了几页 PPT 里。在大家在逐步设计职业的过程中，Jeremy 说：如果这些职业都有自己的背景和故事会怎么样？因为听起来大家总是会添加进更多的故事和人，与其这样不如直接把职业转化成不同的角色。这一下打开了所有人的视野。当时的经理 Ryan 来到正在做 PPT 的 Jeff 工位前说：你们不是要做一个 MMO 游戏么？这又是什么？Jeff 解释了一下，Ryan 说不要再浪费时间了，告诉团队吧。同时 Ryan 把这个粗糙的版本拿去给 Chris Metzen 看，结果他只听了 30 分钟就决定按这个路子来，其他的想法都不要再搞了。Jeff 告诉团队成员这个消息，大家都非常兴奋，同时 Jeff 让大家回去一人想一个英雄出来。&/p&&p&很快来到第二天，团队提供上来 48 个想法（当时魔兽世界的创意总监 Alex 也参与了这个活动中，他想出的想法是一个俄罗斯女性骑在一头熊上，拿着两把 AK-47，大招是熊也掏出两把 AK-47 = =）。有了这些想法之后，Jeff 下一个要做的事情是搞定老板，但就他做出来的 PPT 显然太糙了，在 Jeremy Craig 的帮助下得到了一个不错的 PPT，不仅包含了游戏角色，还有环境设定图，他们希望一发布就有至少 12 张可玩的地图，这时再次多亏了泰坦的遗产，让他们有更多的灵感可以创造出这么多的地图概念，这一系列设定来自设计师 Peter Lee。这个方案很快得到了 Mike 和 Franck 的支持。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-d316ccc8deaa4a9cd3f76_b.jpg& data-rawwidth=&2450& data-rawheight=&1046& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2450& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-d316ccc8deaa4a9cd3f76_r.jpg&&&figcaption&英雄们&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-d90a85d7cb6e1c895fc3d_b.jpg& data-rawwidth=&2456& data-rawheight=&1048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2456& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-d90a85d7cb6e1c895fc3d_r.jpg&&&figcaption&地图们&/figcaption&&/figure&&p&时间很快来到了约定好的第六周，Jeff 还要来搞定 Bobby Kotick 这样的动视大佬，有趣的是动视曾经做出了可能是最成功的射击游戏《使命召唤》，一个曾经耗资巨大并且失败了的团队总监却跑来告诉他们：我们要做一个动视最需要的游戏，它是一个射击游戏。虽然这个开场白十分糟糕，但好在结果是好的。和之前 Mike 等暴雪高层讨论时的热烈不同，这些人则不怎么说话。在 Jeff 的演示过程中 Bobby 突然打断，让他把 PPT 往前翻 3 页，Jeff 以为是自己的财务预算做的太扯了，毕竟自己曾经花了那么多钱还没做出什么的。但发现 3 页前是角色全家福，Bobby 来到画前来来回回的看，并说：自己从没见过这样有魅力的角色设定。这张全家福来自概念设计师 Arnold Tsang，他并没有让其中的角色做一些夸张的动作来吸引眼球，对于这个世界来说，他们站在那里就足够证明这个世界的多彩和无限可能了。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-fb235a4bf85dcd27ccb56a_b.jpg& data-rawwidth=&2256& data-rawheight=&1256& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2256& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-fb235a4bf85dcd27ccb56a_r.jpg&&&figcaption&全家福&/figcaption&&/figure&&p&最终这个项目通过了所有老板的支持，进入了「开发准备期」，到了这个阶段意味着项目有资格起一个代号了，而这个项目的代号叫做：普罗米修斯（Prometheus），它为整个前泰坦团队带来了希望。不过有了项目代号并不代表可以正式立项和进入开发了，他们还需要通过两个重要的阶段：Tech Reboot（工程准备） 和 Core Combat（核心玩法测试）。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-94bbb18fe9_b.jpg& data-rawwidth=&2454& data-rawheight=&848& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2454& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-94bbb18fe9_r.jpg&&&figcaption&时间表&/figcaption&&/figure&&p&在守望先锋刚上线的时候，很多人都认为它是「泰坦计划」遗留下的垃圾拼凑出来的，但实际上守望先锋的游戏引擎是根据「泰坦计划」改造而来，删掉了超过 300 万行代码，只留下了 70 万行。客户端也是完全重做，光照引擎和材质也是一样。对于美术来说，有一部分来自「泰坦计划」的理念和设定，比如猎空和死神，但全都是从原画开始设计，他们并没有直接把「泰坦计划」中的设计照搬进守望先锋。Tech Reboot 做的事情就是让整个游戏变成 FPS 游戏，而不是过去的 MMO。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/446784& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic4.zhimg.com/80/v2-dc1c47b267_b.jpg& data-lens-id=&446784&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic4.zhimg.com/80/v2-dc1c47b267_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/446784&/span&
