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
请收藏:https://m.ssyc9.cc
(温馨提示:请关闭畅读或阅读模式,否则内容无法正常显示)