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吃鸡手游竟然是Python写的?

“吃鸡”有多热,已经不用多说。但你知道吗?你热爱的“吃鸡”可能是用Python写的。 网易的两大游戏客户端引擎,NeoX 和 Messiah,都是使用 Python 作为脚本语言的。具体来说,服务器端可以说是完全Python,毕竟能够热更新的Python可以不停服!当然游戏的客户端核心引擎部分,还是用C++,一些类似基本渲染还是用C++来实现的。 其实用Python来写大型游戏也不是什么新闻了,新手教程都能出电子书的星际生存游戏——《EVE》也是用python写的。说得更具体点,是Stackless Python。Stackless是在Python基础上编写的一套微线程框架,它能在不产生大量Python自身额外开销的情况下同时容纳数百万条的线程。 软妹子也要学Pyth on 听起来这么高大上的Python是不是很难学?并没有。 北邮在2010年就出版过一本《和孩子一起学Python》,Python真的是容易入门到可以作为亲子娱乐项目的编程语言。 我第一次见到这本书是在一个学中文的妹子那,当时内心活动非常复杂:什么?妹子你都有孩子了? 不过了解后知道,妹子为了能够扒下豆瓣top250电影...

数据科学入门的5个技巧

很多人问我数据科学和数据分析的最大区别是什么。有的人认为两者没有区别,有的人则 认为两者 千差万别。我认为,尽管两者确实存在很多不同之处,但最大的不同在于数据科学严格遵循结构化、 一步一步的操作过程,保证了分析结果的可靠性。 和其他科学研究一样,这些过程必须被严格执行, 否则分析结果将不可靠。再直白一点,对于外行的数据科学家,严格遵循这些过程将能够快速获得 准确结果。反之,如果没有清晰的路线图,则分析结果很难得到保证。 虽然这些步骤更多是写给业余分析师的指引,但它们同样是数据科学家,甚至更严格的商业分析和学术分析的基础。每一位数据科学家都理解这些步骤的重要意义,会在实践过程中严格遵守它们。 5个步骤概览 数据科学的5个必备步骤分别是: (1)提出有意思的问题; (2)获取数据; (3)探索数据; (4)数据建模; (5)可视化和分享结果。 首先,我们从宏观上了解以上5个步骤。 1.1.1 提出有意思的问题 这是我最喜欢的一步。作为一个创业者,我经常问自己(和他人)很多有意思的问题。我像对待头脑风暴会议一样对待这一步。现在开始写下问题,不要关心回答这些问题所需的数据是否存在。这样做的原因...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。