阿帕德算法

❶ 互联网冬季软工学生该做什么

可以学习下linux下编程，linux的使用十分广泛，电视，机顶盒，手机，相机等等，到处都是，可以先熟悉linux应用程序编写，然后是驱动程序，如果兴趣加深，可以逐渐进入bootloader和内核的学习，早学早占优势，而且对以后找工作也十分有利。
另外，LZ会爪哇也可以学习下android，这玩意儿现在在手机市场已经几乎一统天下了，android底层用的Linux，上层UI用的是java编写。
Linux与android都是开源的，网上都可以下载到源码，可以学习别人的算法逻辑，书写规范等等

❷ DOTA2的天梯到底是个什么东西

什么是天梯？
在过去几个月中我们一直在优化《刀塔》的匹配系统，基于《刀塔》现有的匹配模式，我们为玩家提供了一个竞技性更强的天梯匹配系统（简称 天梯 ），该系统能够衡量玩家在《刀塔》游戏中的水平，并通过直观积分的形式向玩家呈现，我们将此积分定义为 天梯积分 。通常来说，天梯积分较高的玩家其《刀塔》游戏实力较强。我们也在不断优化匹配机制以及积分算法，让天梯积分尽可能接近用户的真实水平。当然，我们的目标是通过此系统给玩家带来更多游戏中的乐趣。
天梯匹配系统的是由ELO算法与《刀塔》中的游戏特性所结合衍生出的科学评价系统。ELO算法由科学家阿帕德·埃洛创建，是世界公认的评价体系，目前已被广泛应用于体育竞技以及竞技对抗游戏中。
玩家可以简单将提提匹配系统理解为：
● 天梯能为玩家匹配实力接近的队友以及对手。
● 天梯积分能够反映出玩家在《刀塔》中的真实水平。

❸ Internet的发展历史

1968年

1968年，参议员Ted·Kennedy（特德.肯尼迪）听说BBN赢得了ARPA协定作为内部消息处理器（IMP），特德.肯尼迪向BBN发送贺电祝贺他们在赢得“内部消息处理器”协议中表现出的精神。

1978年

1978年，UUCP（UNIX和UNIX拷贝协议）在贝尔实验室被提出来，1979年，在UUCP的基础上新闻组网络系统发展起来。新闻组（集中某一主题的讨论组）紧跟着发展起来，它为在全世界范围内交换信息提供了一个新的方法。

然而，新闻组并不认为是互联网的一部分，因为它并不共享TCP/IP协议，它连接着遍布世界的UNIX系统，并且很多互联网站点都充分地利用新闻组。新闻组是网络世界发展中的非常重大的一部分。

第一个检索互联网的成就是在1989年发明出来，是由PeterDeutsch和他的全体成员在Montreal的McGillUniversity创造的，他们为FTP站点建立了一个档案，后来命名为Archie。

这个软件能周期性地到达所有开放的文件下载站点，列出他们的文件并且建立一个可以检索的软件索引。检索Archie命令是UNIX命令，所以只有利用UNIX知识才能充分利用他的性能。

McFill大学，拥有第一个Archie的大学，发现每天从美国到加拿大的通讯中有一半的通信量访问Archie。学校关心的是管理程序能否支持这么大的通讯流量，因此只好关闭外部的访问。幸运的是当时有很多很多的Archie可以利用。

BrewsterKahle，当时是在ThinkingMachines（智能计算机）发明了WAIS（广域网信息服务），能够检索一个数据库下所有文件和允许文件检索。根据复杂程度和性能情况不同有很多版本，但最简单的可以让网上的任何人可以利用。

在它的高峰期，智能计算机公司维护着在全世界范围内能被WAIS检索的超过600个数据库的线索。包括所有的在新闻组里的常见问题文件和所有的正在开发中的用于网络标准的论文文档等等。和Archie一样，它的接口并不是很直观，所以要想很好的利用它也得花费很大的工夫。

1989年

1989年，在普及互联网应用的历史上又一个重大的事件发生了。TimBerners和其他在欧洲粒子物理实验室的人----这些人在欧洲粒子物理研究所非常出名，提出了一个分类互联网信息的协议。

这个协议，1991年后称为WWW（World Wide Web），基于超文本协议――在一个文字中嵌入另一段文字的-连接的系统，当你阅读这些页面的时候，你可以随时用他们选择一段文字链接。虽然它出现在gopher之前，但发展十分缓慢。

