引言：实现游戏AI的方式有很多，目前最为常用的主要有有限状态机和行为树。和有限状态机相比，行为树有更好的可扩展性和灵活性，能实现更复杂的AI需求。开发者 honmono在CocosCreator中用一个 ECS+BehaviorTree框架实现了一个格斗AIDemo，一起来看看他的方案。Demo示例这个格斗AIDemo包含了巡逻、追踪、攻击、躲避攻击、受伤打断攻击、攻击打断闪避等。源码见文末。写一个ECS框架ECS全称Entity-Component-System（实体-组件-系统）。组件只有属性没有行为，系统只有行为没有属性。什么是ECS呢？网上已经有很多介绍ECS的文章了，这里不再赘述，直
1.简介阿里巴巴云计算技术有限公司（简称阿里云），成立于2009年9月10日；#：IOE I：指的是IBM，服务器的提供商，龙头老大； O：指的是oracle，数据库提供商； E：指的是EMC，存储设备的供应商，提供的是集中式存储；#：BGP：（BorderGatewayProtocol）,边界网关协议； CDN：内容分发网络，将用户请求导向距离最近的服务器，快速响应，提高用户体验，如果访问的内容没有就会从主站中同步过来；优势：集群规模大，弹性扩展能力强大，按需服务，成本较低，安全稳定：容灾强大；设计理念： 1.大规模效应降低成本 2.多地域，对可用区容灾
写在前面数据集：HousePrices-AdvancedRegressionTechniques|Kaggle参考：零基础入门Spark(geekbang.org)个人GitHub地址：Kaggle-SparkML个人博客网站：62bit的秘密基地具体实现特征工程1.读取数据valrootPath:String=_valfilePath:String=s"$rootPath/train.csv"//读取文件，创建DataFramevalspark=SparkSession.builder().appName("sparkdf").master("local[*]").getOrCreate()
本人强烈建议在linux环境下学习spark！！！IntroductionApacheSpark是一个快速且通用的分布式计算引擎，可以在大规模数据集上进行高效的数据处理，包括数据转换、数据清洗、机器学习等。在本文中，我们将讨论如何在Windows上配置Spark开发环境，以及如何进行开发和测试等。安装Java和Spark为了在Windows上使用Spark开发环境，你需要先安装Java和Spark，并配置环境变量。你可以从Oracle官网下载最新版本的JavaDevelopmentKit（JDK），然后安装它。在安装完成后，你需要将Java的安装目录添加到系统环境变量中，以便Spark可以找到
文章目录一、概述二、资源参数调优1参数调优①num-executors②executor-memory③executor-core④driver-memory⑤Spark.default.parallelism⑥Spark.storage.memoryFraction⑦Spark.Shuffle.memoryFraction三代码重构调优1优化RDD①避免创建重复的RDD②尽可能复用一个RDD③对多次使用的RDD进行持久化如何选择一种最合适的持久化策略?2优化算子①尽量避免使用Shuffle算子②使用高性能算子3广播大变量4优化数据①使用Kryo优化序列化性能②优化数据结构结尾：一、概述嗨，各
我是EC2和Git的新手，我刚刚使用干净的AmazonLinuxAMI设置了我的第一个EC2实例。我还安装了MySQL、Apache和PHP，并打开了一些端口，使其作为普通Web服务器工作，同时响应弹性IP。现在，我的代码在GitHub上的私有(private)仓库中，我想通过执行gitpull或类似的操作来执行简单的部署。Git也已经安装在服务器上。我知道我可以使用我的个人sshkey在服务器上设置我的gitrepo，但这看起来很奇怪。我想另一种解决方案是创建一个新的GitHub用户并在服务器上使用它，但这似乎也不对。我如何以优雅、安全的方式实现这一点？
我是EC2和Git的新手，我刚刚使用干净的AmazonLinuxAMI设置了我的第一个EC2实例。我还安装了MySQL、Apache和PHP，并打开了一些端口，使其作为普通Web服务器工作，同时响应弹性IP。现在，我的代码在GitHub上的私有(private)仓库中，我想通过执行gitpull或类似的操作来执行简单的部署。Git也已经安装在服务器上。我知道我可以使用我的个人sshkey在服务器上设置我的gitrepo，但这看起来很奇怪。我想另一种解决方案是创建一个新的GitHub用户并在服务器上使用它，但这似乎也不对。我如何以优雅、安全的方式实现这一点？
文章目录前言一、Spark是什么二、Spark用来做什么三、Spark的优势是什么四、为什么用Spark五、Spark解决了什么问题总结前言随着大数据技术的发展，一些更加优秀的组件被提了出来，比如现在最常用的Spark组件，基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理，以及其在大数据开发中的重要作用。一、Spark是什么Spark是一个用来实现快速，通用的集群计算平台Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理，迭代算法，交互式查询，流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整
文章目录SparkLoad导入HDFS数据一、准备HDFS数据二、创建Doris表三、创建SparkLoad导入任务
scala和spark版本对应关系：https://blog.csdn.net/qq_34319644/article/details/115555522这里采用jdk1.8+spark3.0+scala2.12先配置scala2.12：官网：https://www.scala-lang.org/download/2.12.17.htmltar-zxfscala-2.12.17.tgzvim.bashrcexportSCALA_HOME=/home/xingmo/sdk/scalaexportPATH=$PATH:$SCALA_HOME/binsource.bashrcIDEA安装scala插
