游戏行业解决方案

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    围住神经猫游戏 更多内容
  • 使用Tensorflow训练神经网络

    使用Tensorflow训练神经网络 应用场景 当前主流的大数据、AI训练和推理等应用(如Tensorflow、Caffe)均采用容器化方式运行,并需要大量GPU、高性能网络和存储等硬件加速能力,并且都是任务型计算,需要快速申请大量资源,计算任务完成后快速释放。本文将演示在云容器

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  • VR云渲游平台应用场景

    。 智慧医疗场景 支持医院、康复机构使用虚拟现实技术预防及治疗老年痴呆、恐高、幽闭恐惧症、运动康复、神经系统等疾病。 游戏娱乐场景 支持互联网、游戏、VR体验馆等企业进行VR游戏、VR娱乐内容的运营。

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  • GeminiDB Redis游戏回档(PITR)解决方案

    状态。 以游戏场景为例,在游戏运行期间,有玩家利用游戏漏洞复制装备、货币,使游戏公平性遭到破坏。传统数据库备份频率一般是一天全备一次,备份间隔即一整天,不仅恢复时间长、时间粒度大,甚至无法恢复到想要时间点等。而GeminiDB Redis接口新增的PITR特性能够让游戏数据快速回

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  • 大数据分析

    扑克等均涌现出超高水平AI。人工智能应用在其中起到了不可替代的作用。 游戏智能体通常采用深度强化学习方法,从0开始,通过与环境的交互和试错,学会观察世界、执行动作、合作与竞争策略。每个AI智能体是一个深度神经网络模型,主要包含如下步骤: 通过GPU分析场景特征(自己,视野内队友,

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  • 使用DCS实现游戏开合服的数据同步

    使用D CS 实现游戏开合服的数据同步 方案概述 应用场景 游戏业务开合服,指一些大型网络游戏为了吸引新玩家,在运营一段时间后,会开启新服务区,当新服务区开放后,老服务区用户存在流向新服务区的趋势,用户数逐渐减少,为了改善老服务区用户的游戏体验,延长游戏生命周期,游戏开发商通常会进行

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  • 排序策略-离线排序模型

    分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。

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  • 多层感知机分类

    “多层感知机分类”节点可用于建立一个基于前馈人工神经网络的分类模型。 前馈人工神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元,同一层的神经元之间没有互相连接,层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层,中间为隐层。K+1层前馈神经网络矩阵形式如下表示,其中X为

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  • 排序策略

    分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0

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  • 策略参数说明

    分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100],默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000,神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (value_keep_probability)

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  • GPU负载

    GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具

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  • HCIP-AI EI Developer

    0考试覆盖:人工智能进阶理论与华为云开发实践,内容包括但不限于:神经网络基础;图像处理、语音处理、 自然语言处理 理论和应用;ModelArts概览;图像处理、语音处理、自然语言处理实验;ModelArts平台开发实验等。 知识点 神经网络基础 4% 图像处理理论和应用 26% 语音处理理论和应用

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 提交排序任务API

    关系,而核函数特征交互神经网络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否

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  • 支持发送金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏类短信吗?

    支持发送金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏类短信吗? 不支持,金融、房地产、教育、移民、医疗、游戏相关的所有内容都不能发送,包括验证码、通知短信和会员营销短信。 详细参见模板审核规范。 父主题: 产品咨询类

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  • 应用场景

    够带来潜在持续收入。 游戏行业 实现游戏资产流通 将游戏道具、资产或IP周边数字资产化,数字资产可流通、变现,从而扩大用户量、增加用户粘性。 有助于创新决策 游戏IP孵化、游戏场景创新是目前游戏厂商面临巨大挑战,尤其游戏版号限制下,减少厂商试错机会,对游戏出品要求更高。预先通过数

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  • 概要

    概要 本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 开始使用

    图1 查看游戏 服务器 的公网IP地址(一键快速部署) 图2 查看游戏服务器的公网IP地址(手动快速部署) 打开幻兽帕鲁游戏,进入主页,单击“加入多人游戏(专用服务器)”。 在服务信息配置页面输入步骤一获取游戏服务器的公网IP地址,端口8211保持不变,单击“联系“,即可进入游戏。 游戏服务端版本更新操作指导(可选)

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  • 人证核身

    部署web环境 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 03 API 标准版(三要素):使用姓名、身份证号码、人脸图像三要素进行匹配核验。

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  • 应用场景

    应用场景 游戏加速 行业痛点:游戏行业面临延迟大、丢包多、掉线频繁等问题,严重影响终端用户的游戏体验。其他很多类似行业也面临这些问题,例如在线教育、视频直播等。 解决方案:通过全球加速服务将游戏连接请求就近接入华为云,通过华为云的骨干网到达游戏服务器,极大地缩短了公网传输路径,减

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  • 应用场景

    应用场景 DDoS高防服务 的主要使用场景包括:娱乐(游戏)、金融、政府、电商、媒资、教育(在线)等行业: 娱乐(游戏) 娱乐(游戏)行业是DDoS攻击的重灾区,高防IP能保证游戏的可用性和持续性,提高用户体验,在商家活动、节日游戏等旺季时段提供防护。 金融 满足金融行业的合规性要求,保证线上交易的实时性、安全稳定性。

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