由于最开始互联网是由政府部门投资建设的，所以它最初只是限于研究部门、学校和政府部门使用。除了以直接服务于研究部门和学校的商业应用之外，其它的商业行为是不允许的。

90年代初，当独立的商业网络开始发展起来，这种局面才被打破。这使得从一个商业站点发送信息到另一个商业站点而不经过政府资助的网络中枢成为可能。

1991年

1991年，第一个连接互联网的友好接口在Minnesota大学被开发出来。当时学校只是想开发一个简单的菜单系统可以通过局域网访问学校校园网上的文件和信息。紧跟着大型主机的信徒和支持客户-服务器体系结构的拥护者们的争论开始了。

开始时大型主机系统的追随者占据了上风，但自从客户-服务器体系结构的倡导者宣称他们可以很快建立起一个原型系统之后，他们不得不承认失败。客户-服务器体系结构的倡导者们很快作了一个先进的示范系统，这个示范系统叫做Gopher。

这个Gopher被证明是非常好用的，之后的几年里全世界范围内出现10000多个Gopher。它不需要UNIX和计算机体系结构的知识。

在一个Gopher里，你只需要敲入一个数字选择你想要的菜单选项即可。今天你可以用theUofMinnesotagopher选择全世界范围内的所有Gopher系统。

当University of Nevada（内华达州立大学）的Reno创造了VERONICA（通过Gopher使用的一种自动检索服务），Gopher的可用性大大加强了。

它被称为VeryEasyRodent-的首字母简称。遍布世界的gopher像网一样搜集网络连接和索引。

它如此的受欢迎，以致很难连接上他们，但尽管如此，为了减轻负荷大量的VERONICA被开发出来。

类似的单用户的索引软件也被开发出来，称做JUGHEAD（）.

Archie的发明人PeterDeutsch,一直坚持Archie是Archier的简称。当VERONICA和JUGHEAD出现的时候，表示出非常的厌恶。

(3)阿帕德算法扩展阅读

互联网受欢迎的根本原因在于它的成本低，优点如下：

1、互联网能够不受空间限制来进行信息交换

2、信息交换具有时域性（更新速度快）

3、交换信息具有互动性（人与人，人与信息之间可以互动交流）

4、信息交换的使用成本低（通过信息交换，代替实物交换）

5、信息交换的发展趋向于个性化（容易满足每个人的个性化需求）

6、使用者众多

7、有价值的信息被资源整合，信息储存量大、高效、快速

8、信息交换能以多种形式存在（视频、图片、文字等等）

❹ 自动控制系统的发展及技术现状是什么

1基本概念

如图4-1所示框图说明了控制系统的基本概念，动作信号通过（经由）控制系统元件后，提供一个指示，此系统的目的就是将变量c控制于该指示内。一般来说，被控变量为系统的输出，而动作信号为系统的输入。举一个简单的例子，汽车的方向控制（Steering Control），两个前轮的方向可视为被控制变量，即输出；而其方向盘的位置可视为输入，即动作信号e。再如，若我们要控制汽车的速度，则加速器的压力总和为动作信号，而速度则视为被控变量。

图4-13自动化生产线

5）大系统理论的诞生

系统和控制理论的应用从60年代中期开始逐渐从工业方面渗透到农业﹑商业和服务行业，以及生物医学﹑环境保护和社会经济各个方面。由于现代社会科学技术的高度发展出现了许多需要综合治理的大系统，现代控制理论又无法解决这样复杂的问题，系统和控制理论急待有新的突破。在计算机技术方面，60年代初开始发展数据库技术，1970年提出关系数据库，到80年代数据库技术已经达到相当的水平。60年代末计算机技术和通信技术相结合产生了数据通信。1969年美国国防部高级研究局的阿帕网（ARPA）的第一期工程投入使用取得成功，开创了计算机网络的新纪元。数据库技术和计算机网络为80年代实现管理自动化创造了良好的条件。管理自动化的一个核心问题是办公室自动化，这是从70年代开始发展起来的一门综合性技术，到80年代已初步成熟。办公室自动化为管理自动化奠定了良好的基础。

国际自动控制联合会（IFAC）于1976年在意大利的乌第纳召开了第一届大系统学术会议，于1980年在法国的图鲁兹召开第二届大系统学术会议。美国电气与电子工程师学会（IEEE）于1982年10月在美国弗吉尼亚州弗吉尼亚海滩举行了一次国际大系统专题讨论会。1980年在荷兰正式出版国际性期刊《大系统──理论与应用》。这些活动标志着大系统理论的诞生。

