阿帕德演算法

❶ 互聯網冬季軟工學生該做什麼

可以學習下linux下編程，linux的使用十分廣泛，電視，機頂盒，手機，相機等等，到處都是，可以先熟悉linux應用程序編寫，然後是驅動程序，如果興趣加深，可以逐漸進入bootloader和內核的學習，早學早占優勢，而且對以後找工作也十分有利。
另外，LZ會爪哇也可以學習下android，這玩意兒現在在手機市場已經幾乎一統天下了，android底層用的Linux，上層UI用的是java編寫。
Linux與android都是開源的，網上都可以下載到源碼，可以學習別人的演算法邏輯，書寫規范等等

❷ DOTA2的天梯到底是個什麼東西

什麼是天梯？
在過去幾個月中我們一直在優化《刀塔》的匹配系統，基於《刀塔》現有的匹配模式，我們為玩家提供了一個競技性更強的天梯匹配系統（簡稱 天梯 ），該系統能夠衡量玩家在《刀塔》游戲中的水平，並通過直觀積分的形式向玩家呈現，我們將此積分定義為 天梯積分 。通常來說，天梯積分較高的玩家其《刀塔》游戲實力較強。我們也在不斷優化匹配機制以及積分演算法，讓天梯積分盡可能接近用戶的真實水平。當然，我們的目標是通過此系統給玩家帶來更多游戲中的樂趣。
天梯匹配系統的是由ELO演算法與《刀塔》中的游戲特性所結合衍生出的科學評價系統。ELO演算法由科學家阿帕德·埃洛創建，是世界公認的評價體系，目前已被廣泛應用於體育競技以及競技對抗游戲中。
玩家可以簡單將提提匹配系統理解為：
● 天梯能為玩家匹配實力接近的隊友以及對手。
● 天梯積分能夠反映出玩家在《刀塔》中的真實水平。

❸ Internet的發展歷史

1968年

1968年，參議員Ted·Kennedy（特德.肯尼迪）聽說BBN贏得了ARPA協定作為內部消息處理器（IMP），特德.肯尼迪向BBN發送賀電祝賀他們在贏得「內部消息處理器」協議中表現出的精神。

1978年

1978年，UUCP（UNIX和UNIX拷貝協議）在貝爾實驗室被提出來，1979年，在UUCP的基礎上新聞組網路系統發展起來。新聞組（集中某一主題的討論組）緊跟著發展起來，它為在全世界范圍內交換信息提供了一個新的方法。

然而，新聞組並不認為是互聯網的一部分，因為它並不共享TCP/IP協議，它連接著遍布世界的UNIX系統，並且很多互聯網站點都充分地利用新聞組。新聞組是網路世界發展中的非常重大的一部分。

第一個檢索互聯網的成就是在1989年發明出來，是由PeterDeutsch和他的全體成員在Montreal的McGillUniversity創造的，他們為FTP站點建立了一個檔案，後來命名為Archie。

這個軟體能周期性地到達所有開放的文件下載站點，列出他們的文件並且建立一個可以檢索的軟體索引。檢索Archie命令是UNIX命令，所以只有利用UNIX知識才能充分利用他的性能。

McFill大學，擁有第一個Archie的大學，發現每天從美國到加拿大的通訊中有一半的通信量訪問Archie。學校關心的是管理程序能否支持這么大的通訊流量，因此只好關閉外部的訪問。幸運的是當時有很多很多的Archie可以利用。

BrewsterKahle，當時是在ThinkingMachines（智能計算機）發明了WAIS（廣域網信息服務），能夠檢索一個資料庫下所有文件和允許文件檢索。根據復雜程度和性能情況不同有很多版本，但最簡單的可以讓網上的任何人可以利用。

在它的高峰期，智能計算機公司維護著在全世界范圍內能被WAIS檢索的超過600個資料庫的線索。包括所有的在新聞組里的常見問題文件和所有的正在開發中的用於網路標準的論文文檔等等。和Archie一樣，它的介面並不是很直觀，所以要想很好的利用它也得花費很大的工夫。

1989年

1989年，在普及互聯網應用的歷史上又一個重大的事件發生了。TimBerners和其他在歐洲粒子物理實驗室的人----這些人在歐洲粒子物理研究所非常出名，提出了一個分類互聯網信息的協議。

這個協議，1991年後稱為WWW（World Wide Web），基於超文本協議――在一個文字中嵌入另一段文字的-連接的系統，當你閱讀這些頁面的時候，你可以隨時用他們選擇一段文字鏈接。雖然它出現在gopher之前，但發展十分緩慢。

