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Mach v0.2 发布,Zig 游戏引擎和图形工具包

Mach 是一个 Zig 游戏引擎和图形工具包,用于构建高性能、真正跨平台、健壮且模块化的游戏,可视化和桌面/移动图形用户界面应用程序。 发布公告写道,团队开发 Mach 已有两年,此版本经历了一年多的开发周期,包含数千次 commit,修复了 300 多个 issue。 0.2 版本的一项重要变化是将 Mach Core 和 Mach Engine 完全分离——方便用户更好地选择所需的功能。比如有人只需要使用底层窗口、输入和 GPU 功能,不需要其他特性,那么他就可以只选择 Mach Core。如果只对引擎有需求,那就只用 Mach Engine 即可。 Mach Core Mach core 是目标是实现真正的跨平台底层窗口、输入和 GPU 功能。它目前支持 Linux、Windows 和 Mac,对 WebAssembly 和浏览器的支持正在积极开发中,未来还将支持移动设备。 Mach Core 通过使用 Zig 的构建系统编译 Google Chrome 浏览器的 WebGPU 实现,它将 Vulkan、DirectX、Metal 和现代 OpenGL 的强大功能集成到一个简...

每日一博 | 商品推荐系统浅析

一、综述 本文主要做推荐系统浅析,主要介绍推荐系统的定义,推荐系统的基础框架,简单介绍设计推荐的相关方法以及架构。适用于部分对推荐系统感兴趣的同学以及有相关基础的同学,本人水平有限,欢迎大家指正。 二、商品推荐系统 2.1 推荐系统的定义 推荐系统本质上还是解决信息过载的问题,帮助用户找到他们感兴趣的物品,深度挖掘用户潜在的兴趣。 2.2 推荐架构 其实推荐系统的核心流程只有召回、排序、重排。 请求流程 当一个用户打开一个页面,这个时候前端会携带用户信息(pin或者uuid等)去请求后台接口(通过color间接调用),当后台收到请求后一般会先根据用户标识进行分流获取相关策略配置(ab策略),这些策略去决定接下来会调用召回模块、排序模块以及重排模块的哪个接口。一般召回模块分多路召回,每路召回负责召回多个商品,排序和重排负责调整这些商品的顺序。最后挑选出合适的商品并进行价格、图片等相关信息补充展现给用户。用户会根据自己是否感兴趣选择点击或者不点击,这些涉及用户的行为会通过日志上报到数据平台,为之后效果分析和利用用户行为推荐商品奠定基础。 其实有些问题想说一说: 为什么要采取召回、排序、重排...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。