6）人工智能和模式识别

用机器来模拟人的智能，虽然是人类很早以前就有的愿望，但其实现还是从有了电子计算机以后才开始的。1936年，图灵提出了用机器进行逻辑推理的想法。50年代以来，人工智能的研究是基于充分发挥计算机的用途而展开的。

早期的人工智能研究是从探索人的解题策略开始，即从智力难题﹑弈棋﹑难度不大的定理证明入手，总结人类解决问题时的心理活动规律，然后用计算机模拟，让计算机表现出某种智能。1948年美国数学家维纳在《控制论》一书的附注中首先提出制造弈棋机的问题。1954年美国国际商业机器公司（IBM）的工程师塞缪尔应用启发式程序编成跳棋程序，存储在电子数字计算机内，制成能积累下棋经验的弈棋机。1959年该弈棋机击败了它的设计者。1956年赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔等研制了一个称为逻辑理论家的程序，用电子数字计算机证明了怀特海和罗素的名着《数学原理》第二章52条定理中的33条定理。1956年M．L．明斯基、J．麦卡锡、纽厄尔、西蒙等10位科学家发起在达特茅斯大学召开人工智能学术讨论会，标志人工智能这一学科正式诞生。1960年人工智能的4位奠基人，即美国斯坦福大学的麦卡锡、麻省理工学院的明斯基、卡内基梅隆大学的纽厄尔和西蒙组成了第一个人工智能研究小组，有力地推动了人工智能的发展。从1967年开始出版不定期刊物《机器智能》，共出版了9集。从1970年开始出版期刊《人工智能》。从1969年开始每两年举行一次人工智能国际会议（IJCAI）。这些活动进一步促进了人工智能的发展。70年代以来微电子技术和微处理机的迅速发展，使人工智能和计算机技术结合起来。一方面在设计高级计算机时广泛应用人工智能的成果，另一方面又利用超级微处理机实现人工智能，大大地加速了人工智能的研究和应用。人工智能的基础是知识获取﹑表示技术和推理技术，常用的人工智能语言则是LISP语言和PROLOG语言，人工智能的研究领域涉及自然语言理解﹑自然语言生成﹑机器视觉﹑机器定理证明﹑自动程序设计﹑专家系统和智能机器人等方面。人工智能已发展成为系统和控制研究的前沿领域。

1977年E．A．费根鲍姆在第五届国际人工智能会议上提出了知识工程问题。知识工程是人工智能的一个分支，它的中心课题就是构造专家系统。1973—1975年费根鲍姆领导斯坦福大学的一个研究小组研制成功一个用于诊治血液传染病和脑膜炎的医疗专家系统MYCIN，能学习专家医生的知识，模仿医生的思维和诊断推理，给出可靠的诊治建议。1978年费根鲍姆等人研制成功水平很高的化学专家系统DENDRAL。1982年美国学者W．R．纳尔逊研制成功诊断和处理核反应堆事故的专家系统REACTOR。中国也已经研制成功中医专家系统和蚕育种专家系统。现在专家系统已应用在医学﹑机器故障诊断﹑飞行器设计﹑地质勘探﹑分子结构和信号处理等方面。

为了扩大计算机的应用，使计算机能直接接受和处理各种自然的模式信息，即语言﹑文字﹑图像﹑景物等，模式识别研究受到人们的重视。1956年，塞尔弗里奇等人研制出第一个字符识别程序，随后出现了字符识别系统和图像识别系统，并形成了以统计法和结构法为核心的模式识别理论，语音识别和自然语言理解的研究也取得了较大进展，为人和计算机的直接通信提供了新的接口。

60年代末到70年代初美国麻省理工学院﹑美国斯坦福大学和英国爱丁堡大学对机器人学进行了许多理论研究，注意到把人工智能的所有技术综合在一起，研制出智能机器人，如麻省理工学院和斯坦福大学的手眼装置﹑日立公司有视觉和触觉的机器人等。由于机器人在提高生产率，把人从危险﹑恶劣等工作条件下替换出来，扩大人类的活动范围等方面显示出极大的优越性，所以受到人们的重视。机器人技术发展很快，并得到越来越广泛的应用，并在工业生产﹑核电站设备检查﹑维修﹑海洋调查﹑水下石油开采﹑宇宙探测等方面大显身手，正在研究中的军用机器人也具有较大的潜在应用价值。关于机器人的设计﹑制造和应用的技术形成了机器人学。