由於最開始互聯網是由政府部門投資建設的，所以它最初只是限於研究部門、學校和政府部門使用。除了以直接服務於研究部門和學校的商業應用之外，其它的商業行為是不允許的。

90年代初，當獨立的商業網路開始發展起來，這種局面才被打破。這使得從一個商業站點發送信息到另一個商業站點而不經過政府資助的網路中樞成為可能。

1991年

1991年，第一個連接互聯網的友好介面在Minnesota大學被開發出來。當時學校只是想開發一個簡單的菜單系統可以通過區域網訪問學校校園網上的文件和信息。緊跟著大型主機的信徒和支持客戶-伺服器體系結構的擁護者們的爭論開始了。

開始時大型主機系統的追隨者占據了上風，但自從客戶-伺服器體系結構的倡導者宣稱他們可以很快建立起一個原型系統之後，他們不得不承認失敗。客戶-伺服器體系結構的倡導者們很快作了一個先進的示範系統，這個示範系統叫做Gopher。

這個Gopher被證明是非常好用的，之後的幾年裡全世界范圍內出現10000多個Gopher。它不需要UNIX和計算機體系結構的知識。

在一個Gopher里，你只需要敲入一個數字選擇你想要的菜單選項即可。今天你可以用theUofMinnesotagopher選擇全世界范圍內的所有Gopher系統。

當University of Nevada（內華達州立大學）的Reno創造了VERONICA（通過Gopher使用的一種自動檢索服務），Gopher的可用性大大加強了。

它被稱為VeryEasyRodent-的首字母簡稱。遍布世界的gopher像網一樣搜集網路連接和索引。

它如此的受歡迎，以致很難連接上他們，但盡管如此，為了減輕負荷大量的VERONICA被開發出來。

類似的單用戶的索引軟體也被開發出來，稱做JUGHEAD（）.

Archie的發明人PeterDeutsch,一直堅持Archie是Archier的簡稱。當VERONICA和JUGHEAD出現的時候，表示出非常的厭惡。

(3)阿帕德演算法擴展閱讀

互聯網受歡迎的根本原因在於它的成本低，優點如下：

1、互聯網能夠不受空間限制來進行信息交換

2、信息交換具有時域性（更新速度快）

3、交換信息具有互動性（人與人，人與信息之間可以互動交流）

4、信息交換的使用成本低（通過信息交換，代替實物交換）

5、信息交換的發展趨向於個性化（容易滿足每個人的個性化需求）

6、使用者眾多

7、有價值的信息被資源整合，信息儲存量大、高效、快速

8、信息交換能以多種形式存在（視頻、圖片、文字等等）

❹ 自動控制系統的發展及技術現狀是什麼

1基本概念

如圖4-1所示框圖說明了控制系統的基本概念，動作信號通過（經由）控制系統元件後，提供一個指示，此系統的目的就是將變數c控制於該指示內。一般來說，被控變數為系統的輸出，而動作信號為系統的輸入。舉一個簡單的例子，汽車的方向控制（Steering Control），兩個前輪的方向可視為被控制變數，即輸出；而其方向盤的位置可視為輸入，即動作信號e。再如，若我們要控制汽車的速度，則加速器的壓力總和為動作信號，而速度則視為被控變數。

圖4-13自動化生產線

5）大系統理論的誕生

系統和控制理論的應用從60年代中期開始逐漸從工業方面滲透到農業﹑商業和服務行業，以及生物醫學﹑環境保護和社會經濟各個方面。由於現代社會科學技術的高度發展出現了許多需要綜合治理的大系統，現代控制理論又無法解決這樣復雜的問題，系統和控制理論急待有新的突破。在計算機技術方面，60年代初開始發展資料庫技術，1970年提出關系資料庫，到80年代資料庫技術已經達到相當的水平。60年代末計算機技術和通信技術相結合產生了數據通信。1969年美國國防部高級研究局的阿帕網（ARPA）的第一期工程投入使用取得成功，開創了計算機網路的新紀元。資料庫技術和計算機網路為80年代實現管理自動化創造了良好的條件。管理自動化的一個核心問題是辦公室自動化，這是從70年代開始發展起來的一門綜合性技術，到80年代已初步成熟。辦公室自動化為管理自動化奠定了良好的基礎。

國際自動控制聯合會（IFAC）於1976年在義大利的烏第納召開了第一屆大系統學術會議，於1980年在法國的圖魯茲召開第二屆大系統學術會議。美國電氣與電子工程師學會（IEEE）於1982年10月在美國弗吉尼亞州弗吉尼亞海灘舉行了一次國際大系統專題討論會。1980年在荷蘭正式出版國際性期刊《大系統──理論與應用》。這些活動標志著大系統理論的誕生。