&p&在 Tech Reboot 完成后，整个团队开始着手准备核心玩法测试，从之前非常粗糙的版本很快进步到了一个没有那么粗糙但基本可以玩起来的版本。这个版本代号「开罗」，提供了 4 个英雄：猎空、死神、黑百合、法鸡，还有阿努比斯神殿地图。在这天他们召集了公司里的很多人参与测试，当时团队所有成员都没什么信心，毕竟曾经失败过，非常怕大家觉得这个游戏不好玩。但测试结果是所有人都非常兴奋，迫不及待的想要玩这个游戏。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/827776& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-a716ead85d5_b.jpg& data-lens-id=&827776&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-a716ead85d5_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/827776&/span&
&p&测试完成 Ryan 告诉 Jeff：我们要在 2014 年的暴雪嘉年华发布这个游戏，不是那种发个不知道在说什么的预告片，和一个浮夸的 logo 让大家去猜的「发布」，而是要提供 12 个英雄，3 张地图的试玩，要让大家知道我们是暴雪历史上第一支在项目被取消之后 1 年内又做出一款好玩游戏的团队。得到认可之后团队所有人开足马力目标 2014 暴雪嘉年华。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-dd2c5cb415a7163104bfcd_b.jpg& data-rawwidth=&2440& data-rawheight=&976& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2440& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-dd2c5cb415a7163104bfcd_r.jpg&&&figcaption&发布时间表&/figcaption&&/figure&&h2&美术&/h2&&p&有了所有人的支持和鼓励，大家像打了鸡血一样努力干活，概念设计团队则是最开始着手的，他们希望明确出「我们的游戏视觉应该是什么样的？」，很快才华横溢的概念设计师 Ben Zhang 绘制出了第一张游戏战场中的概念图，可以看得出和暴雪过去的游戏不同，概念设计师们希望打造一个明亮的游戏世界，而不是像过去一样较为昏暗的感觉。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-7be46928ddaada2e09acf69_b.jpg& data-rawwidth=&1588& data-rawheight=&892& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1588& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-7be46928ddaada2e09acf69_r.jpg&&&figcaption&战场概念图（来自 Ben Zhang）&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b97d76efcc85c_b.jpg& data-rawwidth=&1594& data-rawheight=&840& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1594& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b97d76efcc85c_r.jpg&&&figcaption&第一视角（来自 Ben Zhang）&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-ba1d474f3c0b823eb743c7_b.jpg& data-rawwidth=&1996& data-rawheight=&1042& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1996& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-ba1d474f3c0b823eb743c7_r.jpg&&&figcaption&地图和场景（来自设计师 Peter Lee）&/figcaption&&/figure&&p&设计师们从「泰坦计划」中学到最重要的一课是「美术风格一定要切合暴雪的艺术价值」。设计师们画出概念稿之后，大家坐在一起研究暴雪之前的经典作品，试图归纳出「暴雪设计的艺术价值」。高级艺术监制 William Petras 还记得当时 Arnold Tsang 走到他的工位旁对他说：不管我们接下来要做什么游戏，不管艺术风格是什么样的，我们都要让我们的作品成为这本书的封面。说完他拿出了《暴雪的艺术》砸在了 William 的桌子上。正是这样的决心帮助他们很快得到了暴雪美术真正重要的核心：&/p&&ol&&li&可读性：如果说游戏是创意的表达，那么艺术就是表达本身，因此游戏的艺术必须要有可读性。&/li&&li&夸张的比例：星际中的枪兵、巨大的兽人等等，他们都有这夸张的比例。&/li&&li&有深度的故事：在暴雪的游戏中大家总是希望角色和环境可以表达出设计师们设定的世界观和传说故事。&/li&&li&身临其境： 大家希望守望先锋的地图和设定让你想要住在那里，想为之战斗，想为之奋斗。&/li&&li&手绘感：游戏一定要能提现设计师们的实力，从颜色的选择到每一个物品的绘制都要体现出这点。&/li&&/ol&&p&他们看着《星际争霸》《魔兽世界》《暗黑破坏神》这样的经典作品突然发现，暴雪描绘了那么多的世界，但「地球」，这个我们生活着的世界似乎从未被表现在游戏里。发现这点的设计师们非常兴奋，并决定把这个新的世界放在地球上。有了核心的艺术价值，也有了故事发生的地方，下一步他们开始确定《守望先锋》的艺术设计原则，以便让设计师们在同一个频道上工作。&/p&&p&第一点则是「多样性」，不仅包括了设计、颜色、形状的多样性，也要让玩家们觉得这个角色就是为我设计的，要有代入感，角色们要来自各个地方，有不同的特点和性格。