alfred0830的专栏

工作中一年多的AI经验，总结下来如果真正希望做到智能，那游戏AI就是个工作量巨大而且麻烦的东西，应对各种不同情况需要做分别的处理，如果不建立简便的测试环境更是容易留下隐患。 一般AI都是根据现有数据，依照预定的逻辑判断，在一个或一系列消息到来的时候做出一个或一系列的决策。优秀的AI系统对于消息和数据的处理不应该是独立的，往往多个消息到来以后才能做出一个决策。 所以Bragi项目里有这么几点是比较

一旦工作忙起来，别说要写side project了，就连更新博客都很难。这两天除了在想脚本语言和C/C++的共同编程以外，就是考虑了这个framework最终要提供怎样的功能。先前多半都在考虑项目架构上的内容，这点很重要，但是这应当是由需求来指导走向的。Bragi对我来说属于一个实验性项目，野心就不定那么大，至少能够应对工作中遇到的实际情况就好。

这个题目实在是有些大，如果主要介绍Django那又不如官方文档详细，如果挑细节说又显得分类不够明确。 所以就写一些个人对Django的理解吧。日后显然是会填充更多内容的。这里先贴上 The Django Book，开始Django时必定先看的书。以下文字摘自 The Django Book 第一章 ： Django 是从真实世界的应用中成长起来的，它是由 堪萨斯（Kansas）州 Lawren

随着项目的发展，除了业务所在的WebService之外，有了内部系统的业务需求，涵盖客服财务统计报表等，在项目子系统篇中能看到详细的介绍。今天在这里要说的是系统间的桥梁：RPC（Remote Procedure Call）其实这也不是什么新鲜的概念，上世纪70年代就提出过理论，80年代就实际应用过。RPC多是用于对部署于其他主机或者网络空间的服务的请求。所以比作系统间的桥梁也是比较合适的。我们的业务

距离上次写博客竟然都快一整年了，我这是有多懒。不过不管了，去年10月换了新工作，到现在也要半年了，从去年开始就想着要记录下工作里遇到的技术问题，一直没动手，现在手上的活暂告一段落，也闲下来了，该动手了。这篇文章就当作是一个目录吧，先罗列一下有多少技术点是值得记录的。1. Django篇 Django综述 2. 使用到的linux命令 3. 项目子系统的搭建 4. RPC服务 zerorpc应用（