6）人工智慧和模式識別

用機器來模擬人的智能，雖然是人類很早以前就有的願望，但其實現還是從有了電子計算機以後才開始的。1936年，圖靈提出了用機器進行邏輯推理的想法。50年代以來，人工智慧的研究是基於充分發揮計算機的用途而展開的。

早期的人工智慧研究是從探索人的解題策略開始，即從智力難題﹑弈棋﹑難度不大的定理證明入手，總結人類解決問題時的心理活動規律，然後用計算機模擬，讓計算機表現出某種智能。1948年美國數學家維納在《控制論》一書的附註中首先提出製造弈棋機的問題。1954年美國國際商業機器公司（IBM）的工程師塞繆爾應用啟發式程序編成跳棋程序，存儲在電子數字計算機內，製成能積累下棋經驗的弈棋機。1959年該弈棋機擊敗了它的設計者。1956年赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾等研製了一個稱為邏輯理論家的程序，用電子數字計算機證明了懷特海和羅素的名著《數學原理》第二章52條定理中的33條定理。1956年M．L．明斯基、J．麥卡錫、紐厄爾、西蒙等10位科學家發起在達特茅斯大學召開人工智慧學術討論會，標志人工智慧這一學科正式誕生。1960年人工智慧的4位奠基人，即美國斯坦福大學的麥卡錫、麻省理工學院的明斯基、卡內基梅隆大學的紐厄爾和西蒙組成了第一個人工智慧研究小組，有力地推動了人工智慧的發展。從1967年開始出版不定期刊物《機器智能》，共出版了9集。從1970年開始出版期刊《人工智慧》。從1969年開始每兩年舉行一次人工智慧國際會議（IJCAI）。這些活動進一步促進了人工智慧的發展。70年代以來微電子技術和微處理機的迅速發展，使人工智慧和計算機技術結合起來。一方面在設計高級計算機時廣泛應用人工智慧的成果，另一方面又利用超級微處理機實現人工智慧，大大地加速了人工智慧的研究和應用。人工智慧的基礎是知識獲取﹑表示技術和推理技術，常用的人工智慧語言則是LISP語言和PROLOG語言，人工智慧的研究領域涉及自然語言理解﹑自然語言生成﹑機器視覺﹑機器定理證明﹑自動程序設計﹑專家系統和智能機器人等方面。人工智慧已發展成為系統和控制研究的前沿領域。

1977年E．A．費根鮑姆在第五屆國際人工智慧會議上提出了知識工程問題。知識工程是人工智慧的一個分支，它的中心課題就是構造專家系統。1973—1975年費根鮑姆領導斯坦福大學的一個研究小組研製成功一個用於診治血液傳染病和腦膜炎的醫療專家系統MYCIN，能學習專家醫生的知識，模仿醫生的思維和診斷推理，給出可靠的診治建議。1978年費根鮑姆等人研製成功水平很高的化學專家系統DENDRAL。1982年美國學者W．R．納爾遜研製成功診斷和處理核反應堆事故的專家系統REACTOR。中國也已經研製成功中醫專家系統和蠶育種專家系統。現在專家系統已應用在醫學﹑機器故障診斷﹑飛行器設計﹑地質勘探﹑分子結構和信號處理等方面。

為了擴大計算機的應用，使計算機能直接接受和處理各種自然的模式信息，即語言﹑文字﹑圖像﹑景物等，模式識別研究受到人們的重視。1956年，塞爾弗里奇等人研製出第一個字元識別程序，隨後出現了字元識別系統和圖像識別系統，並形成了以統計法和結構法為核心的模式識別理論，語音識別和自然語言理解的研究也取得了較大進展，為人和計算機的直接通信提供了新的介面。

60年代末到70年代初美國麻省理工學院﹑美國斯坦福大學和英國愛丁堡大學對機器人學進行了許多理論研究，注意到把人工智慧的所有技術綜合在一起，研製出智能機器人，如麻省理工學院和斯坦福大學的手眼裝置﹑日立公司有視覺和觸覺的機器人等。由於機器人在提高生產率，把人從危險﹑惡劣等工作條件下替換出來，擴大人類的活動范圍等方面顯示出極大的優越性，所以受到人們的重視。機器人技術發展很快，並得到越來越廣泛的應用，並在工業生產﹑核電站設備檢查﹑維修﹑海洋調查﹑水下石油開采﹑宇宙探測等方面大顯身手，正在研究中的軍用機器人也具有較大的潛在應用價值。關於機器人的設計﹑製造和應用的技術形成了機器人學。