第二点是「打造充满未来的希望城市」，那里要是一个你愿意生活，愿意为之战斗的地方 。第三点是「充满活力」，要让每一个角色有动感的形象、动画还有不同的姿势。第四点则是上面提到过的「手绘感」，每一个纹理都要有被艺术家打磨过的痕迹。基于这些原则，Arnold Tsang 修改了自己之前的设定图，变成了下面这个样子。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-5cb9f72a6bfde25655bfc_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-5cb9f72a6bfde25655bfc_r.jpg&&&figcaption&符合暴雪艺术价值的全家福&/figcaption&&/figure&&p&虽然托比昂不是第一个被创造出来的英雄（第一个是猎空），但他才是守望先锋团队艺术视觉参考的标准，他是第一个被建模并且围绕它做了很多工作的英雄。当他们做出第一个版本的托比昂时非常兴奋，感觉已经可以通过了。但你知道，在暴雪工作最好的一点就是所有的经典角色之前都会有一个大师等着你去请教，尤其是「矮人」这种经典设定。Arnold Tsang 把他们设计好的托比昂发给了 Samwise Didier（暴雪最早的艺术总监，基本是他奠定了暴雪的经典设计风格），想让他给点建议。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-2d9e35fff4a5f8ae91c9e_b.jpg& data-rawwidth=&1434& data-rawheight=&800& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1434& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-2d9e35fff4a5f8ae91c9e_r.jpg&&&figcaption&初版托比昂&/figcaption&&/figure&&p&Sam 提供了 2 个非常宝贵的建议：1、托比昂的轮廓不够有力，应该更加夸张一点，把之前所有的部分都夸张十倍出来看看效果。2、设计要和主题一致，设计中的每一个元素都应该有世界观的体现，把你们往他肚子上随便加上去的那些不知道是干什么的蓝色去掉看看，比如把他的肚子变成一个熔炉的感觉，同时让烟囱冒烟会不会更好？不要让添加上去的钳子变成摆设。&/p&&p&随后他们马上修改了一个版本，发现效果确实不错，最终成为了我们在游戏中看到的样子。另外托比昂（Torbjorn）这个名字来自首席技术美术设计师 Torbjorn Malmer，因为大家非常喜欢他的名字~&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-2aeeee1118c0_b.jpg& data-rawwidth=&1872& data-rawheight=&1036& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1872& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-2aeeee1118c0_r.jpg&&&figcaption&修改后的托比昂&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e3f4ecb53ecc25d1bf7bd_b.jpg& data-rawwidth=&1872& data-rawheight=&1028& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1872& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e3f4ecb53ecc25d1bf7bd_r.jpg&&&figcaption&最终的托比昂&/figcaption&&/figure&&p&除了托比昂这类经典的暴雪英雄角色之外，他们还希望能够把经典的暴雪形象往前更近一步，于是有了 D.va、和尚这类《守望先锋》独创的角色。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-980b33d12bff204edcf898_b.jpg& data-rawwidth=&2260& data-rawheight=&1260& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2260& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-980b33d12bff204edcf898_r.jpg&&&figcaption&原创角色们&/figcaption&&/figure&&p&猎空是《守望先锋》中最重要的角色，没有之一。她是之前「泰坦计划」中的角色（Jumper）之一，是第一个被放进游戏里的角色，同时样式第一个提供试玩的角色，她帮助了设计团队明确了一个英雄应该怎么做。在设计猎空的同时，电影部门的同事们告诉他们：如果你要做一种全新的风格，那你可要保证每一个细节都要完美，不然会出麻烦。同时给他们的模型阶段提出了一堆问题。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-56e61d9bdad4dc6e115fae_b.jpg& data-rawwidth=&1574& data-rawheight=&888& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1574& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-56e61d9bdad4dc6e115fae_r.jpg&&&figcaption&设计流程&/figcaption&&/figure&&p&在角色设计团队忙着设计各种英雄的同时，环境设计团队也没闲着。他们在忙着思考：我们这些伟大的英雄们应该住在什么样的地方？同样的他们也和角色设计师一样总结了环境设计最重要的几个点：&/p&&ol&&li&营造地域感。一个场景一定要有特点，让人想去。比如花村就是一个很美，想让人去的地方。&/li&&li&戏剧化的光照。要让英雄们在一个最好的位置登场。&/li&&li&叙事。