Гравітаційна гармата

Ви можете допомогти очистити цю сторінку, виправивши орфографічні та граматичні, прибравши фактичні помилки, переписавши розділи, щоб зробити їх чіткими та короткими, та перемістивши деякі частини за необхідності.

Гравітаційна гармата

Інформація про продукт

Приналежність

Технічні характеристики

Втрата

Швидкострільність

Точність

Дальність

Використання

Творець

Використовується

Коди

Гравітаційна гармата (по-науковому - Маніпулятор енергетичного поля нульового рівня або скорочено граві-гармата) - Енергетична зброя, спочатку розроблена для роботи з небезпечними матеріалами і, як заявила Алікс, вони використовують її для підняття важких вантажів. Пристрій живиться від кристала Зена. Саме він дозволяє пристрою піднімати та притягувати об'єкти [1] . Надана Гордону Алікс незабаром після прибуття до Східної Чорної Мези граві-гармата майже відразу стає незамінним інструментом в арсеналі Гордона і вважається одним з його символів.

Огляд [ ]

Алікс дає граві-гармату Гордону у Східній Чорній Мезі

Гравітаційна гармата має два основні режими. Основний вогонь звільняє вибухову енергію, яка відштовхує предмети із величезною силою. Це корисно для очищення бар'єрів та переміщення важких предметів. Вторинний вогонь притягує свої предмети і тримає їх на вазі. Ці об'єкти можуть бути опущені на землю повторним натисканням кнопки вторинного вогню, або можуть бути відштовхнуті первинним вогнем.Вторинним вогнем можна підбирати лише легкі предмети, переважно ті, які може нести сам Гордон, проте основний вогонь впливає набагато важчі предмети, які може захопити вторинний вогонь. Гармата не впливає на органічні речовини, хоча є кілька винятків.

Поєднання первинного та вторинного вогню дозволяє використовувати граві-гармату як потужну зброю. Оскільки вона використовує фізику об'єктів, а не боєприпаси, практично не існує межі того, скільки разів з неї можна стріляти, проте ця перевага врівноважується необхідністю постійно перезаряджатися після кожного пострілу, захоплюючи новий об'єкт. Залежно від захопленого об'єкта граві-гармата потенційно є одним із найпотужніших видів зброї у грі. Такі об'єкти, як металеві бочки та пропанові балони можуть вбити солдатів Патруля одним попаданням, так само, як і диски від циркулярних пилок; в той же час пластикові коробки і піддони не завдадуть жодної значної шкоди. Вибухові бочки, зокрема, — вельми руйнівна зброя у поєднанні з граві-гарматою, проте є можливість самому отримати шкоду, якщо противник стрілятиме ними до запуску. Грави-гармату краще використовувати на малих і середніх дистанціях, користуючись масою предметів.

Крім зброї, граві-гармата може бути використана для захоплення предметів на відстані, до яких Гордон не зміг би дістатися без пристрою. Вона дозволяє захоплювати великі предмети і утримувати їх на кшталт щита. Хоча зазвичай вона не в змозі тягнути важкі об'єкти, це можливо в деяких вибраних областях, головним чином для створення мостів. Слід зазначити, що вторинний вогонь не захоплює об'єкт відразу, якщо він перебуває з відривом.Для захоплення об'єкта потрібно деякий час спрямовувати на нього гармату, під час чого все ще діятимуть закони фізики.

Крім своєї основної мети гравітаційна гармата може використовуватися і більш екзотичними шляхами. Менхеки, сканери та військові сканери можуть бути захоплені та запущені їй, зокрема, для використання їх як тимчасових бензопил. Всі троє досить важкі, щоб завдати значної шкоди, і будуть знищені, якщо запустити у найближчу стіну. однак, якщо запустити їх на значну відстань, вони встигнуть стабілізувати політ. Граві-гармата також може бути використана для захоплення хоперів та зняття кульових мін з автомобіля, роблячи їх безпечними. При захопленні хопера міна автоматично перепрограмується на визнання Гордона союзником, і якщо утримувати кульову міну, то Алікс перепрограмує їх у союзну. Обидві міни можна використати проти ворогів. Також гарматою можна маніпулювати автоматичними турелями Альянсу.