總結人工智慧研究的經驗和教訓，人們認識到，讓機器求解問題必須使機器具有人類專家解決問題的那些知識，人工智慧的實質應是如何把人的知識轉移給機器的問題。1977年，費根鮑姆首倡專家系統和知識工程，於是以知識的獲取﹑表示和運用為核心的知識工程發展起來。自70年代以來，人工智慧學者已研製出用於醫療診斷﹑地質勘探﹑化學數據解釋和結構解釋﹑口語和圖像理解﹑金融決策﹑軍事指揮﹑大規模集成電路設計等各種專家系統。智能計算機﹑新型感測器﹑大規模集成電路的發展為高級自動化提供了新的控制方法和工具。

50年代以來，在探討生物及人類的感覺和思維機制，並用機器進行模擬方面，取得一些進展，如自組織系統﹑神經元模型﹑神經元網路腦模型等，對自動化技術的發展有所啟迪。同一時期發展起來的一般系統論﹑耗散結構理論﹑協同學和超循環理論等對自動化技術的發展提供了新理論和新方法。

❺ 中國互聯網發展歷程

1、在1989年， 中國開始建設互聯網——5年目標：國家級四大骨幹網路聯網。

2、在1991年， 在中美高能物理年會上，美方提出把中國納入互聯網路的合作計劃。

3、在1994年4月，NCFC率先與美國NSFNET直接互聯，實現了中國與Internet全功能網路連接，標志著我國最早的國際互聯網路的誕生。中國科技網成為中國最早的國際互聯網路。

4、在1994年， 中國第一個全國性 TCP/IP 互聯網——CERNET示範網工程建成，並於同年先後建成。

5、在1994年， 中國教育與科研計算機網 中國科學技術網中國金橋信息網中國公用計算機互聯網。

6、在1994年， 中國終於獲准加入互聯網並在同年5月完成全部中國聯網工作。

7、在1995 年，張樹新創立首家互聯網服務供應商——瀛海威，讓老百姓進入互聯網。

8、在1998 年，CERNET 研究者在中國首次搭建IPV6 試驗床。

9、在2000年， 中國三大門戶網站搜狐、新浪、網易在美國納斯達克掛牌上市。

10、在2001年，下一代互聯網地區試驗網在北京建成驗收。

11、在2002年， 第二季度，搜狐率先宣布盈利，宣布互聯網的春天已經來臨。

12、在2003年， 下一代互聯網示範工程CNGI 項目開始實施。

(5)阿帕德演算法擴展閱讀

中國互聯網發展的四大階段

1、學術牽引期。指的是互聯網從美國引入中國的階段。在這一階段，中國政府科研單位歷經數年的努力，推動互聯網從信息檢索，到全功能接入，再到商業化探索。

2、探索成長期。指的是逐步建立普通大眾對互聯網的認知度和接受度，穩步成長。在這一期間，我國最早一批互聯網公司相繼成立，熱情高漲，一路高歌，不畏互聯網泡沫期帶來的考驗，努力探索互聯網的商業模式。

3、快速發展期。該階段成熟的互聯網商業模式已經建立，「內容為王」的時代慢慢過去，開始轉向「關系為王」的web2.0。互聯網的角色關系也開始轉變，內容的締造者不再只是網站，個體用戶也可以參與其中，逐步通過內容來拓展自己的關系鏈，也就是我們常說的SNS時代。

4、成熟繁榮期。該階段正是我們目前經歷的成熟互聯網階段。從微博的盛行，到2012年移動互聯網的爆發，移動應用與消息流型社交網路並存，真正體現了互聯網的社會價值和商業價值，呈現空前繁榮的景象。