因为地图很小，角色的动作也很快，所以一定要想好如何在游戏里讲故事。比如花村里半藏和源氏大战后的那些痕迹等等。&/li&&li&令人难忘的远景。我们在地图中可以看到很遥远的地方，但自己却去不了，这会给人一种世界无限大的感觉。&/li&&/ol&&p&守望先锋团队过去的设计经验都在诸如魔兽世界这样的开放世界中，但对于 FPS 游戏来说过去的经验有时可能会成为负担，每一张地图需要考虑尺寸、交战地点和补给位置等等。&/p&&p&光照层面，在「艾兴瓦尔德」地图中可以看到终点上鲍德里奇牺牲的位置，一束光打了下来。同时在小镇的其他地方可以感觉到智械的入侵导致小镇居民不得不离开自己的家，在小镇的酒吧里，莱因哈特还刻下了自己的名字（新的短片：荣耀）。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-55fa2aa729bbb437cb9ea9e_b.jpg& data-rawwidth=&1870& data-rawheight=&1048& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1870& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-55fa2aa729bbb437cb9ea9e_r.jpg&&&figcaption&艾兴瓦尓德&/figcaption&&/figure&&p&在颜色的选择上，魔兽世界项目给了团队很多启发：在魔兽世界的不同的地图上有不同的色调，同时表达不同的情绪和特点。早期的时候美术团队做了一些配色板，用来不同的地图上。比如花村，团队希望它是明亮的，有历史感，同时因为这里发生过手足相残，所以希望它看起来有一些悲伤，因此选择了樱花的配色。而对于阿努比斯神殿这张第一个诞生的地图来说，则希望有一种探险的感觉，要金光闪闪。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e207df0fb99a5e3570fdfe_b.jpg& data-rawwidth=&1582& data-rawheight=&884& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1582& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e207df0fb99a5e3570fdfe_r.jpg&&&figcaption&地图色板&/figcaption&&/figure&&p&在叙事层面，因为游戏的快节奏，设计团队和动画团队紧密合作，通过动画与游戏的结合表达整个设计想要讲的故事。比如努巴尼的出生点，可以看到 OR-15 机器人被攻击者打在了墙上，同时发布的奥丽莎短片讲述了整个故事。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-dfb08a2f38da_b.jpg& data-rawwidth=&1576& data-rawheight=&886& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1576& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-dfb08a2f38da_r.jpg&&&figcaption&奥丽莎短片&/figcaption&&/figure&&p&国王大道里矗立着孟达塔的雕像，但一开始没人知道他是谁，直到短片发布后大家认识了他，同时游戏团队回到游戏中添加了很多相关的内容，让你知道这里曾经发生过大事，而短片讲述了这一切。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-e6be1241de8ddc3d83f20fb030cab59c_b.jpg& data-rawwidth=&1732& data-rawheight=&974& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1732& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-e6be1241de8ddc3d83f20fb030cab59c_r.jpg&&&figcaption&国王大道&/figcaption&&/figure&&h2&动画&/h2&&p&美术风格和角色设定确定之后，接下来是时候让他们动起来了。对于普通玩家而言，进入游戏第一眼看到的就是自己的第一视角，他们通过这个界面了解整个游戏。对于第一视角而言，最重要的工作就是如何在保持角色个性的前提下做出各种有趣的双手、武器和镜头，同时不能太抢占注意力，因为第一视角是固定镜头，所以有很多可以作弊的机会，玩家不会在乎画面外面发生了什么。&/p&&p&大部分的第一视角动画设计师都会从第三视角开始，守望先锋团队也不例外，他们会首先从地三视角上去掉一些不必要的内容，比如麦克雷只会保留双手和帽子，因为他在放大招的时候会有帽子下压的效果。单对于和尚来说，还需要留着他的腿，因为他还会踢人- -&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-5d0fe80913a72fee1e5ccc_b.jpg& data-rawwidth=&1774& data-rawheight=&978& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1774& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-5d0fe80913a72fee1e5ccc_r.jpg&&&figcaption&麦克雷第一视角需要的部分&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2e81ee5bc85c4bc771a47_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&684& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2e81ee5bc85c4bc771a47_r.jpg&&&figcaption&和尚第一视角需要的部分&/figcaption&&/figure&&p&对于第一人称的动画流程来说，第一步是先要找到一个「黄金姿势」，一般会有第一人称动画设计师、第三人称动画设计师、武器建模师、角色设计师沟通，来确定这个人是谁，用的是什么武器，好让它正确的适配在屏幕上，同时还要让枪的方向在屏幕中间引导玩家的眼睛看到准星。