Forest

(点击图片进入关卡) 我们的游戏开发团队想出了只用一条指令就能生成森林迷宫的方法！ 简介 用下面的代码生成迷宫： game.spawnMaze(1) 1 可以换成别的数字，来得到不同的迷宫。 每个数字对应的迷宫是不会发生变化的！ 默认代码 # 生成一个迷宫。改变数字来得到不同的迷宫！ game.spawnMaze("forest", 1) # 使用spawnPlayerXY(type, x, y)来生成一个英雄。 # 添加至少一个目标！ 概览 Coming soon! 障碍魔法 解法 # 生成一个迷宫。改变数字来得到不同的迷宫！ game.spawnMaze("forest", 1234567890) # 使用spawnPlayerXY(type, x, y)来生成一个英雄。 game.spawnPlayerXY("duelist", 12, 13) # 添加至少一个目标！ game.addMoveGoalXY(60, 59) 本攻略发于极客战记官方教学栏目，原文地址为： https://codecombat.163.com/news/jikezhanji-zhangaimofa 极客战记——学编程，用玩的！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4441837/blog/3187989

ps命令用于显示当前系统的进程状态，是process status的缩写 格式： ps [参数] 常用参数 -a 显示所有终端机下执行的程序，出了阶段作业领导者之外 a 显示现行终端机下的所有程序，包括其他用户的程序 -A 显示所有程序 -c 显示CLS和RPI栏位 c 列出程序时，显示每个程序真正的指令名称，而不包含路径，选项或常驻服务的标示 -C<指令名称> 指定执行指令的名称，并列出该指令的程序的状况 -d 显示所有程序，但不包含阶段作业领导者的程序 -e 此选项的效果和指定“A”选项相同 e 列出程序时，显示每个程序所使用的环境变量 -f 显示UID，PPID，C与STIME栏位 f 用ASCII字符显示树状结构，表达程序间的相互关系 -g <群组名称> 此选项的效果和指定”-G”选项相同，当亦能使用阶段作业领导者的名称来指定 g 显示现行终端机下的所有程序，包括群组领导者的程序 -G <群组识别码> 列出属于该群组的程序的状况，也可使用群组名称来指定 h 不显示标题列 -H 显示树状结构，表示程序间的相互关系 -j或j 采用工作控制的格式显示程序状况 -l或l 采用详细的格式来显示程序状况 L 列出栏位的相关信息 -m或m 显示所有的执行绪 n 以数字来表示USER和WCHAN栏位 -N 显示所有的程序，除了执行ps指令终端机下的程序之外 -p <程序识别码>

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 机器学习算法大致可以分为三类： 监督学习算法 (Supervised Algorithms） :在监督学习训练过程中，可以由训练数据集学到或建立一个模式（函数 / learning model），并依此模式推测新的实例。该算法要求特定的输入/输出，首先需要决定使用哪种数据作为范例。例如，文字识别应用中一个手写的字符，或一行手写文字。主要算法包括神经网络、支持向量机、最近邻居法、朴素贝叶斯法、决策树等。 无监督学习算法 (Unsupervised Algorithms) :这类算法没有特定的目标输出，算法将数据集分为不同的组。 强化学习算法 (Reinforcement Algorithms) :强化学习普适性强，主要基于决策进行训练，算法根据输出结果（决策）的成功或错误来训练自己，通过大量经验训练优化后的算法将能够给出较好的预测。类似有机体在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。在运筹学和控制论的语境下，强化学习被称作“近似动态规划”（approximate dynamic programming，ADP）。 基本的机器学习算法： 线性回归算法 Linear Regression 支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM) 最近邻居/k

我们在上文 小白机器学习基础算法学习必经之路（上） 简述了线性回归 (Linear Regression) ，逻辑回归 (Logistic Regression) ，决策树 (Decision Tree) ，支持向量机（SVM） ，朴素贝叶斯 (Naive Bayes) 现在我们接着继续学习另五个算法： K邻近算法（KNN） k-NN算法是最简单的分类算法，主要的思想是计算待分类样本与训练样本之间的差异性，并将差异按照由小到大排序，选出前面K个差异最小的类别，并统计在K个中类别出现次数最多的类别为最相似的类，最终将待分类样本分到最相似的训练样本的类中。与投票(Vote)的机制类似。 k-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定 缺点：时间和空间复杂度高，无法获取样本特征 数据：数值型和标称型 k-均值算法（K-means） KMeans算法是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。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且**的簇作为最终目标。 K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象

6.1 开场白 2010年一部电影创造了奇迹，它是全球第一部票房到达27亿美元。总票房历史排名第一的影片，那就是詹姆斯.卡梅隆执导的电影《阿凡达》(Avatar)。 电影里提到了一棵高达900英尺（约274米）的参天巨树，是那个潘多拉星球的那威人的家园，让人印象非常深刻，可惜那只是导演的梦想，地球上不存在这样的物种。 无论多高多大的树，那也是从小到大。由根到叶、一点点成长起来的。俗话说十年树木、百年树人，可一棵大树又何止是十年这样容易--哈哈，说到哪里去了，我们现在不是在上生物课，而是要讲一种新的数据结构--树。 6.2 树的定义 之前我们一直在谈的是一对一的线性结构，可现实中，还有很多一对多的情况需要处理，所以我们需要研究这种一对多的数据结构--"树"，考虑它的各种特性，来解决我们在编程中碰到的相关问题。 树的定义其实就是我们在讲解栈时提到的递归的方法。也就是在树的定义之中还用到了树的概念，这是一种比较新的定义方法。图6-2-2的子树T1和子树T2就是根结点A的子树。当然，D、G、H、I组成的树又是B为结点的子树，E、J组成的树是C为结点的子树。 对于树的定义还需要强调两点： n>0时根结点是唯一的，不可能存在多个根结点，别和现实中的大树混在一起，现实中的树有很多根须，那是真实的树，数据结构中的树只能有一个根结点。 m>0时，子树的个数没有限制，但 它们一定是互不相交的 。