Незважаючи на те, що граві-гармата не впливає на органічні речовини, хедкраби та мурашині леви виявляються вразливими від первинного вогню. Три постріли основним вогнем вбивають будь-якого хедкрабу. Мурашиних левів убити важче, але постріл із гармати перевертає їх на спину, роблячи їх уразливими.

Пристрій контр-резонансної сингулярності

При контакті з конфіскаційним полем у Цитаделі гравітаційна гармата «надзаряджається», а не анігілюється, як інша зброя Гордона. В результаті конфіскаційне поле виходить з ладу, а граві-гармата випромінює синє світло замість помаранчевого. Потужність такої граві-гармати дозволяє їй піднімати предмети набагато важче і штовхати їх з більшою силою, ніж це можливо зі звичайною гравію.Контр-резонансна гравіпушка дозволяє притягувати, безпечно переносити та використовувати як зброю енергетичні кулі. Однак найбільшою відмінністю посиленої граві-гармати від звичайної є здатність маніпулювати органічними об'єктами. Будь-який захоплений солдат Патруля миттєво вмирає, яке тіло зберігає заряд, здатний при контакті з іншими живими істотами вбивати їх. Побічним ефектом посиленої граві-гармати є анігіляція зброї, що носиться солдатами (це зроблено для того, щоб гравець не зміг отримати назад зброю, а проходив рівень виключно з граві-гарматою).

Перший раз посилена граві-гармата з'являється у тринадцятому розділі Half-Life 2, «Наші Покровителі», коли Гордон потрапляє у конфіскаційне поле, його граві-гармата заряджається і залишається такою до кінця гри. У цей час захисний костюм Гордона також заряджається та може нести до 200 одиниць заряду. Через вибух реактора на початку Half-Life 2: Episode One граві-гармата стає звичайною, але коли Гордон і Алікс проникають у Цитадель і проходять повз інше конфіскаційне поле, граві-гармата знову заряджається і залишається такою, доки Гордон не активізує захисне поле ядра. Після цього гравітаційна гармата повертається до свого нормального стану.

Цікаві факти [ ]

• Гравітаційна гармата показана як дуже важка зброя з великою віддачею, що видно, коли Алікс допомагає Гордон вибратися з поїзда. Однак захисний костюм дозволяє Гордону з легкістю поводитися з нею.
• Граві-гармата має певну схожість з антимас-спектрометром та портальною гарматою. Але найбільшу схожість граві-гармата має з гарматою, що переміщає, — розробкою Чорної Мези.Швидше за все, граві-гармата була створена Ілаєм Венсом саме на основі гармати, яку він узяв, рятуючись з Чорної Мези.
• Під час використання читів можна переконатися, що трупом метрокопа, схопленим пристроєм контррезонансної сингулярності, неможливо вбивати інших солдатів.
• Під час смерті із надзарядженою граві-гарматою вона анігілюється. Звідси можна зробити припущення, що в Цитаделі діє особливе захисне поле, яке анігілює будь-яку кинуту зброю.
• У Episode One під час використання зарядженої граві-гармати, у ворогів, яких вбила Алікс, пропадає зброя, начебто їх убили граві-гарматою. Ймовірно, це зроблено навмисно, щоб гравець не міг використати жодної іншої зброї, окрім граві-гармати.
• Якщо, використовуючи консольні команди, гравець зніме заряджену граві-гармату БТР, гра різко загальмує або в ній відбудеться збій. БТР не зможе бути підібраний через збій у фізичному движку.
• При стрільбі в будь-якого непереможного NPC із зарядженої граві-гармати, тіло пошкоджується, але NPC залишається незмінним.
• Спочатку граві-гармата називалася "Маніпулятор нульового рівня" (англ. Zero-Point Gun) [2] , а в Episode Two на іконці підбору вона називається «Гармата енергії нульового рівня» (англ. Zero-Point Energy Gun). Можливо, це посилання до "Zero Point Module" із серіалу "StarGate Atlantis".
• У книзі «Області моєї експертизи» Джон Ходгман коротко згадав гравітаційну гармату.
• Очевидно, у Aperture Science була гравітаційна гармата, оскільки вона з'являється у Portal 2: Lab Rat. Приблизно така ж технологія гравітаційної гармати використовується в портальних гарматах, за винятком, що підібрані предмети не можна відкинути.
• Звичайна гравіпушка нездатна безпосередньо маніпулювати органічними об'єктами, за винятком хедкрабів, що гинуть після третього удару променя гравіпушки, мурашиних левів, яких удар збиває з ніг, а також личинок мурашиних левів, які вмирають після першого пострілу.
• Пес має вбудований маніпулятор енергетичного поля нульового рівня, що дозволяє йому підбирати і кидати важкі предмети. Але незважаючи на це, Пес рідко користується ним, оскільки він і сам дуже сильний.