下面这张图左边是早期黑百合的第一视角，这就是一个没有很好理解第一视角设计的不好的例子，在跟武器建模师商量之后修改成了右边的版本。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-abfe2f2f9d770e54f8c90fdf2d4d9678_b.jpg& data-rawwidth=&1566& data-rawheight=&754& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1566& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-abfe2f2f9d770e54f8c90fdf2d4d9678_r.jpg&&&figcaption&初版黑百合第一视角和修改版黑百合第一视角&/figcaption&&/figure&&p&FOV（Field of view）也是一个非常重要的设定，它决定了第一视角的视野大小。守望先锋允许玩家自行调整 FOV，不论是你躺在沙发上玩还是把脸贴在屏幕上，总有一个角度适合你。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-9df094eeaf29cb_b.jpg& data-rawwidth=&2022& data-rawheight=&1116& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2022& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-9df094eeaf29cb_r.jpg&&&figcaption&FOV 自定义&/figcaption&&/figure&&p&所有的视角调整完毕之后的样子&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-0e9bba3af68dd4c9cc11_b.jpg& data-rawwidth=&1822& data-rawheight=&1086& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1822& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-0e9bba3af68dd4c9cc11_r.jpg&&&figcaption&调整后的第一视角们&/figcaption&&/figure&&p&当确定好「黄金姿势」之后，动画师需要根据角色的个性来调整他们动作变化时的感觉。比如麦克雷是一个老练的牛仔，目标坚定，所以他在转向时枪不会晃动太大；和尚飘在空中，所以他在转向的时候需要有一些惯性，相比麦克雷没有那么稳定。相比和尚，堡垒也是一个机器人，但他的感觉会更沉重和敦实，没有和尚那么优雅，所以它的转向动作会更稳定一些。除了转向动作，在跑动状态下也需要考虑不同的倾斜角度，前后左右的角度会有所不同。对于狂鼠这个角色来说，第一版本的移动视角走路是比较稳定的，但当第一视角设计师看到第三视角动画的时候发现狂鼠有一条腿是假的，因此他走路并不稳定，所以在第一视角的状态下应该也不稳定才对，同时狂鼠作为一个捡垃圾的人，他的武器也应该是由各种垃圾拼凑而成，这点也需要体现在第一视角中。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26dda5867a0_b.jpg& data-rawwidth=&1560& data-rawheight=&696& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1560& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-a26dda5867a0_r.jpg&&&figcaption&对于麦克雷的开枪效果，会有一个先伸出去很远然后再弹起来的效果，这样看起来更逼真和干脆，这种弹性效果在守望先锋里到处都是&/figcaption&&/figure&&p&不同英雄的重新装弹也有他们独特的个性在里面，比如捡垃圾路霸填进去的就是一堆垃圾、自信的 D.va 则是甩枪还有不知道为什么那么有钱的死神。第一视角和第三视角动画师需要非常紧密的配合，他们彼此之间也有很多不同的地方。&/p&&p&动画师 David Gibson 刚刚加入暴雪，时间已经来到了暴雪嘉年华前夕，他被分到了小美的动画设计，而这个时候小美已经确定了美术风格和骨骼动画也都已经确定，David 的目标是延续当前的设计风格，并通过动画帮助小美成为一个有个性的角色。接到任务后 David Gibson 和 Arnold Tsang（首席角色概念设计师）、Ben Zhang（高级概念设计师）、Michael Chu（首席编剧）等人坐下来头脑风暴了一下，最终确定了小美应该是一个书呆子气的科学家，有些害羞，很年轻，待人亲切，很活泼。David 则发现了另外一面：她并不是完全的自信，有一些自我怀疑，倾向看到事情好的一面，很积极，但不是像莱因哈特那种强大自信的人。这点非常重要，这几乎确定了小美身上的特点。&/p&&p&根据已有的概念设计，小美的穿着和武器并不允许她做像猎空那样比较夸张的动作。为了找到更多灵感，David 去找了很多想象中小美的样子，他在工作的时候另外一块屏幕上放满了这些素材，这样可以帮助自己走在正确的路线上。同时他还参考了已经做出来的 5 个女性角色（猎空、百合、毛妹、天使、三妹），跟进她们的站姿做了一个小美的站姿，做好之后自己看了一下，发现这个小美很陌生，并没有感受到她的害羞和缺乏自信，相比之下非常强势。