总结人工智能研究的经验和教训，人们认识到，让机器求解问题必须使机器具有人类专家解决问题的那些知识，人工智能的实质应是如何把人的知识转移给机器的问题。1977年，费根鲍姆首倡专家系统和知识工程，于是以知识的获取﹑表示和运用为核心的知识工程发展起来。自70年代以来，人工智能学者已研制出用于医疗诊断﹑地质勘探﹑化学数据解释和结构解释﹑口语和图像理解﹑金融决策﹑军事指挥﹑大规模集成电路设计等各种专家系统。智能计算机﹑新型传感器﹑大规模集成电路的发展为高级自动化提供了新的控制方法和工具。

50年代以来，在探讨生物及人类的感觉和思维机制，并用机器进行模拟方面，取得一些进展，如自组织系统﹑神经元模型﹑神经元网络脑模型等，对自动化技术的发展有所启迪。同一时期发展起来的一般系统论﹑耗散结构理论﹑协同学和超循环理论等对自动化技术的发展提供了新理论和新方法。

❺ 中国互联网发展历程

1、在1989年， 中国开始建设互联网——5年目标：国家级四大骨干网络联网。

2、在1991年， 在中美高能物理年会上，美方提出把中国纳入互联网络的合作计划。

3、在1994年4月，NCFC率先与美国NSFNET直接互联，实现了中国与Internet全功能网络连接，标志着我国最早的国际互联网络的诞生。中国科技网成为中国最早的国际互联网络。

4、在1994年， 中国第一个全国性 TCP/IP 互联网——CERNET示范网工程建成，并于同年先后建成。

5、在1994年， 中国教育与科研计算机网 中国科学技术网中国金桥信息网中国公用计算机互联网。

6、在1994年， 中国终于获准加入互联网并在同年5月完成全部中国联网工作。

7、在1995 年，张树新创立首家互联网服务供应商——瀛海威，让老百姓进入互联网。

8、在1998 年，CERNET 研究者在中国首次搭建IPV6 试验床。

9、在2000年， 中国三大门户网站搜狐、新浪、网易在美国纳斯达克挂牌上市。

10、在2001年，下一代互联网地区试验网在北京建成验收。

11、在2002年， 第二季度，搜狐率先宣布盈利，宣布互联网的春天已经来临。

12、在2003年， 下一代互联网示范工程CNGI 项目开始实施。

(5)阿帕德算法扩展阅读

中国互联网发展的四大阶段

1、学术牵引期。指的是互联网从美国引入中国的阶段。在这一阶段，中国政府科研单位历经数年的努力，推动互联网从信息检索，到全功能接入，再到商业化探索。

2、探索成长期。指的是逐步建立普通大众对互联网的认知度和接受度，稳步成长。在这一期间，我国最早一批互联网公司相继成立，热情高涨，一路高歌，不畏互联网泡沫期带来的考验，努力探索互联网的商业模式。

3、快速发展期。该阶段成熟的互联网商业模式已经建立，“内容为王”的时代慢慢过去，开始转向“关系为王”的web2.0。互联网的角色关系也开始转变，内容的缔造者不再只是网站，个体用户也可以参与其中，逐步通过内容来拓展自己的关系链，也就是我们常说的SNS时代。

4、成熟繁荣期。该阶段正是我们目前经历的成熟互联网阶段。从微博的盛行，到2012年移动互联网的爆发，移动应用与消息流型社交网络并存，真正体现了互联网的社会价值和商业价值，呈现空前繁荣的景象。