❻ 第一款FPS(第一人稱射擊)游戲是

第一款FPS游戲，雖然個人不確定，但絕對沒有絕對的答案，因為FPS游戲， 不能一出來就能讓人知道 ...為樓主找了一些資料，請您查閱
1965年，恩格爾巴特在斯坦福德研究實驗室發明了滑鼠，3年後的12月9日，在電氣和電子工程師協會會議上，他設計的多重平鋪窗口人機交互界面向人們展示了滑鼠的用途。從此，人性化的滑鼠逐漸改變了人們操作計算機的習慣，而人性化的人機交互操作思想也一直影響著後來的程序員，Windows和Mac OS操作系統就是人性化設計成果的結晶。若干年後，藉助於滑鼠這種獨特而又便捷的操作方式，誕生了在個人電腦上獨有的游戲類型——第一人稱視角射擊游戲（FPS）和即時戰略（RTS）。 1969年，由美國國防部出資興建的計算機網路「阿帕網」（ARPANET）誕生。最初軍事用途的計算機網路在民用化成為互聯網（Internet）後，電腦網路利用了30年的時間滲透進了人類社會生活的方方面面，最終成為了當今人類社會發展不可或缺的重要推動力。而游戲對象也藉助於互聯網的普及產生了巨大的改變，人類的對手不再是思想僵化的人工智慧，人類的對手最終變成了和自己一樣狡猾靈活的同類，人與計算機之間的游戲逐步轉變為人與人之間的游戲。 往後的整個七十年代，是計算機軟硬體技術和電子游戲這種新興的娛樂方式全面發展的年代。在這期間，有無數高科技企業的建立，無數由傳統產業涉及到這一新興產業的公司的轉行，無數對未來的世界產生重大影響的數字化英雄的誕生。同時，電子娛樂相關技術得到了重大的突破，電子娛樂產業獲得了初期的發展：第一個商業街機游戲《電腦空間》誕生；第一台商業化游戲主機主機Odyssey 100誕生；游戲史上第一個3D、主視角游戲《夜晚駕駛者》誕生；世界上第一台家用電子游戲機——VCS家庭游戲機Atari 2600誕生……無數新產品、新思維的誕生充斥了這個時代，創新精神在這一時代被技術人員和電腦狂熱愛好者們奉為自己的信仰和追求，而正是這些人在未來的世界裡成長為了計算機軟硬體和電子娛樂產業發展的中流砥柱和IT時代的弄潮兒。 從40年代中期到70年代末期，隨著科學技術的迅猛發展，超大規模集成電路的廣泛應用，計算機開始向著更小更快的方向發展，小型化、微型化的計算機最終成為現代個人電腦的雛形。而計算機軟硬體技術水平的提高，催生了電子游戲這一新興的娛樂產業。對電子產業的商業化運作和有關電子行業的技術進步，又為即將到來的電子娛樂業的新時代打下了堅實的物資和技術基礎。人類終於打開了電子游戲的潘多拉魔盒，進入了一個充斥了各種光怪陸離的聲音和畫面的游戲時代。電子游戲的創世紀正式登場

❼ 中國和紐西蘭足球世界排名分別是多少

在國際足聯公布的最新世界排名中，中國位列第74位，紐西蘭位列第119位。

國際足聯在2019年4月4日公布了最新的世界排名，中國最新積分位1327分，位列第74位，比上次下降兩位；紐西蘭最新積分1157分，與上次排名沒有變化。

(7)阿帕德演算法擴展閱讀：

國際足聯公布了全新的SUM演算法，這套新演算法基於著名的「埃洛等級分系統」，由匈牙利裔物理學家、國際象棋選手阿帕德-埃洛發明。根據對陣雙方實力差距求得的「預期結果」是埃洛等級分系統的核心概念，參賽者比賽的實際結果如果高於預期結果，就會得到獎勵；反之就會受到懲罰。

具體計算公式與球隊每場比賽前擁有的積分、根據比賽性質確定的比賽系數、實際結果分、預期結果分、參賽兩隊之間的積分差有關。

在最新的男子足球世界排名中，比利時，法國和巴西國家隊分別位列一，二，三位，德國，荷蘭等傳統豪強均未進前十名。

參考資料來源：國際足聯官網-國際足聯世界排名

❽ 工業互聯網

工業互聯網是全球工業系統與高級計算、分析、感應技術以及互聯網連接融合的結果。「工業互聯網」（Instrial Internet）——開放、全球化的網路，將人、數據和機器連接起來，屬於泛互聯網的目錄分類。 它是全球工業系統與高級計算、分析、感測技術及互聯網的高度融合。

將這些元素融合起來，將為企業與經濟體提供新的機遇。例如，傳統的統計方法採用歷史數據收集技術，這種方式通常將數據、分析和決策分隔開來。伴隨著先進的系統監控和信息技術成本的下降，工作能力大大提高，實時數據處理的規模得以大大提升，高頻率的實時數據為系統操作提供全新視野。機器分析則為分析流程開辟新維度，各種物理方式之結合、行業特定領域的專業知識、信息流的自動化與預測能力相互結合可與現有的整套「大數據」工具聯手合作。最終，工業互聯網將涵蓋傳統方式與新的混合方式，通過先進的特定行業分析，充分利用歷史與實時數據。

工業互聯網是指全球工業系統與高級計算、分析、感應技術以及互聯網連接融合的結果。它通過智能機器 間的連接並最終將人機連接，結合軟體和大數據分析，重構全球工業、激發生產力，讓世界更美好、更快速、更安全、更清潔且更經濟