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-c7dca9728f7f_b.jpg& data-rawwidth=&990& data-rawheight=&496& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&990& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-c7dca9728f7f_r.jpg&&&figcaption&小美的素材们&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ef64d45b4de0b5291ccea05_b.jpg& data-rawwidth=&693& data-rawheight=&362& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&693& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ef64d45b4de0b5291ccea05_r.jpg&&&figcaption&「A 型站姿」的女英雄们&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-2efc62ebff5dccb07a3b_b.jpg& data-rawwidth=&694& data-rawheight=&366& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&694& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-2efc62ebff5dccb07a3b_r.jpg&&&figcaption&「A 型站姿」的小美&/figcaption&&/figure&&p&造成这个问题的原因是「A 型站姿」，同时肩膀向后，脖子很长。这个特点导致角色看起来十分强势，这个感觉并不适合小美这个角色，于是 David 经过一番尝试和调整，设计了一个草稿，大家 review 之后经过简单修改得到了最终看起来害羞、不完全自信、被我们喜欢的美妈~&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b853c422d866_b.jpg& data-rawwidth=&745& data-rawheight=&522& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&745& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-b853c422d866_r.jpg&&&figcaption&草稿&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-1fcfa50ad9283eef4af8d21a_b.jpg& data-rawwidth=&986& data-rawheight=&467& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&986& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-1fcfa50ad9283eef4af8d21a_r.jpg&&&figcaption&最终版&/figcaption&&/figure&&p&确定了静态站姿之后就需要着手让她动起来了，因为小美的性格，她在跑动时胳膊被设定为往外运动，同时让她看起来更加轻盈和充满活力，这样可以体现出小美这个角色的努力和可爱。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/050624& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-0d64ebe92ef86b590e9d_b.jpg& data-lens-id=&050624&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-0d64ebe92ef86b590e9d_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/050624&/span&
&p&运动部分的动画后，动画师们下一个需要思考的问题就是，这些英雄们平时会做什么？他们平时的表情是什么样的？小美这个角色非常可爱，而且她还有一个更加可爱的小伙伴「雪球」，针对人物特点，David 为小美赋予了新的表现自己性格的表情和动作。&/p&&a class=&video-box& href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/520512& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-062c9bd6a57a977fe7c710_b.jpg& data-lens-id=&520512&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic1.zhimg.com/80/v2-062c9bd6a57a977fe7c710_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/520512&/span&
&h2&音效&/h2&&p&截止到现在，所有视觉方面都已经完成了，但对于一个游戏来说，声音的价值不言而喻，它可以衬托气氛、反应战场状态等等，Jeff Kaplan 给音效团队的目标则是：&b&我可以关掉显示器仅凭声音就可以玩这个游戏&/b&。&/p&&p&守望先锋中每一名英雄都有自己的特点，他们在游戏中的对话和移动中的声音各不相同，在确定声音特点时，设计师们会为每一名英雄确定自己的性格，基于性格特点来确定声音应该是什么感觉的。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-eec08a891296_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&2780& data-rawheight=&1318& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2780& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-eec08a891296_r.jpg&&&/figure&&p&对于源氏来说，大家对他的设定是「快、有切割感、锐利、敏捷」。基于这个大前提，源氏的声音采样就会来自下面这些东西。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b9dbe38b77a30d5cbdf3acd_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b9dbe38b77a30d5cbdf3acd_r.jpg&&&figcaption&是的你没看错，就是些蛋糕模具、开瓶器和 iPhone 充电线…&/figcaption&&/figure&&p&因为每一个角色的性格都不同，所以每个角色的声音都不同，甚至细到了身体每个部位的声音，比如路霸的靴子、夹克发出的声音。