育碧发布了一款区块链游戏,外媒:堡垒之夜 我的世界无人深空?

原作者:游戏葡萄
原出处:今日头条
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近日,据外媒Finder报道,在旧金山举办的Blockchain Gamer Connects 2018会议上,育碧的区块链战略经理Nicolas Pouard公布了他们战略创新实验室(Strategic Innovations Lab)的成果:名为《HashCraft》的区块链游戏。

《HashCraft》从名称上来看可能受到了《MineCraft》(我的世界)的影响,同时,Finder称游戏的画面和风格与《堡垒之夜》和《无人深空》相似:游戏的画面和后者一样明亮多彩,角色的画风则有前者的卡通风格。目前来看产品的开发还处于非常早期的阶段,但已经可以体验。

游戏的开始与大逃杀的游戏模式类似,玩家可以用降落伞降落到一个巨大岛屿的任何地方——这些岛屿都由区块链生成,都是独特区块链的起源块(genesis block)。玩家落地之后,便可以自由探索岛屿,创造关卡、任务之类的东西,以迎接后加入的玩家。

Finder称,他们不知道《HashCraft》的创造玩法有多自由,也不知道玩家可以搜集哪些资源 ...

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网游内购收费模式或已到尽头,新付费模式即将来临

原作者:混乱为什么
原出处:今日头条
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还记得你玩过的第一款网游吗?金庸群侠传?石器时代?传奇?奇迹?

那些年你充过的点卡还能找出来吗?

看图,这是我仅有能找出来的点卡了,当年我玩过的第一款网游就是《奇迹》,从2002年开始。

那时的网游很少,都是时间收费的。相信有部分人当年的穷学生与我一样,觉得收费好贵,可还是攒着父母给的吃饭钱拿去买点卡,一边游戏一边骂游戏代理商,如果不是充的包周包月的话,那么游戏里的每一步都是精打细算的,堪比精算师。

后来,游戏渐渐多了起来,一些游戏的官网上挂着四个大字——永久免费!这对于玩了几年时间收费的玩家们来说是很新奇的事物,玩游戏免费?

这个时间节点大约是2005年的时候,好奇心驱使下,纷纷下载体验免费的感觉,不用再担心时间点数的流逝,逐渐放弃了原来的时间收费游戏。不用说,大部分人觉悟后都认为游戏变味了,请你摸着良心回答:“你喜欢以前的时间收费模式,还是现在的道具收费模式?”

也许你没玩过《征途》,但作为一名游戏玩家的你肯定也听说过,它当年的吸金能力至今让很多游戏都望尘莫及。它成功在因为开创了免费氪金游戏的商业模式——不充钱打不下去,充了钱的被充了更多钱的打得玩不下去。

道具收费模式其实会影响到游戏的设计,因为它必须要让玩家产生“不平等”,不然氪金有何用?这实在无奈。该模式到今天也已经有13年了,玩家口味越来越刁钻 ...

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Steam:吃鸡鼻祖1000人的在线数都快维持不住了?

原作者:Aggro电竞
原出处:今日头条
原文链接:Steam:吃鸡鼻祖最后的末日,1000人的在线数都快维持不住了?

前段时间《H1Z1》的生存版(从本体独立出来的一个游戏)将在10月份正式关服大吉了。开发商当初想一分为二卖游戏,准备一口吃个大胖子,可现实却如此的残酷,给了开发商无数个响亮的耳刮子。

而就在《H1Z1》生存版宣布即将关服后不久,本体的在线人数继续暴跌,从去年暑假期间的高峰15万人同时在线,到山泉君刚刚查看的1575人在线游戏,可谓是从神坛一下跌落到了谷底。眼看吃鸡游戏的整体形式越来越差,不知道《H1Z1》会不会面临彻底的关服呢?