❾ 英雄聯盟匹配模式是以什麼分配隊友的

復制來的,官方說明

這是Riot的Design Director Tom Cadwell專門為中國玩家寫的講解匹配系統工作原理的帖子。

同時為了讓大家更好的理解匹配系統，如果您覺得您遇到了特別不公平的匹配，請回復游戲開始時間和比賽結束截圖，我們會調查該局匹配是如何完成的，坑爹的玩家是為何加入到這一局的。

以下是文章的正文。

概述：

匹配系統的目的如下，優先順序從高到低：

1、 保護新手不被有經驗的玩家虐；讓高手局中沒有新手。

2、 創造競技和公平的游戲對局，使玩家的游戲樂趣最大化。

3、 無需等待太久就能找到對手進入游戲。

匹配系統盡其所能的匹配水平接近的玩家，玩家的水平是來自他們在此之前贏了誰以及他們對手的水平。當你戰勝對手，系統會認為你更強，當你輸給對手，系統會認為你更弱。雖然這對於某一局游戲並不是那麼的公平，但是長期來看，對於多局游戲是相當的公平：因為好的玩家總會對游戲結果造成正面的、積極的影響。我們使用了這樣一個方法測試：給水平高的玩家一個新帳號，然後看他們游戲數局後的結果。我們通過大量的測試來證明了我們的想法。

並且，匹配系統知道預先組隊的玩家有一些優勢，如果你是預先組隊，會給你一些更強的玩家。我們用一些非常巧妙的數學方法來解決預先組隊的玩家VS solo玩家的匹配公平問題。我甚至讓兩個數學博士來驗證，他們都說給力！

匹配是怎麼完成的？

首先，系統將你放進適當的匹配池裡——根據游戲模式（匹配模式、排位solo/雙人、排位5人、其他模式等等）

然後，系統會嘗試將匹配池裡的人分到更細的匹配池裡——5人組隊 VS 5人組隊，低等級新手 vs 其他一些低等級新手，如此這般。

當你在匹配池中，系統會開始嘗試找到合適的配對，目標是撮合一個雙方獲勝機會都為50%的游戲。

第1步：確定你的實力：

*如果你是solo，就直接使用你的個人匹配分（也就是elo值，匹配模式和排位賽有不同的匹配分）

*如果你是預先組隊的，你的匹配分是你隊伍的平均分，並且會根據你組隊的規模稍微提高一些，這樣才能保證你匹配到更強的對手來抵消你組隊的優勢。我和一個計算機生物學的博士（Computational Biology Ph.D）通過研究成百上千的游戲結果，計算出了預先組隊到底有多大的優勢。我們還在幕後做了一些其他調整，比如新手和高玩組隊，比如某地圖上藍隊和紫隊的玩家哪個更有優勢，諸如此類。

第2步：確定你合適的對手：

*首先，系統會基於你的elo值，給你匹配跟你非常相近的玩家。最終，系統會放寬匹配的條件，給你一些不是那麼完美的匹配，因為你肯定也不想永遠匹配不到人。

*新手會得到一些特殊的保護，通常新手只會匹配到其他新手（在成熟的伺服器里，這個比例達到了99%+。除非這個新手和一個高級玩家朋友預先組隊）

第3步：確定匹配：

*最終，系統會匹配10個大體上同水平、同等級的玩家，促成一個游戲。

*系統會嘗試平衡這個隊伍，盡量使雙方的獲勝機會都為50%。在絕大多數時間，誤差會在3%之內——類似50/50，49/51，48/52。實際上的獲勝機會會有一點點差別（會在Q&A裡面回答這個問題），但是我們的研究標明，在絕大多數情況下，這實際上是一個非常精確的預測。

長期來講，我的匹配分（Elo值）是如何被測量的？

我們使用了一個修改過的ELO系統。ELO系統的基本要點通過使用數學比較兩個人的積分，來預測兩人的比賽結果——類似「A和B比賽數局，A會贏掉75%的局」。

然後，比賽結果出來了。如果你贏了，你會加分，如果你輸了，你會被扣分。如果你是「出人意料」的贏了（系統認為你輸的可能性更大），你會贏得更多的分數。額外的，如果你是一個新玩家，你會加分減分更快，以便於你可以快速的進入到你的水平等級。長期來看，這意味著好的玩家會得到高的匹配分，因為他們總是超過系統的預期，他們會不斷加分直到系統可以正確的預測他們的勝率。

我們修改這個系統給團隊比賽使用，基本概念是：基於該團隊的所有玩家，得到一個團隊ELO值。如果你的隊伍勝利，系統會假設該隊伍的所有玩家都要比系統猜測的「更強」，並且加分。雖然有一些問題，但是總體上來講是有效的，特別是玩家預先組隊的時候。