❻ 第一款FPS(第一人称射击)游戏是

第一款FPS游戏，虽然个人不确定，但绝对没有绝对的答案，因为FPS游戏， 不能一出来就能让人知道 ...为楼主找了一些资料，请您查阅
1965年，恩格尔巴特在斯坦福德研究实验室发明了鼠标，3年后的12月9日，在电气和电子工程师协会会议上，他设计的多重平铺窗口人机交互界面向人们展示了鼠标的用途。从此，人性化的鼠标逐渐改变了人们操作计算机的习惯，而人性化的人机交互操作思想也一直影响着后来的程序员，Windows和Mac OS操作系统就是人性化设计成果的结晶。若干年后，借助于鼠标这种独特而又便捷的操作方式，诞生了在个人电脑上独有的游戏类型——第一人称视角射击游戏（FPS）和即时战略（RTS）。 1969年，由美国国防部出资兴建的计算机网络“阿帕网”（ARPANET）诞生。最初军事用途的计算机网络在民用化成为互联网（Internet）后，电脑网络利用了30年的时间渗透进了人类社会生活的方方面面，最终成为了当今人类社会发展不可或缺的重要推动力。而游戏对象也借助于互联网的普及产生了巨大的改变，人类的对手不再是思想僵化的人工智能，人类的对手最终变成了和自己一样狡猾灵活的同类，人与计算机之间的游戏逐步转变为人与人之间的游戏。 往后的整个七十年代，是计算机软硬件技术和电子游戏这种新兴的娱乐方式全面发展的年代。在这期间，有无数高科技企业的建立，无数由传统产业涉及到这一新兴产业的公司的转行，无数对未来的世界产生重大影响的数字化英雄的诞生。同时，电子娱乐相关技术得到了重大的突破，电子娱乐产业获得了初期的发展：第一个商业街机游戏《电脑空间》诞生；第一台商业化游戏主机主机Odyssey 100诞生；游戏史上第一个3D、主视角游戏《夜晚驾驶者》诞生；世界上第一台家用电子游戏机——VCS家庭游戏机Atari 2600诞生……无数新产品、新思维的诞生充斥了这个时代，创新精神在这一时代被技术人员和电脑狂热爱好者们奉为自己的信仰和追求，而正是这些人在未来的世界里成长为了计算机软硬件和电子娱乐产业发展的中流砥柱和IT时代的弄潮儿。 从40年代中期到70年代末期，随着科学技术的迅猛发展，超大规模集成电路的广泛应用，计算机开始向着更小更快的方向发展，小型化、微型化的计算机最终成为现代个人电脑的雏形。而计算机软硬件技术水平的提高，催生了电子游戏这一新兴的娱乐产业。对电子产业的商业化运作和有关电子行业的技术进步，又为即将到来的电子娱乐业的新时代打下了坚实的物资和技术基础。人类终于打开了电子游戏的潘多拉魔盒，进入了一个充斥了各种光怪陆离的声音和画面的游戏时代。电子游戏的创世纪正式登场

❼ 中国和新西兰足球世界排名分别是多少

在国际足联公布的最新世界排名中，中国位列第74位，新西兰位列第119位。

国际足联在2019年4月4日公布了最新的世界排名，中国最新积分位1327分，位列第74位，比上次下降两位；新西兰最新积分1157分，与上次排名没有变化。

(7)阿帕德算法扩展阅读：

国际足联公布了全新的SUM算法，这套新算法基于着名的“埃洛等级分系统”，由匈牙利裔物理学家、国际象棋选手阿帕德-埃洛发明。根据对阵双方实力差距求得的“预期结果”是埃洛等级分系统的核心概念，参赛者比赛的实际结果如果高于预期结果，就会得到奖励；反之就会受到惩罚。

具体计算公式与球队每场比赛前拥有的积分、根据比赛性质确定的比赛系数、实际结果分、预期结果分、参赛两队之间的积分差有关。

在最新的男子足球世界排名中，比利时，法国和巴西国家队分别位列一，二，三位，德国，荷兰等传统豪强均未进前十名。

参考资料来源：国际足联官网-国际足联世界排名

❽ 工业互联网

工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。“工业互联网”（Instrial Internet）——开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。 它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。

将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。例如，传统的统计方法采用历史数据收集技术，这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降，工作能力大大提高，实时数据处理的规模得以大大提升，高频率的实时数据为系统操作提供全新视野。机器分析则为分析流程开辟新维度，各种物理方式之结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。最终，工业互联网将涵盖传统方式与新的混合方式，通过先进的特定行业分析，充分利用历史与实时数据。

工业互联网是指全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器 间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济

❾ 英雄联盟匹配模式是以什么分配队友的

复制来的,官方说明

这是Riot的Design Director Tom Cadwell专门为中国玩家写的讲解匹配系统工作原理的帖子。

同时为了让大家更好的理解匹配系统，如果您觉得您遇到了特别不公平的匹配，请回复游戏开始时间和比赛结束截图，我们会调查该局匹配是如何完成的，坑爹的玩家是为何加入到这一局的。