За лаштунками [ ]

Як можна почути в звукових файлах грабельної Half-Life 2 Beta, Ілай пояснював Гордону у Східній Чорній Мезі, що «великий папочка» гравітаційної гармати використовував її для маніпулювання небезпечними матеріалами портального реактора Альянсу, припускаючи, що гравій-гармата використовувала технології Альянсу [2] .

Попередником цієї зброї є вирізана на стадії розробки фізична гармата.

Гравітаційна гармата мала з'явитися в Half-Life: Alyx як модуль для пістолета, однак, як і сама система модулів для пістолета, була вирізана. У Valve Hammer Editor цей модуль можна створити на карті за допомогою команди item_hlvr_weaponmodule_physcannon, проте встановити на пістолет буде неможливо. Про зброю залишилося згадкою у файлі soundevents_weapon.soundevts , в якому зазначено, що при запуску предмета гравітаційна гармата використовувала звуки свого зарядженого аналога з Half-Life 2.

Російські Блоги

Кажуть, що це реальний випадок: коли Wal-Mart проаналізував записи про продажі, вони виявили, що пиво та підгузки часто купувалися разом, тому вони відрегулювали полиці та з'єднали їх разом, що справді збільшило продажі пива.Пізніше я також проаналізував причину цього, сказавши, що це було тому, що коли мій батько купив підгузки для своєї дитини, він, до речі, купив собі трохи пива. Це стало класичним етапом у галузі інтелектуального аналізу даних, і його навіть прийняв Віктор Майєр Шенбер. У найпопулярнішій «ері великих даних» у 2012 році Grid – це спеціальна книга для великої книги. Ми сприймаємо цю історію як правду, але сьогодні ми повинні розглянути деталі, що лежать в її основі, тобто кореляційний аналіз (або аналіз кошика покупок) )

1. Декілька понять в аналізі асоціацій

Правило асоціації означає, що якщо клієнт купує пиво, то дуже ймовірно, що він також придбає підгузник, який ми представляємо тут як [beer -> diaper].

Математичний принцип, що лежить в основі правил асоціації, є дуже простим, тобто класичною ймовірністю, яку може зрозуміти кожен. Наприклад, якщо ми хочемо побачити, чи існує правило [Пива -> Підгузки], ми повинні спочатку побачити, наскільки можливо, що люди купили і пиво, і підгузки. Щоб краще проілюструвати проблему, ми підробляємо приклад:

Запозичуючи персонажа з популярного фільму на даний момент, у невеликому магазині є 4 види товарів: ці люди купують різні речі, 1 означає покупку, 0 не покупку.

У нашому прикладі Лю Е, Ман Саньєр та Ян Хо'єр разом купували пиво та підгузки. Передбачалося, що загалом вісім осіб, тому ймовірність покупки пива та підгузків одночасно становить 3/8. Це метод обчислення ймовірності у класичній ймовірності. У правилах асоціації ця можливість називається правилом“Служба підтримки",Вказує на охоплення всіх клієнтів, які купили пиво та підгузки одночасно.