舉例，本人在北美的伺服器上有2000的普通匹配模式elo。如果我建一個小號，就算沒有天賦和符文，我打到8級的時候就已經有1800elo了。這個系統並不完美，但是確實能夠讓玩家快速的接近自己水平所在的位置。

當你才開始玩的時候，我們也對ELO做一些微調，讓你更快的進入你水平所在的位置。

*我們有大量的，有優先順序的方法來鑒定一個玩家，相比一個標準的新玩家是否更有技巧，更猛。如果發現是的，我們會在幕後提高他的elo一個檔次。

*我們同樣也會分辨真的菜鳥新手。

*提升等級也會極大的提高你的elo值。這個也將幫助系統將30級滿級的召喚師和低等級的召喚師區分開來

如果你想知道ELO系統的理論，以及更多細節，你可以看看這：

http://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system

http://zh.wikipedia.org/wiki/ELO

呃，等等，你是怎麼處理組隊玩家 vs solo(單排)玩家的？

我們大多數情況下，會通過將5人組隊的隊伍匹配給另外一個5人組隊的隊伍來避免這種情況的發生（幾乎是所有情況下）。

對於「部分」組隊，我們進行了大量的研究，發現優勢並沒有想像的那麼大，所以我們也會把他們混到solo（單排）的玩家裡。我們發現有大量的因素會影響到組隊優勢的大小：從預先組隊的規模（比如2、3、4、5組隊），到組隊玩家的水平，到高玩帶菜鳥的組合，到玩家水平不同而導致的情況不同，以及其他的一些必須考慮到的微妙因素。這個要比一些我們曾見過的點對點演算法-將任意的統計數據雜糅在一起猜測分數-要可靠的多 !

發現這些優勢，我們就知道對於預先組隊的隊伍，需要提高多少elo值，來達成一個公平的匹配，確定一個適當的，在數學上合理的調整。結果在有些情況下非常令人驚訝（同時會校正統計數據）。

雖然我們不會給出精確的數值，因為這是商業機密，但是我們可以告訴您：

*5人組隊只是比5個路人稍強。

*部分組隊只是比5個路人略強。

*菜鳥5人組隊並不會帶來太大的優勢，但是高玩組隊會有很大的優勢。

*團隊實力方差高的隊伍，會比方差低的隊伍更強。（方差簡單來說，是在平均值相同的情況下反應各個元素的大小差異，方差大表示差異大，高方差的隊伍類似高玩帶低玩，低方差的隊伍各個隊員實力接近。）

*這說明了大體上，高水平玩家的Carry作用（可以理解為帶領或者大腿），比低水平玩家的送人頭作用（feeder）要強力。

好吧…那為什麼要把預先組隊的玩家和非組隊玩家匹配到一起？

這是一些原因：

*這會幫助系統更快的找到適合你的匹配分，讓系統更快的給你公平的匹配。這個的工作原理是，如果你組隊，會減低運氣所帶來的成分，如果你單排，你的隊友的好壞將對你輸贏的影響更大。如果你預先組隊，你會和你水平差不多的玩家組成隊伍，你隨機遇到猛男/坑爹隊友幾率會更小。因為游戲的結果更多來自你和水平相近的朋友的表現，而不是隨機因素，所以你的匹配分會更快的到達精確的值。

*我們希望玩家可以和自己的朋友一起玩，因為這樣會讓他們玩的更有樂趣。你也不可能為5v5的游戲設置單獨的2人匹配池或者3人匹配池，你需要組合他們來讓系統工作。我們選擇包含5人組隊，因為這非常有樂趣。如果我們以後有足夠大的匹配池，我們可能會將5人組隊和部分組隊區分開來，但是數據告訴我們，這基本不會提升匹配的公平程度，兩者的效果基本相同。

其他一些常見的問題：

Q：為什麼不加入一些其他的細節，類似擊殺數等等來確定我的匹配分？

A：因為這是有偏差的，並且因為非常難以給擊殺數這個數值來評分，你使用一個gank英雄的時候（類似老鼠和易大師），要殺多少人才能算是好的呢？而且這會讓好的輔助玩家非常吃虧，因為他們的目的就不是拿人頭，甚至會為了自己的Carry擋死。最後，玩家會為了刷數據，故意拖長游戲時間，然後拿大量farm對方的人頭，而不是為了贏得比賽。我們盡量把測量玩家水平和激勵玩家的機制放到努力取勝上面，我們避免了一些不必要的周邊行為，而這些行為既沒樂趣，還會擾亂匹配系統。