以下是文章的正文。

概述：

匹配系统的目的如下，优先级从高到低：

1、 保护新手不被有经验的玩家虐；让高手局中没有新手。

2、 创造竞技和公平的游戏对局，使玩家的游戏乐趣最大化。

3、 无需等待太久就能找到对手进入游戏。

匹配系统尽其所能的匹配水平接近的玩家，玩家的水平是来自他们在此之前赢了谁以及他们对手的水平。当你战胜对手，系统会认为你更强，当你输给对手，系统会认为你更弱。虽然这对于某一局游戏并不是那么的公平，但是长期来看，对于多局游戏是相当的公平：因为好的玩家总会对游戏结果造成正面的、积极的影响。我们使用了这样一个方法测试：给水平高的玩家一个新帐号，然后看他们游戏数局后的结果。我们通过大量的测试来证明了我们的想法。

并且，匹配系统知道预先组队的玩家有一些优势，如果你是预先组队，会给你一些更强的玩家。我们用一些非常巧妙的数学方法来解决预先组队的玩家VS solo玩家的匹配公平问题。我甚至让两个数学博士来验证，他们都说给力！

匹配是怎么完成的？

首先，系统将你放进适当的匹配池里——根据游戏模式（匹配模式、排位solo/双人、排位5人、其他模式等等）

然后，系统会尝试将匹配池里的人分到更细的匹配池里——5人组队 VS 5人组队，低等级新手 vs 其他一些低等级新手，如此这般。

当你在匹配池中，系统会开始尝试找到合适的配对，目标是撮合一个双方获胜机会都为50%的游戏。

第1步：确定你的实力：

*如果你是solo，就直接使用你的个人匹配分（也就是elo值，匹配模式和排位赛有不同的匹配分）

*如果你是预先组队的，你的匹配分是你队伍的平均分，并且会根据你组队的规模稍微提高一些，这样才能保证你匹配到更强的对手来抵消你组队的优势。我和一个计算机生物学的博士（Computational Biology Ph.D）通过研究成百上千的游戏结果，计算出了预先组队到底有多大的优势。我们还在幕后做了一些其他调整，比如新手和高玩组队，比如某地图上蓝队和紫队的玩家哪个更有优势，诸如此类。

第2步：确定你合适的对手：

*首先，系统会基于你的elo值，给你匹配跟你非常相近的玩家。最终，系统会放宽匹配的条件，给你一些不是那么完美的匹配，因为你肯定也不想永远匹配不到人。

*新手会得到一些特殊的保护，通常新手只会匹配到其他新手（在成熟的服务器里，这个比例达到了99%+。除非这个新手和一个高级玩家朋友预先组队）

第3步：确定匹配：

*最终，系统会匹配10个大体上同水平、同等级的玩家，促成一个游戏。

*系统会尝试平衡这个队伍，尽量使双方的获胜机会都为50%。在绝大多数时间，误差会在3%之内——类似50/50，49/51，48/52。实际上的获胜机会会有一点点差别（会在Q&A里面回答这个问题），但是我们的研究标明，在绝大多数情况下，这实际上是一个非常精确的预测。

长期来讲，我的匹配分（Elo值）是如何被测量的？

我们使用了一个修改过的ELO系统。ELO系统的基本要点通过使用数学比较两个人的积分，来预测两人的比赛结果——类似“A和B比赛数局，A会赢掉75%的局”。

然后，比赛结果出来了。如果你赢了，你会加分，如果你输了，你会被扣分。如果你是“出人意料”的赢了（系统认为你输的可能性更大），你会赢得更多的分数。额外的，如果你是一个新玩家，你会加分减分更快，以便于你可以快速的进入到你的水平等级。长期来看，这意味着好的玩家会得到高的匹配分，因为他们总是超过系统的预期，他们会不断加分直到系统可以正确的预测他们的胜率。

我们修改这个系统给团队比赛使用，基本概念是：基于该团队的所有玩家，得到一个团队ELO值。如果你的队伍胜利，系统会假设该队伍的所有玩家都要比系统猜测的“更强”，并且加分。虽然有一些问题，但是总体上来讲是有效的，特别是玩家预先组队的时候。

举例，本人在北美的服务器上有2000的普通匹配模式elo。如果我建一个小号，就算没有天赋和符文，我打到8级的时候就已经有1800elo了。这个系统并不完美，但是确实能够让玩家快速的接近自己水平所在的位置。

