知鸦日报2023-09-25

关卡是游戏内容的载体，使核心玩法、功能系统、商业化等内容在自己身体内进行良好的运转，就像一辆车的骨架，起到了承上启下的作用。

要制作出高水平的关卡，关键在于解决以下5个问题：

• 问题1：怎么设计兴趣曲线？（要领篇）
• 问题2：怎么设计学习曲线？（要领篇）
• 问题3：怎么设计难度曲线？（要领篇）
• 问题4：怎么制作关卡规划文档？（实践篇）
• 问题5：怎么验收关卡体验？（实践篇）

通过对B 端真实案例进行设计复盘，总结流程画布编排提效和体验提升的设计方法。

本篇主要介绍 58 标签体系建设实践，主要包含痛点及标签建设方案、标签体系、标签管理平台三个模块。

本文从产业工程角度，重点介绍芯片制造与光刻的一些相关技术细节，也介绍SSMB、EUV、同步辐射等相关的科学原理。了解足够的工程技术细节和科学原理之后，对于“光刻厂”这类有趣的设想，就能正确看待了。

The typing animation effect is a very popular effect on the web. It can be used to create a chat, a loading animation, or just to add a bit of dynamism to your website.

Since OpenAI has released ChatGPT (already almost a year!), we can see this effect more than ever. For a project, I had to create a similar effect, and I thought it would be a good idea to share it with you.

index中有这样四个字段：title content question answer。要查询这四个字段，支持最多输入5个关键词模糊查询，多关键词以空格隔开。

匹配度计算逻辑：

• 关键词有序排列 ，权重依次降低，即排列在前的关键词权重最高，依此降低；检索顺序和结果顺序一致的排在前面。
• title（question）较content（answer）权重高，比如权重高10倍
• 词频（关键词出现次数）越高，匹配度越高
• 在匹配度相同的条件下按更新时间倒序排列

‍本文将试着总结Tair用c++开发redis module中遇到的一些问题并沉淀为最佳实践，希望对redis module的使用者和开发者带来一些帮助（部分最佳实践也适用于c和其他语言）。

ChatGPT 的出现让大模型再一次成为业界的关注热点，然而，并不是每个组织都要去训练及生成大模型的，而且各个组织的技术积累和计算资源也不太允许这样去做。更多的时候， 我们还是基于大模型开发业务应用。所谓智能原生（AI Native），往往是指那些没有大模型就无法成立的应用，那是一些新的业务机会和挑战。很多时候， 我们还只是Applied AI， 即通过AI 尤其是大模型为应用赋能。

不论是AI 原生还是AI 赋能的应用，都会面临如何构建基于大模型APP 的问题，基于大模型的App 在系统架构和开发方式上有什么不同呢？

本文主要介绍一些 React 的设计模式，以及在具体的开发中是如何使用这些模式。

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