InputManager Update Frequency

求生之路2服务器搭建插件安装及详细的游戏参数配置教程windows tickrate是服务端里一个非常关键的参数它影响了服务端与客户端之间的更新频率理论上来说,tickrate越高的服务器玩家之间各种操作的反馈和判定就会更加精准但是同时也会对服务器和玩家的网络有更高的要求,由于求生是一款09年的老游戏Source引擎的默认tick上限为30而且没有开放接口对tickrate进行修改所以需要借助额外的插件Tickrate Enabler来解决问题,给服务器更高的操作,让玩家玩的更舒适可以打出更高上限的操作。毕竟自己搭建的服务器那肯定得自己玩的舒服爽! 阅读详情

InputManager Update Frequency 

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    很高兴上一篇文章引起了很多争论,主要是关于以什么频率更新InputManager。大概是上一篇文章说的不够清楚,所以我想再说的详细一点。

    首先,为什么需要IM。Xna只提供了最基本的输入检测方式:只能主动查询某个按键是否被按下,没有事件支持,没有常用的keyJustDown和keyJustUp。其次,我希望在一个地方处理键盘事件,然后转换为响应的系统消息传递给上层组件,这样便于管理,可以非常方便的让用户自定义按键,并且避免冲突。直接让基本的IsKeyDown这样的函数遍布在代码的各处,会很难修改代码,你甚至无法知道哪个对象在捕获输入,捕获了哪些输入。对于同时捕获了相同输入的对象(比如两个textbox),会出现一连串副作用,当然,我们可以让每个对象判断自己当前是否获得了焦点,不过这样会导致大量重复代码,并且更难维护。最后,我希望通过IM,提供类似winForm或者WPF的输入处理方式。
 
    接下来,为什么要以固定频率更新IM。为了方便讨论,这里仅仅以xna的Game框架为例:
 
     以上是基本框架的简化,只要游戏运行以后,就将不停的顺序调用Update和Draw,当然,当xna中的isRunningSlow标志被设置时,会暂时忽略Draw,不过这里我们只假设Update和Draw是一一对应的。

     前面所指的“以固定频率更新IM”表示以某个确定的值更新IM,而不是每次Update都更新。这里指的更新是:判断是否需要触发某个事件(keyboradAction,mouseAction),以及按键的状态是否为Pressing。下图是IM的接口:

     InputState将作为输入事件的参数传递给事件订阅者。其中,有2个事件是非常特别的pressed, moving,因为这两个事件是持续性的,而程序更新的时间是离散,很显然的问题就是以什么频率触发这2个事件。当然,最简单的方式就是每次update只要检测到这两个状态就触发事件。但这样并不是最高效的方法。如果游戏每秒调用数百次Update,就意味着数百次事件触发。有人觉得这样的调用是微不足道的,那么先设想一下你可能如何编写代码:
 

 相信任何人都编写过以上代码。稍微分析以下这段代码可能引起的操作,角色位置改变,意味着坐标变换,矩阵乘法。如果他在sceneGraph中有子node,那么将是一系列矩阵乘法。此外,你需要碰撞检测,检查是否可以移动。动态物体的位置改变,还有可能导致重建sceneGraph,接下来周围所有对象要对你进行AI反馈,等等。想想,每秒数百次,你还觉得代价微不足道吗?在textbox中,按下了A键1秒,就显示出上百个相同的字符,你不觉得bug吗?当然,可以让高层逻辑检查满足一定的条件在作出相应,但这就意味着检查代码会遍布所有对象,所有对象都需要对每一次相应作检查,所有使用IM的人都必需要知道可能发生的潜在问题。为什么不在底层就解决这个问题呢?更何况根本就不需要那么精确的输入精度,即使对于实时交互式程序来说,每秒30~60次更新就足以满足绝大部分需求。

     因此,在我的设计中,只会每隔固定的一段时间,检查是否需要触发某个事件,而不是随Update的速率而改变,保证无论update的频率如何,我的输入更新频率总是一定。当然,这里的IM的刷新频率只能小于等于Update的频率。

     希望以上的解释足够清楚。此外,我在之前的文章中也说过,如果你一开始就考虑程序以固定每秒30或者60次的速度更新,那么就可以完全不用考虑这个问题。最后,在我的实现中,这些而外的输入控制代码只用了几个简单的判断语句而已,我实在没有理由不这么做:

 

以下是我对一些问题的回答:

“不理解按键事件是否这么必要另外你保留了 IsKeyDown的方法这方法和你的事件一起使用不容易乱么”
在上一篇的第二点我说过所有输入都应该通过事件获得。之所以保留了IsxxxPressing这样的函数,因为这是某个框架中的一部分,我希望让使用者获得尽可能多的控制权,同时,这2个函数并不会引起任何逻辑上的错误。

“键盘打字速度的世界记录是大约每分钟800次,也就是每秒13次。很遗憾 据我所知 高桥名人的记录是1秒16次 30次的刷新小小不够“
800次是我google到的结果,可能不一定正确吧:) 之所以提供这个值,是让大家在设计自己的程序时作为一个参考。合理的IM采样间隔就是在不遗漏任何输入情况下的某个最小值。有人觉得推敲用户的输入速度没有必要,假设不知道输入速度,由如何能找出合理的采样间隔呢? 其实我觉得不论13次也好,16次也好,每秒30次的刷新已经足够,如果感兴趣的话,可以自己做个测试看看。13次或者16次,只是非常非常罕见的瞬时状态,这时就算丢失1,2次输入也并不是什么问题,更何况没有游戏需要那么快的输入频率,就像wow每个技能都有冷却时间,冷却时间之内,按的再快也没用。

“效率看起来微乎其微 和一个会放上万Sprite的游戏比起来 优化放在更核心的地方比较好效率“
上面已经讨论过,过高的刷新率会引起一连串的连锁反映,看似微不足道,实际却会被放大上百倍。如果用户知道某个事件将以什么频率触发,那么他编写起程序来也更容易,不是吗?系统的效率取决于系统中的短板,对于游戏更是如此,我希望让每个部份都尽可能的高效。

“那样做出来的东西就是 理论刷新率上百 而地图1秒实际的移动次数只有IM的30 那反而是浪费了上百的刷新率“
理论上,60fps以上人眼就看不出区别了,这也就是为什么很多游戏锁在60fps。不过有人就是喜欢炫耀自己的fps,那就让他浪费好了, 但我们要保证在速度不同的两台机器上,程序行为是一样的。我们是在做游戏而不是精确的物理仿真程序,30~60的更新已经足以:)

 

 

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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