当你才开始玩的时候，我们也对ELO做一些微调，让你更快的进入你水平所在的位置。

*我们有大量的，有优先级的方法来鉴定一个玩家，相比一个标准的新玩家是否更有技巧，更猛。如果发现是的，我们会在幕后提高他的elo一个档次。

*我们同样也会分辨真的菜鸟新手。

*提升等级也会极大的提高你的elo值。这个也将帮助系统将30级满级的召唤师和低等级的召唤师区分开来

如果你想知道ELO系统的理论，以及更多细节，你可以看看这：

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

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

呃，等等，你是怎么处理组队玩家 vs solo(单排)玩家的？

我们大多数情况下，会通过将5人组队的队伍匹配给另外一个5人组队的队伍来避免这种情况的发生（几乎是所有情况下）。

对于“部分”组队，我们进行了大量的研究，发现优势并没有想象的那么大，所以我们也会把他们混到solo（单排）的玩家里。我们发现有大量的因素会影响到组队优势的大小：从预先组队的规模（比如2、3、4、5组队），到组队玩家的水平，到高玩带菜鸟的组合，到玩家水平不同而导致的情况不同，以及其他的一些必须考虑到的微妙因素。这个要比一些我们曾见过的点对点算法-将任意的统计数据杂糅在一起猜测分数-要可靠的多 !

发现这些优势，我们就知道对于预先组队的队伍，需要提高多少elo值，来达成一个公平的匹配，确定一个适当的，在数学上合理的调整。结果在有些情况下非常令人惊讶（同时会校正统计数据）。

虽然我们不会给出精确的数值，因为这是商业机密，但是我们可以告诉您：

*5人组队只是比5个路人稍强。

*部分组队只是比5个路人略强。

*菜鸟5人组队并不会带来太大的优势，但是高玩组队会有很大的优势。

*团队实力方差高的队伍，会比方差低的队伍更强。（方差简单来说，是在平均值相同的情况下反应各个元素的大小差异，方差大表示差异大，高方差的队伍类似高玩带低玩，低方差的队伍各个队员实力接近。）

*这说明了大体上，高水平玩家的Carry作用（可以理解为带领或者大腿），比低水平玩家的送人头作用（feeder）要强力。

好吧…那为什么要把预先组队的玩家和非组队玩家匹配到一起？

这是一些原因：

*这会帮助系统更快的找到适合你的匹配分，让系统更快的给你公平的匹配。这个的工作原理是，如果你组队，会减低运气所带来的成分，如果你单排，你的队友的好坏将对你输赢的影响更大。如果你预先组队，你会和你水平差不多的玩家组成队伍，你随机遇到猛男/坑爹队友几率会更小。因为游戏的结果更多来自你和水平相近的朋友的表现，而不是随机因素，所以你的匹配分会更快的到达精确的值。

*我们希望玩家可以和自己的朋友一起玩，因为这样会让他们玩的更有乐趣。你也不可能为5v5的游戏设置单独的2人匹配池或者3人匹配池，你需要组合他们来让系统工作。我们选择包含5人组队，因为这非常有乐趣。如果我们以后有足够大的匹配池，我们可能会将5人组队和部分组队区分开来，但是数据告诉我们，这基本不会提升匹配的公平程度，两者的效果基本相同。

其他一些常见的问题：

Q：为什么不加入一些其他的细节，类似击杀数等等来确定我的匹配分？

A：因为这是有偏差的，并且因为非常难以给击杀数这个数值来评分，你使用一个gank英雄的时候（类似老鼠和易大师），要杀多少人才能算是好的呢？而且这会让好的辅助玩家非常吃亏，因为他们的目的就不是拿人头，甚至会为了自己的Carry挡死。最后，玩家会为了刷数据，故意拖长游戏时间，然后拿大量farm对方的人头，而不是为了赢得比赛。我们尽量把测量玩家水平和激励玩家的机制放到努力取胜上面，我们避免了一些不必要的周边行为，而这些行为既没乐趣，还会扰乱匹配系统。