Хоча тепер ми знаємо, що пиво та підгузки часто з'являються разом, чи повинен хтось, хто купує пиво, купувати підгузки? Ось ще одна точка зору, тобто для всіх, хто купив пиво, наскільки можливо купити підгузки. Пиво купують п'ять осіб, зокрема Лю Е, Ман Саньєр, Абажур, Ян Хо'єр та Сяо Фей. Серед п'яти чоловік Лю Е, Ман Саньєр та Ян Хо'ер купили підгузки, тому при покупці пива ймовірність покупки підгузків становить 3/5. Ця ймовірність насправді є умовною ймовірністю у класичній ймовірності, яка називається асоціативним правилом [beer -> diaper] в асоціативному аналізі.«Довіра»,Вказує ступінь передбачуваності, тобто ймовірність того, що покупець купує підгузку, якщо купує пиво.

Тепер здається, що правило [Пива -> Підгузки] має бути в змозі стимулювати продаж підгузків. На касі касир має запитати всіх, хто купив пиво: «Мій пане, ти їдеш до Японії Підгузки Kao імпортуються з оригінальною упаковкою? ». В даний час виникає питання: я використовую це правило для просування продажів підгузків, але чи розумно просувати продаж тільки тим людям, які купують пиво?

Повертаючись до нашого столу загалом, покупці підгузків загалом складають чотири особи, тобто існує 4/8 шансів, що люди купуватимуть підгузки під час відвідин цього комісара. Це ймовірність того, що підгузки продаватимуться в природних умовах.При використанні правила асоціації [Пиво -> Підгузник] теоретично ймовірність продажу підгузків становить 3/5, що більше ніж 4/8, тому ми вважаємо, що це правило є ефективним, і існує оцінний індекс, званий"Ліфт",Ділити 3/5 на 4/8, тобто 6/5. Популярне пояснення - ділити можливість продажу речі після правила асоціації на можливість продажу такої речі в природному середовищі.

Якщо Lift> 1, це доводить, що це правило має реальний ефект ліфтингу та ефективно;

Якщо = 1, це означає, що немає жодних правил, і це не впливає на можливість продажу.

Насправді щодо щоденного застосування правил асоціації, навіть якщо ви не знаєте деталей алгоритму, ви можете використовувати інструменти аналізу для проведення аналізу після розуміння підтримки, довіри та підйому. В аналізі вам потрібно вручну визначити мінімальну підтримку та мінімальну довіру (звичайно, загальні інструменти) Також є значення за замовчуванням в),Правила, які відповідають мінімальній підтримці та мінімальній довірі, називаються «правилами сильної асоціації».Потім «Правила суворої асоціації» також поділяються на дійсні та недійсні. Якщо Lift (X -> Y)> 1, то правило "X -> Y"ефективнийПравило суворої асоціації, якщо Lift (X – Y) Y"недійснимСильні правила асоціації.

Аналіз асоціації - це процес пошуку всіх ефективних правил суворої асоціації за допомогою алгоритмів із великої кількості записів про продаж.

Підтримка - це перше граничне значення, воно перевіряє «кількість» правил асоціації та виключає комбінації покупок з нижчим рівнем появи.

Довіра є другим порогом, який перевіряє «якісну» достовірність правил асоціації.

Підйом - це третій поріг, який є показником, що ґрунтується на впевненості, для перевірки ефективності правил асоціації.

Установка двох індикаторів підтримки та довіри дуже поширена. Підтримка дуже низька, що вказує на те, що охоплення всієї поведінки покупки дуже малий, навіть якщо висока довіра, це може бути випадковою поведінкою. Параметр підтримки дуже високий, що вказує на те, що охоплення велике, але можна зробити деякі висновки зі здорового глузду. Наприклад, користувач, який купує мобільний телефон, швидше за все, придбає чохол для мобільного телефону. Не намагайтеся вирити це правило. просто покладайтеся на здоровий глузд. всі знають. Таким чином, використання правил зв'язування таке саме, як і в інших методах інтелектуального аналізу даних, воно має поєднуватися з бізнес-знаннями та має підтримуватися бізнес-експертами.

Слід додати, що деякі інструменти інтелектуального аналізу даних, розроблених Microsoft, Confidence називається Probobility, і також вводиться концепція, аналогічна Lift, під назвою Importance, але я не знаю конкретного методу розрахунку.