正是这些不同的声音让每一位英雄都有自己的特点，在战场上也可以根据这些知道有谁在靠近你。&/p&&p&在紧张的战斗中我们是很难分出精力打字或语音的，因此战斗过程中的音效很大程度上需要及时的为玩家反应战场状况，我们在战斗过程中会听到各种各样的声音，不仅仅是放大的时候，比如「屏障要摧毁了」「我准备好复活你们了」「正在夺取目标点」「发现狙击手」这类可以帮助你判断应该如何进行下一步操作的音效也至关重要，针对不同的目标和状态让英雄说出不同的台词，这是由一套叫做 Informative Hero VO 的系统做到的。&/p&&p&各位如果曾经打过 CS 就会知道，在战斗过程中非常重要的一件事就是听脚步声，根据脚步声判断敌人的距离，从而获得战斗优势的。守望先锋的声音系统则比 CS 复杂的多，比如当战场上存在 DJ 这个英雄并且在加速时，DJ 友军的脚步声就会比平常大的多。如果敌人混在你的队友身边一起行动时，敌人的脚步声也会远大于队友的脚步声。&/p&&p&《守望先锋》的音效系统尝试了 HDR（High Dynamic Range）混音，各种各样的声音混杂在一起，玩家则很有可能错过重要的信息，那声音的优先级则势必需要被体现。在传统的 FPS 游戏中，关于音效的大小高低基本上取决于物理距离和物理障碍物，我们会根据声音的大小来判断所受的威胁程度。而在《守望先锋》中，这个规则被打破了，他们不再根据物理距离判断声音大小，而是根据你所受威胁的程度，这项功能来自一个叫「Sound Importance Factors」的系统，这套系统的标准如下：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-bcefe50feb10f0b_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1970& data-rawheight=&956& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1970& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-bcefe50feb10f0b_r.jpg&&&/figure&&p&在具体的战斗表现中如下：蓝色箭头是你，你的 4 点钟方向有个狂鼠，他没看到你，此时他对你的威胁程度是 40。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0c035e13efdd58c26ed24e98c5af99ae_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1720& data-rawheight=&984& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1720& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0c035e13efdd58c26ed24e98c5af99ae_r.jpg&&&/figure&&p&这个时候来个个天使，在你的 2 点钟方向，也没有看到你，她对你的威胁程度是 20，没有狂鼠对你的威胁大（如果开大了可能就不一定了= =）。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e216cddc21a97_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1880& data-rawheight=&990& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1880& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e216cddc21a97_r.jpg&&&/figure&&p&这个时候寡妇在你的 9 点钟方向出现了，很不幸她还打开了瞄准镜瞄准了你，此时她对你的威胁程度达到了 120（此种状态的最高等级），同时需要注意的是狂鼠对你的威胁等级下降了。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-5db99fe6ecd01da31355d0dacd90ae1d_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1910& data-rawheight=&982& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1910& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-5db99fe6ecd01da31355d0dacd90ae1d_r.jpg&&&/figure&&p&还没完，正当你战战兢兢不知道该做什么的时候，11 点钟方向又来了个裂空，她也看到你了，此时她对你的威胁等级是 100。需要注意的是，天使的威胁等级下降至可以忽略不计的状态。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ddbf1f6bdde2a7e1588d6_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&1942& data-rawheight=&998& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1942& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ddbf1f6bdde2a7e1588d6_r.jpg&&&/figure&&p&到了这个时候我们可以看到目前对你威胁等级最高的英雄是寡妇，所以此时如果她要开枪，你中弹和死亡的几率是最高的，所以她的枪声也是最大的。我想每个人都应该感受到过黑百合震耳欲聋的枪声…&/p&&p&上面提到的颜色一共有 4 个等级，具体实现则是在 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.audiokinetic.com/zh/products/wwise/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Wwise&/a& 引擎中提供了 High、Normal、Low 和 Cull 4 个有效程度。