15 编程
接下来的几场比赛也是简简单单的胜利，范珏也过上了非常规律的工作生活：上午锻炼，下午晚上OB训练赛，军训时间结束后，范珏回到了校园。
已经想好了要编写什么软件，当初在上海就已经大概写了一点框架，现在回来便准备着手干活。
先发微信让父母把家里的一些设备启动，简单来说就是一台性能非常牛逼的电脑，范珏自己的笔记本跑不动，并且那台电脑运行的噪音特别大，拿过来就是折磨室友，家里父母都不让他全天候开着，这会儿是找了一个老房子清理出一块地方放电脑。
然后就是找笔记本配件，平常在家里就没怎么屯东西，只好去二手市场收一些比较能用的，就这也花了他不少钱，范珏暗自心疼，心说自己必将百倍赚回。
对于数据分析师的工作，范珏决定主要从两方面着手，一个是通过视频来收集比赛数据的软件，这些数据其实从王者荣耀那里可以很容易地拿到，可惜王者荣耀不愿意给他，那就要自己动手，范珏命名为海潮。另一方面就是类似AlphaGo的人工智能王者荣耀玩家，通过深度学习让AI学会打王者荣耀，甚至进一步，打kpl，最后还要学会BP，这个软件命名为星照。
“海潮”主要的应用场景有两个，一是kpl比赛视频，二是训练赛OB位。
当范珏进入训练赛的OB位观看比赛的时候，王者就会通过网络把当前比赛的数据通过互联网传递到范珏的手机上，再通过范珏手机上的王者转化为范珏屏幕上的比赛，范珏则在电脑上用手游模拟器登录王者荣耀，然后就可以顺理成章地加一个小插件，把王者传递过来的数据拦截下来，得到原始数据，包括所有人的坐标移动，经济增长，装备和抗性数据，血量增减等等，这就可以得到很完整的比赛数据。
而当要研究kpl的比赛视频时，事情就变得艰难起来，导播只给看某一个小部分的情况，范珏首先想办法让电脑识别小地图的数据，来得到大致的比赛走向，人员移动，再通过两侧队员的血条的占比来大概得到血量的变化。然后是具体的导播给的视角，范珏导入了王者完整的地图数据，然后通过比对，来获得视频中每一帧的视角各个英雄所对应的绝对坐标，根据冒出来的数字以及对应时间野怪和兵线的抗性来反推出英雄此时的属性。当然有时候导播回放团战就会导致一段时间的游戏进程完全空白，范珏没有办法，也就只能空着。最后把通过比赛视频得出的数据转化为王者荣耀的原始数据格式以便于处理。
把这两个功能写好已经是10月底，把它和之前的数据收集软件稍微一对接，范珏就不用花时间来OB比赛了，训练赛和比赛的数据通过海潮直接扒下来，再用几个条件筛选出要统计的数据直接放到表上，发送回去给赛训组，四舍五入一个月白嫖5000。然而问题随之而来，缓存数据过于庞大以至于好几个硬盘快要装不下了。
接下来是星照，这就是一个大工程了。
先设定好一个游戏胜利的目标：摧毁敌方的水晶。再把地形等死数据定好，然后就是导入野怪，小兵，英雄，装备，防御塔等等数据，当然要说明的是这些数据都不是范珏自己研究的，而是拿一个废旧手机下载了一个王者荣耀然后进去暴力破解得到的。
下一步要解决的问题是最优打法。在与王者交涉的过程中范珏试图索要游戏数据被严词拒绝，退而求其次，范珏就只索要了一些胜率之类的，然后整理一份给赛训组，自己还去全平台发视频恰烂钱，要说这烂钱恰的是真爽，比数据分析师赚得多多了。
闲言少叙，由于拿不到游戏数据，范珏让人工智能自己和自己打游戏，来琢磨出游戏的打法，这一步对于电脑可以说是顶级折磨，家里的电脑疯狂运转了一个礼拜，耗电量巨大，都没有研究出什么东西来，范珏认为自己必须要做出一些改进，于是悄咪咪地学习了（偷）一点儿alpha零的代码来优化机器学习的算法，并且把每一局的打法重新生成一个新的打法文件保存下来，相应的写了一个软件来读取打法文件，然后在得到打法文件之后把原来比赛的数据删掉，这就解决了内存不足的问题。让人工智能学习打法文件，还有通过自己和自己对局生成打法文件，使得人工智能学会所有主流或者是冷门阵容的打法和运营思路，就这样，范珏创造出了世界上最会打王者的人工智能。
当然，此时的人工智能还是可以读取全队的共享视野，范珏把海潮的视频读取软件搬过来，让星照只能通过小小屏幕里的视野来获取信息，当然也顺便把视野的元素也给了人工智能当做变量。然后再调整参数使得人工智能的手速得到限制，以及得到了手速被限制之后的最佳打法也被重新开发出来。做完了这些，范珏觉得还不行，因为这五个位置的操纵者还是共享了一个大脑。他把程序分成5个，两两不共享大脑，每个人都不能知道别人在想什么，只能通过声音沟通，为此还特别写了一个语音识别软件以及语言转电子信号的软件，叫做“泛音”。有了语言交流，范珏顺便就做了一个判断选手情绪，或者说状态的软件，叫做“琪纪”，非常简单，就是把这个人的视野，操作，手速，交流等的信息与他的同位置的人，还有自己别的时期的数据进行对比，来判断这个人的心理状态，相应的就需要在队友状态不好时对队友进行鼓励。
最后，范珏弄明白了每一个位置的顶级人工智能应该有怎样的数据，怎样的配置，通过这样的办法，他就可以对kpl比赛有一个科学的认识了。