Q：我非常愤怒，因为匹配系统老给我坑爹队友（feeders，送人头的）。为什么不阻止这种情况发生？

A：我们的确有试图阻止这种情况发生，但是如果你被匹配到一个明显很弱的玩家，这也说明匹配系统同时匹配给你了一个或者多个强力的玩家。根据我们的研究，我们发现Carry（大腿）对队伍的带领作用要比feeder（送人头，坑爹）的坑爹作用更强。原因是在LOL里，多次击杀同一个玩家的收益是会递减的，并不像其他的同类游戏。我们的分析标明，在平均elo相同的情况下，提高或者降低这个队伍的某个玩家的elo值100（其他玩家相应降低/提高以保持平均分相同），整个队伍的实力会提高约7点elo值。这也表明，LOL中Carry的作用要比feeder的作用更给力一些。确实，有时候你会因为匹配到feeder而输掉这一局比赛，但是那是因为你们队的Carry不够给力。

Q：这样的话，如果我连胜了数盘，我是不是会被匹配到一些完全不可战胜的对手？

A：不全是。连胜导致你的匹配分会提高，你会不断遇到更强的对手——但是我们并不是故意的让你的胜率保持在50%的，我们的目的只是为了系统能够正确的预测游戏结果。最终，你会达到你的极限，你将会大致保持50%的胜率。比平均水平高的玩家，往往胜率会比50%略高，因为比他们弱的玩家更多，比他们强的玩家更少。所以匹配时，往往会略微“向下匹配”。对于排位顶尖的高端玩家，他们经常会有90%的胜率。

Q：你们会如何设计固定的队伍？类似WOW的竞技场队伍？

A：这是一个非常好的想法，并且让我们有机会设计出更好的匹配系统。我们迟早会做这个，并且使用我们开发的新方法。我们需要检验并且搞清楚你大体上有多强力（例如你的个人积分），同时允许你创建/解散队伍。这是个非常大的工程，但是我们对此非常有激情~

Q：如果匹配系统真的那么公平，那为何我老遇见那种一边倒的比赛？

A：有两个原因。第一，LOL有时候“雪球效应”会非常明显。前期太差的表现会导致游戏让人感觉非常一边倒。特别是某些队伍，如果他们开始很顺风，就会一直很顺风。我们遇到过同样的队伍，第一局25-5取胜，第2局确以类似的比分输掉。第二个原因是，玩家发挥的并不好，队伍选取阵容也不好。要进行一局势均力敌的比赛，你需要平衡玩家水平和平衡阵容的选取。有时候玩家选了一个比较渣的阵容，比如5个近战dps，或者3坦克2法师之类的，或者没选打野英雄而对面有。这样的话，尽管你的队伍实力也很不错，但是情况往往惨不忍睹。

Q：为什么我作为一个高等级玩家，有时候会匹配到一些低等级玩家？他们看上去都是来送人头的。

A：当一个高等级玩家和一个低等级玩家组队，这是一个非常令人头疼的问题。我们希望玩家可以和自己的朋友一起玩，并且希望这是一种愉快的体验。但是我们并不希望将一部分人的快乐建立在另一部分人的痛苦之上，所以我们往往将这种组合评分更高，保护新玩家不会被高等级玩家虐待。非常不幸的是，不管我们怎么做，我们把这样的组合匹配到任何的游戏中，都有可能造成不愉快的体验。因此，我们计划将实施一个“不平衡组队”的队列，类似我们尽量将5人组队匹配给5人组队。

Q：我20级了，然后我被匹配到了一些10级的和一些29级的，怎么回事？

A：当不同等级的玩家组队，我们会使用他们的平均等级来作为匹配的参考。等级并不是匹配系统的主导参数——匹配系统通常是使用实力来匹配——但是我们也会尽量将等级相近的玩家匹配到一起。在预先组队的情况下，我们没法替玩家选择，所以我们尽我们所能，使用平均等级。我们会在这个计算系统里把30级的玩家看作36级，所以我们通常能让中等级玩家的游戏没有30级玩家，然而有时候呢，29级玩家能插进来。

❿ 《DOTA2》天梯系统是什么

只要沙场奖杯等级达到50级以上就可以解锁天梯匹配。

如何查看久经沙场奖杯：打开个人资料——奖杯——我的收藏

全新的久经沙场奖杯是进行Dota就能拥有的奖励。
只要进行匹配赛就可以提升这座奖杯的等级，而且与其他奖杯不同，每次奖杯升级就能提供额外的奖杯积分。

这座奖杯获得的积分没有上限。

达到之后天梯没有解锁的请玩家彻底关闭Dota2所有进程重新登陆查看。