Q：我非常憤怒，因為匹配系統老給我坑爹隊友（feeders，送人頭的）。為什麼不阻止這種情況發生？

A：我們的確有試圖阻止這種情況發生，但是如果你被匹配到一個明顯很弱的玩家，這也說明匹配系統同時匹配給你了一個或者多個強力的玩家。根據我們的研究，我們發現Carry（大腿）對隊伍的帶領作用要比feeder（送人頭，坑爹）的坑爹作用更強。原因是在LOL里，多次擊殺同一個玩家的收益是會遞減的，並不像其他的同類游戲。我們的分析標明，在平均elo相同的情況下，提高或者降低這個隊伍的某個玩家的elo值100（其他玩家相應降低/提高以保持平均分相同），整個隊伍的實力會提高約7點elo值。這也表明，LOL中Carry的作用要比feeder的作用更給力一些。確實，有時候你會因為匹配到feeder而輸掉這一局比賽，但是那是因為你們隊的Carry不夠給力。

Q：這樣的話，如果我連勝了數盤，我是不是會被匹配到一些完全不可戰勝的對手？

A：不全是。連勝導致你的匹配分會提高，你會不斷遇到更強的對手——但是我們並不是故意的讓你的勝率保持在50%的，我們的目的只是為了系統能夠正確的預測游戲結果。最終，你會達到你的極限，你將會大致保持50%的勝率。比平均水平高的玩家，往往勝率會比50%略高，因為比他們弱的玩家更多，比他們強的玩家更少。所以匹配時，往往會略微「向下匹配」。對於排位頂尖的高端玩家，他們經常會有90%的勝率。

Q：你們會如何設計固定的隊伍？類似WOW的競技場隊伍？

A：這是一個非常好的想法，並且讓我們有機會設計出更好的匹配系統。我們遲早會做這個，並且使用我們開發的新方法。我們需要檢驗並且搞清楚你大體上有多強力（例如你的個人積分），同時允許你創建/解散隊伍。這是個非常大的工程，但是我們對此非常有激情~

Q：如果匹配系統真的那麼公平，那為何我老遇見那種一邊倒的比賽？

A：有兩個原因。第一，LOL有時候「雪球效應」會非常明顯。前期太差的表現會導致游戲讓人感覺非常一邊倒。特別是某些隊伍，如果他們開始很順風，就會一直很順風。我們遇到過同樣的隊伍，第一局25-5取勝，第2局確以類似的比分輸掉。第二個原因是，玩家發揮的並不好，隊伍選取陣容也不好。要進行一局勢均力敵的比賽，你需要平衡玩家水平和平衡陣容的選取。有時候玩家選了一個比較渣的陣容，比如5個近戰dps，或者3坦克2法師之類的，或者沒選打野英雄而對面有。這樣的話，盡管你的隊伍實力也很不錯，但是情況往往慘不忍睹。

Q：為什麼我作為一個高等級玩家，有時候會匹配到一些低等級玩家？他們看上去都是來送人頭的。

A：當一個高等級玩家和一個低等級玩家組隊，這是一個非常令人頭疼的問題。我們希望玩家可以和自己的朋友一起玩，並且希望這是一種愉快的體驗。但是我們並不希望將一部分人的快樂建立在另一部分人的痛苦之上，所以我們往往將這種組合評分更高，保護新玩家不會被高等級玩家虐待。非常不幸的是，不管我們怎麼做，我們把這樣的組合匹配到任何的游戲中，都有可能造成不愉快的體驗。因此，我們計劃將實施一個「不平衡組隊」的隊列，類似我們盡量將5人組隊匹配給5人組隊。

Q：我20級了，然後我被匹配到了一些10級的和一些29級的，怎麼回事？

A：當不同等級的玩家組隊，我們會使用他們的平均等級來作為匹配的參考。等級並不是匹配系統的主導參數——匹配系統通常是使用實力來匹配——但是我們也會盡量將等級相近的玩家匹配到一起。在預先組隊的情況下，我們沒法替玩家選擇，所以我們盡我們所能，使用平均等級。我們會在這個計算系統里把30級的玩家看作36級，所以我們通常能讓中等級玩家的游戲沒有30級玩家，然而有時候呢，29級玩家能插進來。

❿ 《DOTA2》天梯系統是什麼

只要沙場獎杯等級達到50級以上就可以解鎖天梯匹配。

如何查看久經沙場獎杯：打開個人資料——獎杯——我的收藏

全新的久經沙場獎杯是進行Dota就能擁有的獎勵。
只要進行匹配賽就可以提升這座獎杯的等級，而且與其他獎杯不同，每次獎杯升級就能提供額外的獎杯積分。

這座獎杯獲得的積分沒有上限。

達到之後天梯沒有解鎖的請玩家徹底關閉Dota2所有進程重新登陸查看。