По-друге, процес аналізу асоціації та алгоритм Apriori

Згідно з наведеним вище аналізом, процес аналізу асоціації:

1. Встановіть мінімальну підтримку та впевненість

2. Знайдіть комбінацію покупок, яка відповідає мінімальній підтримці (термін називаєтьсяЧасті набори предметів）

3. Для кожної комбінації покупок на другому кроці знайдіть правило асоціації, яке відповідає мінімальній довірі

4. Перевірте правильність правил асоціації

Найголовнішим і найвідомішим алгоритмом правил асоціації є алгоритм Apriori, який використовується для пошуку всіх найпоширеніших наборів елементів.Ідея цього алгоритму полягає в теорії множин, хоча доказ не довгий, але в ньому дуже багато математики. Давайте просто вручну виконаємо наступний алгоритм. Давайте розглянемо наш приклад, щоб отримати уявлення про процес виконання алгоритму Apriori:

Крок 1: Встановіть підтримку та довіру

Ми встановили рівень підтримки 30% та рівень довіри 70%. (Штучна обстановка)

Крок 2: Розрахуйте комбінацію покупок, яка відповідає підтримці (і розрахуйте найчастіший набір предметів)

По-перше, розрахуйте комбінацію покупки тільки одного продукту: [Пиво] [Підгузник] [Маска PM2.5] [iPhone 6S], вони з'явилися в 5, 4, 5, 2 рази, тому ступінь підтримки [iPhone 6S] дорівнює 2/ 8, видалено, решта - [пиво] [підгузник] [маска PM2.5]

Потім обчисліть комбінацію купівлі двох продуктів: на основі результатів попереднього кроку об'єднайте три предмети, що залишилися, в двійки [пиво, підгузники] [пиво, маски PM2,5] [підгузки, маски PM2,5], ці три Комбінація з'явилася 3, 3, 2 рази , а остання була виключена, залишивши [пиво, підгузки] [пиво, маска PM2.5]

Потім розрахуйте комбінацію придбання трьох продуктів: на основі результатів попереднього кроку може бути лише одна комбінація з трьох продуктів [пиво, підгузник, маска PM2.5], яка двічі з'являється у таблиці, і вона виключається

Остання комбінація покупок, яка відповідає мінімальній підтримці: [beer] [diaper] [маска PM2.5] [пиво, пелюшка] [пиво, маска PM2.5]

Примітка: оскільки мені ліньки писати занадто багато, я навмисно зробив приклад дуже простим: схоже на перерахування всіх можливих ситуацій та фільтрацію підтримки. Але насправді алгоритм Apriori спочатку відповідає попередньому кроці при поєднанні кожного кроку.Сортуйте кожну комбінацію, а потім поєднуйте лише комбінації з однаковими елементами, за винятком останнього елемента

Якщо підраховано, що комбінація придбання трьох товарів складає , , , то і відрізняється лише останній елемент, ви можете об'єднати два набори комбінацій покупки з чотирьох елементів , а потім оцінити підтримку; можна ігнорувати, оскільки останній та Передостанній елемент відрізняється від двох інших. Чому ти можеш це зробити? За цим стоять вагомі математичні докази, і апріорі зробив це.

Крок 3: Створіть правила асоціації та оцініть довіру

Наступним кроком є ​​використання знайденої комбінації покупок для створення правил. Очевидно, що не може бути жодних правил лише для одного продукту, тому потрібно враховувати лише [пиво, підгузки] [пиво, PM2.5 маска].

Найбільш загальний метод генерації правил - це вичерпний метод (є також деякі оптимізовані методи, але процес не вивчений сером). Загалом є маски [Beer -> Diapers] [Diapers -> Beer] [Beer -> PM2.5 .5 Маска -> Пиво】 Чотири правила потрібно оцінювати за достовірністю. (Якщо є три товари, такі як [1, 2, 3], то це [1,2 -> 3] [1, 3 -> 2] [2, 3 -> 1] [3--> 1, 2 【- 2 -> 1, 3】 【1 -> 2, 3】)

[Пиво -> Підгузки], рівень достовірності 3/5, менше 70%, виключено

[Підгузники -> Пиво], впевненість 3/4, більше 70%, тримати

[Пиво -> маска PM2.5], рівень достовірності 3/5, менше 70%, виключено

[Маска PM2.5 -> пиво], рівень достовірності 3/5, менше 70%, виключено

Крок 4: Розрахувати ліфт та перевірити правильність

Нарешті, дійсність підтверджується. У природних умовах ймовірність покупки пива становить 5/8, що становить менше ніж 3/4 від довіри [diaper -> beer]. Підйом можна розрахувати як 6/5 = 1,2, що є "ефективною сильною кореляцією" правити.