上个月还在2000-3000人在线徘徊,这个月就变1500人,下个月会不会1000人都难保呢?其实山泉君一直想说《H1Z1》是一款非常不错的吃鸡游戏,不管是在优化上还是游戏体验上可以说都比《绝地求生》强,只可惜一个作死的锁区和笨蛋厂商的营销,让一款好好的佳作变成了DeadGame。

从零开始搭建你的赛事竞猜网站(2)- 整理需求

我们接的定制开发外包也算比较多的了,一直想写个文档供大家整理思路时参考,这里就先以电竞竞猜网站做个例子吧。

以下内容仅针对“从零开始”的朋友,懂技术懂管理的大佬可以直接右上角。

二、整理你的需求

  • 想好怎么做了,那么首先要解决开发。

开发一个网站需要设计师、前端工程师、后端工程师,你可能有如下选择:

  1. 找一个技术合伙人帮助你组建团队、把控整个开发进程
  2. 找一个靠谱的外包团队
  3. 自己搭建技术团队(需要你懂技术、懂管理、有充裕的时间和投资)

当然也有买一整套现成源码直接用的选项。但是这个选项很可能坑掉你整个项目。你可能会遇到拿到的源码,想改个界面改个盘口都改不了。

  • 接下来你需要给你的技术团队提供网站原形和需求文档。

如果不会自己画原形,也可以找一些参考网站给他们。

需求文档可以参考以下内容整理:

前台
要支持哪些游戏的竞猜。
要支持具体哪些玩法
要哪些支付方式
是否要商城模块
用户个人中心需要哪些功能
需要哪些页面附属模块。比如广告窗口、公告栏、排行榜等等
要做什么样的推广奖励模块
如果要做SEO,要有哪些对应的页面要求
移动端自适应

后台功能
比赛数据、盘口数据要如何获取和维护。
有哪些数据需要在后台生成统计报表。
玩家名单及相关功能需求。比如玩家黑名单。

V社五年磨一剑 熊猫直播独家全球首发试玩《Artifact》

原作者:熊猫直播平台
原出处:今日头条
原文链接:V社五年磨一剑 熊猫直播独家全球首发试玩《Artifact》

TI8刚刚结束,V社五年磨一剑精心制作的DOTA卡牌游戏《Artifact》终于是千呼万唤始出来。由G胖本人宣布,所有到现场观战TI的观众都可参与到《Artifact》V历10月份的游戏内测中。而游戏将在11月底正式发售。

2018年即将进入9月份,离约定的发售时间越来越近,新的重磅消息再次放出,这次不是演戏,可以用大写来突出!

8 月 31 日至9月3日,美国西雅图

PAX WEST上正式亮相,并且开放抢先试玩!

不能亲临现场的同学也不用着急,熊猫直播特派主播前往现场,全程直播展示和体验游戏细节,带来第一手直观体验。熊猫直播对《Artifact》持续保持关注,直播专区已经提前开放

直播时间:8月31日23:59

接下来为还不太熟悉这款游戏的萌新,送上科普:

V社五年磨一剑,不只是DOTA2衍生品

大部分萌新听说V社可能是从绝地求生,听说V社封禁账号,确实如此,五年没发布游戏,重点放在运营steam上,终于正式公布出品一这款游戏,着实令人期待。

再说制作团队,据传投入团队人员超过200人,更是有传奇游戏设计大师 ...

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从零开始搭建你的赛事竞猜网站(1)- 构思整个项目

我们接的定制开发外包也算比较多的了,一直想写个文档供大家整理思路时参考,这里就先以电竞竞猜网站做个例子吧。

以下内容仅针对“从零开始”的朋友,懂技术懂管理的大佬可以直接右上角。

一、构思你的整个项目

这个是最重要的。首先你想清楚整个项目大致的目标和定位:

  • 要做一个什么定位的竞猜网站

这个网站要面对什么样的人群,你有哪些方案来吸引你的目标人群,你有哪些渠道来找到目标人群。准备主推哪个游戏的竞猜,主打大众流量大的,还是针对小众细分市场。

如何让你吸引到的目标人群快速参与竞猜。这点经常被人忽视,有些网站喜欢做花哨的首页,却让玩家各种找不到参与的入口,白白浪费玩家的转化。

你的目标人群喜欢什么样的游戏玩法。

  • 你有多少预算,要如何投入

开发网站需要多少成本,推广网站要多少成本,如果要做商城模块要预留多少库存成本,后期维护要预留多少成本,组建自己的团队要多少成本。

还有最关键的,你的时间成本。

  • 你有什么优势,如何把这些优势发挥出来

比如你有海外推广渠道,那么你的网站就要做多语言的。

比如你是一名工程师还懂点设计,那你可以自己设计原形,节省一大块开发和沟通成本。

比如你有合作的主播,那么你的网站可能需要制作推广返利功能。

  • 你有什么劣势,如何解决

比如你没有推广渠道,那么要联系哪些渠道给你做推广。

比如你没空自己做客服,那么是自己招客服还是找专业的客服外包团队。

把劣势的、投入产出比低下的部分外包出去,可以有效节省初期的时间、人员成本。

  • 思考一下整个项目流程和你的时间计划

比如这周找人开发,下周解决推广渠道等等。

谷歌机器学习课程笔记(9)——特征组合

特征组合是指两个或多个特征相乘形成的合成特征。特征的相乘组合可以提供超出这些特征单独能够提供的预测能力。

 

一、对非线性规律进行编码

 

有的问题是个非线性问题,无法用一条线就将数据分成两类。

要解决非线性问题,可以创建一个特征组合。特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。我们通过将 x1 与 x2 组合来创建一个名为 x3 的特征组合:

x3=x1x2

我们像处理任何其他特征一样来处理这个新建的 x3 特征组合。线性公式变为:

y=b+w1x1+w2x2+w3x3

线性算法可以算出 w3 的权重,就像算出 w1 和 w2 的权重一样。换言之,虽然 w ...

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谷歌机器学习课程笔记(8)——表示

机器学习模型不能直接看到、听到或感知输入样本。必须创建数据表示,为模型提供有用的信号来了解数据的关键特性。也就是说,为了训练模型,必须选择最能代表数据的特征集。

 

一、特征工程

 

将原始数据映射到特征

下图左侧表示来自输入数据源的原始数据,右侧表示特征矢量,也就是组成数据集中样本的浮点值集。 特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量。进行特征工程预计需要大量时间。

机器学习模型通常期望样本表示为实数矢量。这种矢量的构建方法如下:为每个字段衍生特征,然后将它们全部连接到一起。

 

映射数值

机器学习模型根据浮点值进行训练,因此整数和浮点原始数据不需要特殊编码。

 

映射字符串值

模型无法通过字符串值学习规律,因此需要进行一些特征工程来将这些值转换为数字形式:

1、首先,为要表示的所有特征的字符串值定义一个词汇表

2、然后,使用该词汇表创建一个独热编码,用于将指定字符串值表示为二元矢量。在该矢量(与指定的字符串值对应)中:

  • 只有一个元素设为 1
  • 其他所有元素均设为 0

该矢量的长度等于词汇表中的元素数。

 

映射分类(枚举)值

分类特征具有一组离散的可能值 ...

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谷歌机器学习课程笔记(7)——验证

通过将数据集划分为训练集和测试集,可以判断给定模型能否很好地泛化到新数据。不过,当进行多轮超参数调整时,仅使用两类数据可能不太够。

 

另一个划分

 

将数据集划分为训练集和测试集。借助这种划分,可以对一个样本集进行训练,然后使用不同的样本集测试模型。采用两种分类之后,工作流程可能如下所示:

 

将数据集划分为两个子集是个不错的想法,但不是万能的。通过将数据集划分为三个子集:训练集、验证集、测试集,可以大幅降低过拟合的发生几率。

使用验证集评估训练集的效果。然后,在模型“通过”验证集之后,使用测试集再次检查评估结果。下图展示了这一新工作流程:

 

在这一经过改进的工作流程中:

1、选择在验证集上获得最佳效果的模型。

2、使用测试集再次检查该模型。

该工作流程之所以更好,原因在于它暴露给测试集的信息更少。

谷歌机器学习课程笔记(6)——训练集和测试集

测试集是用于评估根据训练集开发的模型的数据集。

 

拆分数据

 

数据集可拆分为两个子集:

  • 训练集 - 用于训练模型的子集。
  • 测试集 - 用于测试训练后模型的子集。

测试集需要确保满足以下两个条件:

  • 规模足够大,可产生具有统计意义的结果。
  • 能代表整个数据集。换言之,挑选的测试集的特征应该与训练集的特征相同。

请勿对测试数据进行训练。 如果评估指标取得了意外的好结果,则可能表明不小心对测试集进行了训练。

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