这个系统还可以帮助识别敌我，针对不同的英雄不同状态分别处理他的声音大小和状态。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-04b9ca4ce4_b.jpg& data-caption=&& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&184& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-04b9ca4ce4_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-92ce77a195c007b7aba48_b.jpg& data-rawwidth=&1748& data-rawheight=&1300& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1748& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-92ce77a195c007b7aba48_r.jpg&&&figcaption&守望先锋音效团队&/figcaption&&/figure&&h2&英雄&/h2&&p&一个伟大的游戏一定会有一个属于自己的世界观和故事，「有深度的故事」是暴雪系游戏的最大特点之一，守望先锋也不例外。如何准确的表达游戏的主题和英雄们的性格是一件非常重要的事情。&/p&&p&因为游戏的特殊性，守望先锋放弃了暴雪擅长的将故事做进游戏里的方式，而是选择了在游戏之外讲故事，英雄作为游戏的核心，编剧团队通过漫画、短片让每一个英雄可以获得足够的聚焦，让角色的故事更加丰满，让只想玩游戏的人可以好好玩游戏，想要了解背景和故事的人可以通过短片、漫画等各种媒体形式去了解每一个角色的过去。&/p&&p&守望先锋被设定在一个「近未来」的地球上，整个世界并没有那么完美，不论是种族还是性取向这类关于「包容性」的话题，还是战争和平等，这些冲突都是有可能在我们身边发生；同时地图也有对标，象征着不同国家的文化，可以让人们把他们更好的和真实世界对应，增强了自己就是一个英雄，在为了这个世界的未来战斗的感觉。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-bbd72ea685b1ed2e71e7_b.jpg& data-rawwidth=&792& data-rawheight=&445& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&792& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-bbd72ea685b1ed2e71e7_r.jpg&&&figcaption&守望先锋世界和真实世界的对应&/figcaption&&/figure&&p&&b&英雄作为守望先锋的绝对核心&/b&，他们的数量在未来一定是会被扩展的，在英雄越来越多的时候，他们之间的区别则变的非常重要，这也是守望先锋和其他游戏最大的区别之一。英雄的多元化不仅仅是国籍而已，还包括了他们的能力、个性、背景、目标、和其他英雄之间的关系、声音。比如莱因哈特总是渴望保护他的队友，这点不论是动画还是他的技能，总是能被很好的表现出来。而背景故事可以帮助我们理解这个英雄在为了什么而战斗？小美是一名科学家，也是风暴中唯一的幸存者，她在努力让这个世界变得更加适合人们生活，也是为了继续执行任务，继承逝去队友们的意志。每个英雄总有自己战斗的理由，这点从不例外。安娜和法鸡之间故事也传递了她们母女之间的故事：法鸡从小在守望先锋中长大，渴望成为一名伟大的英雄，但她的妈妈却为此付出了巨大的代价。士兵 76 和死神之间的恩怨、狂鼠和路霸这对基友的故事等等都在推动着故事的发展。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-f3b299291cfc8cbb7553f_b.jpg& data-rawwidth=&787& data-rawheight=&440& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&787& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-f3b299291cfc8cbb7553f_r.jpg&&&figcaption&英雄们的家&/figcaption&&/figure&&p&英雄之间对于这个世界的理解可能并不一致，比如作为反面角色的路霸和狂鼠这一对在全世界疯狂制造爆炸和冲突的罪犯，当你开始了解澳大利亚内陆的辐射让狂鼠的性格大变，开始热爱爆炸；更早出生的路霸则看到了自己的家园变成了一片焦土，这也让他变的沉默，你会开始理解他们这么做的原因到底是什么时，可能就不会再单纯的认为他们就只是无脑罪犯而已。&/p&&p&每一个英雄的真实感还有一个重要的来源就是声音，团队总是会试图找到符合英雄设定的配音演员，这可以让角色更加真是，但这种情况并不是总有。比如安娜，团队希望能够找到一个能说阿拉伯语的配音演员，远在开罗的 Aysha Selim 收到了邀请，因为时差，她总是需要和大家协调工作时间。来自中国的英雄小美，自然也需要一名来自中国的配音演员，我们可爱的 &a class=&member_mention& href=&http://www.zhihu.com/people/e827eec94cb4b& data-hash=&e827eec94cb4b& data-hovercard=&p$b$e827eec94cb4b&&@EliseZhang&/a& 不负众望的完美表现了小美的活泼与害羞。另一方面，Jonny Cruz 并不是巴西人，也不会说葡萄牙语，但他对角色的诠释非常到位，这也让他得到了卢西奥这一角色。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-378fac5ea9a3f2e64cd4f10_b.jpg& data-rawwidth=&1820& data-rawheight=&1213& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=}
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