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已经想好了要编写什么软件，当初在上海就已经大概写了一点框架，现在回来便准备着手干活。
先发微信让父母把家里的一些设备启动，简单来说就是一台性能非常牛逼的电脑，范珏自己的笔记本跑不动，并且那台电脑运行的噪音特别大，拿过来就是折磨室友，家里父母都不让他全天候开着，这会儿是找了一个老房子清理出一块地方放电脑。
然后就是找笔记本配件，平常在家里就没怎么屯东西，只好去二手市场收一些比较能用的，就这也花了他不少钱，范珏暗自心疼，心说自己必将百倍赚回。
对于数据分析师的工作，范珏决定主要从两方面着手，一个是通过视频来收集比赛数据的软件，这些数据其实从王者荣耀那里可以很容易地拿到，可惜王者荣耀不愿意给他，那就要自己动手，范珏命名为海潮。另一方面就是类似AlphaGo的人工智能王者荣耀玩家，通过深度学习让AI学会打王者荣耀，甚至进一步，打kpl，最后还要学会BP，这个软件命名为星照。
“海潮”主要的应用场景有两个，一是kpl比赛视频，二是训练赛OB位。
当范珏进入训练赛的OB位观看比赛的时候，王者就会通过网络把当前比赛的数据通过互联网传递到范珏的手机上，再通过范珏手机上的王者转化为范珏屏幕上的比赛，范珏则在电脑上用手游模拟器登录王者荣耀，然后就可以顺理成章地加一个小插件，把王者传递过来的数据拦截下来，得到原始数据，包括所有人的坐标移动，经济增长，装备和抗性数据，血量增减等等，这就可以得到很完整的比赛数据。
而当要研究kpl的比赛视频时，事情就变得艰难起来，导播只给看某一个小部分的情况，范珏首先想办法让电脑识别小地图的数据，来得到大致的比赛走向，人员移动，再通过两侧队员的血条的占比来大概得到血量的变化。然后是具体的导播给的视角，范珏导入了王者完整的地图数据，然后通过比对，来获得视频中每一帧的视角各个英雄所对应的绝对坐标，根据冒出来的数字以及对应时间野怪和兵线的抗性来反推出英雄此时的属性。当然有时候导播回放团战就会导致一段时间的游戏进程完全空白，范珏没有办法，也就只能空着。最后把通过比赛视频得出的数据转化为王者荣耀的原始数据格式以便于处理。
把这两个功能写好已经是10月底，把它和之前的数据收集软件稍微一对接，范珏就不用花时间来OB比赛了，训练赛和比赛的数据通过海潮直接扒下来，再用几个条件筛选出要统计的数据直接放到表上，发送回去给赛训组，四舍五入一个月白嫖5000。然而问题随之而来，缓存数据过于庞大以至于好几个硬盘快要装不下了。
接下来是星照，这就是一个大工程了。
先设定好一个游戏胜利的目标：摧毁敌方的水晶。再把地形等死数据定好，然后就是导入野怪，小兵，英雄，装备，防御塔等等数据，当然要说明的是这些数据都不是范珏自己研究的，而是拿一个废旧手机下载了一个王者荣耀然后进去暴力破解得到的。
下一步要解决的问题是最优打法。在与王者交涉的过程中范珏试图索要游戏数据被严词拒绝，退而求其次，范珏就只索要了一些胜率之类的，然后整理一份给赛训组，自己还去全平台发视频恰烂钱，要说这烂钱恰的是真爽，比数据分析师赚得多多了。
闲言少叙，由于拿不到游戏数据，范珏让人工智能自己和自己打游戏，来琢磨出游戏的打法，这一步对于电脑可以说是顶级折磨，家里的电脑疯狂运转了一个礼拜，耗电量巨大，都没有研究出什么东西来，范珏认为自己必须要做出一些改进，于是悄咪咪地学习了（偷）一点儿alpha零的代码来优化机器学习的算法，并且把每一局的打法重新生成一个新的打法文件保存下来，相应的写了一个软件来读取打法文件，然后在得到打法文件之后把原来比赛的数据删掉，这就解决了内存不足的问题。让人工智能学习打法文件，还有通过自己和自己对局生成打法文件，使得人工智能学会所有主流或者是冷门阵容的打法和运营思路，就这样，范珏创造出了世界上最会打王者的人工智能。
当然，此时的人工智能还是可以读取全队的共享视野，范珏把海潮的视频读取软件搬过来，让星照只能通过小小屏幕里的视野来获取信息，当然也顺便把视野的元素也给了人工智能当做变量。然后再调整参数使得人工智能的手速得到限制，以及得到了手速被限制之后的最佳打法也被重新开发出来。做完了这些，范珏觉得还不行，因为这五个位置的操纵者还是共享了一个大脑。他把程序分成5个，两两不共享大脑，每个人都不能知道别人在想什么，只能通过声音沟通，为此还特别写了一个语音识别软件以及语言转电子信号的软件，叫做“泛音”。有了语言交流，范珏顺便就做了一个判断选手情绪，或者说状态的软件，叫做“琪纪”，非常简单，就是把这个人的视野，操作，手速，交流等的信息与他的同位置的人，还有自己别的时期的数据进行对比，来判断这个人的心理状态，相应的就需要在队友状态不好时对队友进行鼓励。
最后，范珏弄明白了每一个位置的顶级人工智能应该有怎样的数据，怎样的配置，通过这样的办法，他就可以对kpl比赛有一个科学的认识了。
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