Тому для цього прикладу, при встановленому рівні підтримки 30% і рівні довіри 70%, ми виявляємо правило: [diaper -> beer]

Три, інші алгоритми кореляційного аналізу

Ядро різних алгоритмів аналізу асоціацій - це швидкий пошук всіх найпоширеніших наборів елементів. Алгоритм Apriori повинен багаторазово сканувати базу даних і генерувати велику кількість відповідних наборів кандидатів, що робить алгоритм Apriori складнішим у часі та просторі. Пізніше, дідусь китайсько-американського вченого даних Джіавей Хана (Han Jiawei) з Університету Іллінойсу в 2000 році запропонував алгоритм зростання FP, який використовує структуру даних, яка називається частим шаблоном дерева (FP-tree), для прискорення інтелектуального аналізу даних. Щоб згадати тут, дідусь Jiawei Han написав книгу в томі та у важкій вазі, яка відома як знакова класика в галузі інтелектуального аналізу даних.

Алгоритм зростання FP значно швидше, ніж алгоритм Apriori, і він також набагато краще, ніж Apriori, з погляду складності простору. Але для великих даних тимчасова та просторова складність зростання FP все ще дуже висока. Удосконалені методи, які можна використовувати, включають розподіл бази даних, вибірку даних і так далі.

По-четверте, сфери застосування кореляційного аналізу

Може бути застосовано багато і багато областей, система рекомендацій з електронної торгівлі, перехресні продажі, дизайн каталогу продуктів, розміщення товарів на полицях і т.д. Д. Оскільки я займаюся телекомунікаційною галуззю, оператори можуть копати залежно від встановлення та використання програми користувачем. Правила асоціації щодо збільшення обсягу передплати на власні інтернет-сервіси та пакет послуг трафіку

5. Пиво та підгузки насправді просто легенда

Походження найнадійнішого «пива та підгузника» походить від KDnuggets News 00:13, item 23, Publications:

The "diapers and beer" example був створений при Tom Blishok, який задовольняє статтю consulting group for NCR. Вони є першим did market basket дляOsco Drugs в Chicago. Це попередньо-занесена комерційна availability of associations algorithms (1992?). Tom had team of alf dozen or se SQL hackers (Я знаю, що один з них) творити вірші, що визначили affinities that theythought might be in the data. Вони ведуть "косметики і greeting cards" і кілька інших.

У процесі Том створення матеріалів для NCR дає змогу argument для того, що ви хочете, щоб будинок transaction data не потрібна для швидкого example, sohe dreamed up the "diapers and beer" example. Для кращого мого знання він був несподівано підтриманий в будь-який час, що вони були analyzed. Tom's орієнтовний приклад має "діаперів і пір'я" в C-Store data which,до кращого мого знання, вони невідомі analyzed at transaction level.

It's still a nice example, of course. Як вони, небагато років truth get in the way of a good story.

Хоча історія «пива та підгузника» є хибною, не можна сказати, що сам кореляційний аналіз марний. Ця історія стала важливим прикладом поширення концепції інтелектуального аналізу даних. У той же час згаданий вище NCR пізніше відокремив знамениту Teradata, і він досі залишається одним із головних гравців у галузі інтелектуального аналізу даних, особливо у галузі телекомунікацій.

Насправді мені дуже подобається остання пропозиція,небагато років truth get in the way of a good story. Так само, як «Лао Пао Ер», хоча багато людей відзначали, що справжній Ла Пао Ер не той, на кого він схожий у фільмі, ніхто не може зупинити касу, що зростає, зрештою, це хороша історія.