钢丝流-BISU的战斗哲学

本文探讨了星际争霸选手Bisu的独特战斗风格与哲学,强调其不断挑战自我极限、激进进攻的态度如何影响对手的心理状态,进而获取比赛优势。

from http://www.sc2p.com/html/News_16798_1.html

“自己安全,敌人也会安全,自己危险,敌人会更危险。”

这其实一种非常高明的星际哲学。在我看来,它甚至已经算是窥见了星际的终极精神。因为星际,从根本上来说是不可能完全洞悉的。如果100种变化不够多,那么轻易可以增加到200种、300种...,细节的小小变化就能轻易超越任何实际计算的极限。那么,面对这种近乎于无限可能性的星际战场,取胜的最佳策略就是针锋相对的战斗到底,而不是妥协。

联想起前一阵子坛子里曾热烈讨论过的神之一手,神来之笔、当前局面下的最佳招法等问题,我觉得BISU的态度已经给出了最好的答案。最佳招法也许客观存在,但我们凡人肯定会迷失在恒河沙数的招法路途中,这时怎么办?当计算不能达到的时候,心理动机就成为决定性的因素。许多星际选手会妥协求稳,只要局面尚可,首先考虑的是令自己安全,(当然对方也就安全了),然后通过局部细节技巧决胜。

BISU从来不会妥协,这不是BISU的风格。BISU的风格是“这一招如能成功,对敌人意志的杀伤力最大”,如果这一招成功了,占了些便宜,接下来就是抓住你节奏稍稍受到影响的瞬间,极限暴兵的一拨推死,而不会给对手任何机会。这一点他继承了JULY的衣钵,5分钟可以让你死,不会让你活到第6分钟。而如果这一招没有成功,不要紧,我还有下一招,我依旧不会妥协,于是我们多次看到他类似空投DK的大招失败后,不焦不燥,沉着应战,依然连招叠发,最后顽强地翻盘。他深知,与他战斗的对手乃一介凡人,算度有限,更重要的是意志力有限。BISU着力打击的,是对手的意志力。BISU深知,与此人的战斗不会是这一盘,今后还会有很多。所以,灭掉对手的气焰,以便为以后的对战赢取心理上的先机,是首要考虑的问题。

这,就是BISU的战斗给人感觉“狠、锐利,拼搏”的来源,因此他被称为EXTRAME PROTOSS--极限神族。BISU的星际风格,是一种身怀绝技高空走钢丝的战斗型风格,一种死拉硬拽着你一起在刀尖上跳舞的星际风格,你敢不敢与之共舞?这次你赢了,身上的窟窿比BISU少一个,下次你还敢不敢再这么跳?IPXZERG就是这样的例子,他是稳健流的代表,一贯的风格是求稳,运营取胜,他可以战胜世界上任何一位选手,但遇到了BISU,却被克的死死的,其实我们仔细地观看IPX输掉的比赛,在技术层面上完全有取胜的机会,但是每次都是在看似优势的局面,被骚扰一下,然后就被极限的一拨推死,屡次3番这么被搞死,弄的IPX确实是在心理上也出了阴影,每次采访谈遇到BISU的问题时,IPX甚至都没有勇气向BISU叫板了,实在是有点怂。

永远充满激情,极限地挑战自我,很强大,不是吗?至少我觉得这种境界胜过高山峻岭。不战而屈人之兵,当然很好。但,你首先要战过!要战胜过!而且要漂亮地战胜过!否则你怎么屈人之兵?

BISU的星际哲学,是令人尊敬的,因为他逼迫对手昂扬战斗豪情,摆脱沉闷的常规战场,激发奇妙构思,并且最终,无论胜败,都能品尝到星际的本真趣味,这也是观众所最乐意看到的星际竞技的拼搏精神!

。。。。。。。。我有一腔热血,我有昂扬斗志,沙场亮剑,激情四溢,豪情万丈!

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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