迅雷(XUNLEI)的工作原理揭密(续)---突出重围

21、博弈中的对抗搜索算法解析 本文深入解析了博弈中的对抗搜索算法,涵盖极小极大算法、阿尔法-贝塔剪枝、移动排序与换位表等核心技术。文章分析了算法的数学基础与实现机制,探讨了其在国际象棋、围棋等复杂游戏中的应用,并扩展至多人游戏中的联盟与合作行为。通过对比不同类型策略的优劣,展示了对抗搜索在实际博弈系统中的演进方向与优化路径,为人工智能决策提供了理论支持与实践指导。 阅读详情

本文是 迅雷(XUNLEI)的工作原理揭密(续)---为何遭封杀及如何应对  一文预告的成文,由于最近较忙,很难有时间将自己的想法很好的整理出来,难免题目也就前后不一致了。这编文章基本不涉及技术,权当作是我对搜索领域的一编随笔。

 

不难想象,类似迅雷的企业在开始时比较容易起来,但一旦做大,则难免树大招风,被各种有利害关系的人拿来说事。其中最大的莫过到版权问题的纠葛,下面是一些场景:

1、对部分资源提供本地下载:这个如果不以和原始资源者合作的方式进行,应该是最有口难辩的一种行为,但为了加快下载速度,迅雷显然针对一些资源提供了本地下载,其中主要是那些自由资源或迅雷自以为可以蒙混过关的资源。

2、当用户通过一个链接(不管是普通链接或thunder链接)下载资源时,由于多资源的存在,用户显然很少关注资源来自于何方,他只关注资源能否快速的下载完,迅雷以多资源下载起家,但也就这一点损害了很多资源提供网站的利益,一般资源提供网络,为整理和提供下载花了很多的人力物力和财力,但它们主要依赖广告赚钱,广告又依赖流量,但迅雷的存在使用户根本不用访问其网站便可轻易下载上面的资源,更不用谈什么流量了。迅雷如何摆平这些资源提供者?

3、有些资源提供者本身的资源就来路不正,这种权益往往会追溯在资源的最上层----资源的版权人,如软件(一般是创作者或投资人)/音像制品(一般是音像公司),迅雷又如何摆平它们呢?

 

对于上述第一条,其实很简单,对于可能有版权纠纷的资源,别去做就行了。

对于第二条,现在迅雷已经有一些办法,如,当点到下载页面时,网页的右边出现资源提供者的页面,但这样的改进相当有限,一个资源往往有很多提供者,而且资源提供者提供的服务质量(直接反映就是下载速度,能同时支撑的下载连接)也不同,即使相同,不可能在下载页面都一一显示一下资源提供者的网页(更不用说弹出页面,现在的网站,弹出页面做多了肯定会死得很难看),似乎摆平这类人的确有些难度。

对于第三条,最近迅雷网站上出现了一个有关版权问题的网页,声称发现盗版有奖之类的(主要还是针对音像制品),其实压偏脑袋也能想明白,就以现在这代网民的习惯,实在不知道谁会为这种正版下载买单,至少在近几年,盗版/免费依然是迅雷这类企业聚人气和流量的法宝,失去这个法宝,也别想活得太长。当然,姿态还是要摆的,对于一些刚公映的所谓“大片“,以合作的方式提供付费下载不失为一个好的选择,但一个资源的付费下载周期一般不超过一个月。在今后的日子,提供各种免费下载依然是必然的选择。其实,版权人往往防不胜防,你随时可能会遭遇到起诉,因为部分版权人的确深受网络盗版之苦,一方面追回一引起损失,另一方面也起到杀一儆百的作用,可我要说的是,这部分其实根本不用去管!想想百度mp3下载的胜诉就很明白了,只要不提供本地下载,他们还没有太多的法律依据去起诉。但不否认以后情况会有改变。

说来说去,最难缠的还是第二批人了,其实不用太费劲就能想到很多方法,便却难有万全之策,比如:

l        可以根据流量去为资源提供者付费。

l        可以在用户点到某链接时,自动为该资源提供者做广告(广告行式可以多样化)

l        可以以其它方式向资源提供者分享财富

l        抓大放小,即搞好同一些知名提供商以及版权人的关系,至于一些小站(其实它们自己的资源都来路不明),则可以不理会,偶尔施舍点就会很高兴的。

 

对于第一条,思路很简单,但具体做法很难,也许迅雷也不愿意向这些人付钱,标准如何定?有人也许会拿它同google的广告系统比较,其实还是有些不一样的,google的广告系统对于发布者是按点击付费,但广告需求方也是按该点击数向google付费,因此,具体给多少下游的发布商比较好计算。但迅雷的下载者几乎都是免费,即流量与其收益之间的关系并没有一个好的计算公式,因此,向资源提供商付多少费?按何种标准付费就成了难题。

对于第二条,因该时比较可行的方案,但广告的形式需要考量,尽量不要引起用户反感,并且要让资源提供者满意。需要更多策划人员/开发人员的创意。

第三条,类似于第一条,分享财富的形式和标准很难制定。

第四条,同前面的三条形相结合,同样是中庸之道,应该是当前较好的解决方案。

 

    就象前些年可能很难想象现在google,baidu的商业模式一样,资源搜索提供商的模式也在慢慢的进化,在搜索方面,我相信将来一定会向专业化个性化发展(迅雷,baidu mp3/国学,从多地图搜索,全房网等都是很好的例子),依赖一个输入框解决所有问题的时代还比较远,正所谓分久必合,合久必分,这样的更替同样适合于这个时代,适合于搜索领域。 
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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