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HFSM2：高效能分层有限状态机框架

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简介：
HFSM2是一款高性能的分层有限状态机框架，专为实现复杂系统的状态管理设计。它通过层次化结构简化代码维护，并提供高效的运行时性能。 高性能分层有限状态机C++ 11中的仅标头框架提供完全静态定义的结构（无动态分配），并使用可变参数模板构建。支持编译器包括Visual Studio 14、15、16，GCC 5、6、7、8、9以及Clang版本3.7至3.9和4到最新的版本。 该框架亮点如下： - 使用现代C++ 11编写仅标头实现； - 最少的样板代码，方便使用； - 全静态设计无动态分配内存； - 内联友好的编译时多态性，不依赖任何虚拟方法； - 类型安全转换：FSM.changeTo() 可选携带有效负载; - 高度可扩展性通过状态注入支持可靠的状态重用，并提供复合（子机）和正交区域选择； - 游戏开发友好设计，包括显式的 State::update() 方法以及传统的基于事件的工作流 State::react(); - 支持全面的检查功能：先前及当前转换、激活状态等; - 具备游戏AI友好的支持特性，如最高分排名加权随机数生成，并提供活动和过渡历史记录的支持。

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  • HFSM2：高效能分层有限状态机框架
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    HFSM2是一款高性能的分层有限状态机框架，专为实现复杂系统的状态管理设计。它通过层次化结构简化代码维护，并提供高效的运行时性能。 高性能分层有限状态机C++ 11中的仅标头框架提供完全静态定义的结构（无动态分配），并使用可变参数模板构建。支持编译器包括Visual Studio 14、15、16，GCC 5、6、7、8、9以及Clang版本3.7至3.9和4到最新的版本。 该框架亮点如下： - 使用现代C++ 11编写仅标头实现； - 最少的样板代码，方便使用； - 全静态设计无动态分配内存； - 内联友好的编译时多态性，不依赖任何虚拟方法； - 类型安全转换：FSM.changeTo() 可选携带有效负载; - 高度可扩展性通过状态注入支持可靠的状态重用，并提供复合（子机）和正交区域选择； - 游戏开发友好设计，包括显式的 State::update() 方法以及传统的基于事件的工作流 State::react(); - 支持全面的检查功能：先前及当前转换、激活状态等; - 具备游戏AI友好的支持特性，如最高分排名加权随机数生成，并提供活动和过渡历史记录的支持。
     
  • 版本0.1的C++分层有限状态机实现
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    这是一个初步版本（0.1）的C++项目，实现了分层有限状态机的概念，为开发者提供一种组织和管理复杂系统行为的有效方式。 C++实现的分层有限状态机v0.1使用帮助：本段落介绍了如何使用基于C++编写的分层有限状态机版本0.1，并提供了相关的指导和建议。详情请参阅相关文档或文章内容获取更多信息。
     
  • FSM有限状态机
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    FSM（Finite State Machine）是一种抽象模型，用于设计能够处理一系列输入以转换为不同状态的系统。它由一组状态、初始状态和状态转移函数构成，在计算机科学与工程中广泛应用。 Unity C# 中有限状态机（FSM）的使用教程详解通过一个演示项目帮助快速理解如何实现游戏中的状态切换。该教程详细介绍了创建和应用有限状态机的基本步骤和技术要点，适合希望在游戏开发中高效管理不同状态转换的开发者学习参考。
     
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    本资源提供了一种基于分层结构的有限状态机(FSM)在Unity游戏开发中的C#实现方法，助力开发者高效管理复杂的游戏逻辑。 用C#编写的分层有限状态机（FSM）。
     
  • 有限状态自动机
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    有限状态自动机是一种理论模型，用于描述在不同输入下系统如何从一个状态转换到另一个状态的过程。它广泛应用于计算机科学和工程领域中语言识别、编译原理及硬件设计等方面。 有限状态机（FSM）是一种时序逻辑电路，其输出不仅依赖于当前的输入信号，还基于过去的状态。这种机制可以视为组合逻辑与寄存器逻辑的结合体。对于那些事件的发生遵循特定顺序或存在内在规律的情况，使用有限状态机尤为合适；这正是这类模型的核心优势所在。 根据输出是否取决于输入条件的不同，我们可以将FSM分为两大类：摩尔（Moore）型和米勒（Mealy）型。其中，前者的特点是其输出仅依赖于当前的状态而与输入无关；后者则不同，在这种类型中，输出不仅受到状态的影响还直接关联到当时的输入信号。 在描述有限状态机时存在多种方法。一种常见的方式是在单一的always模块内同时定义状态转换、输入处理和输出行为，这种方法通常被称为“一段式FSM描述”。另一种做法则是利用两个或更多的always块来分别管理不同的逻辑功能。
     
  • 高效能分布式执行框架——Ray
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    Ray是一个开源的分布式计算框架，支持Python编程语言，旨在简化大规模并行和分布式应用程序的开发。它提供强大的任务调度与管理能力，特别适用于机器学习、服务化应用等领域。 Ray是由UC Berkeley RISELab开发的一个高性能分布式执行框架。它采用了独特的架构和对分布式计算的抽象方式，在性能上超越了传统的系统如Spark。尽管最初定位为面向AI应用，但其通用性使其适用于广泛的分布式计算场景。 在使用Ray时，通过在Python函数前添加`@ray.remote`装饰器来标记这些函数作为远程执行任务，并异步地调用它们。利用`ray.get`可以同步获取结果对象ID的实际值。这种方式类似于Java中的Future模式，但提供了更多灵活性以构建复杂的计算依赖图。 例如，在Ray中，两个不同的函数A和B可以在同一时间并行运行，而第三个函数C的执行则需要等待A和B的结果作为输入条件。这种机制使得开发者能够动态地创建复杂的数据处理流程，并且每个任务都可以看作是DAG中的一个节点，它们之间的关系定义了整个计算图。 Ray系统架构基于主从设计模式（Master-Slave），但是它引入了一种混合的任务调度策略： 1. GlobalScheduler：位于中央的主控节点上，负责全局范围内各个分布式任务的分配。 2. RedisServer：用于存储有关对象映射、任务描述和调试信息的状态数据。 3. LocalScheduler：在每个从属节点内部运行，接收来自GlobalScheduler的任务，并进一步分发给本地的工作器（Worker）执行。 4. Worker：实际负责处理具体计算工作的实体。它们将结果存放在ObjectStore中。 5. ObjectStore：这是一个内存中的存储系统，用于存放只读数据对象，通过Apache Arrow技术实现高效的共享机制以减少不必要的复制和序列化操作成本。 6. Plasma：作为管理组件控制着整个ObjectStore的运作，并在本地工作器请求远程对象时提供自动抓取服务。 Ray的Driver角色类似于Spark中负责任务提交的角色，但是它处理的是更细粒度的任务单元（即remote函数），并且能够根据这些函数之间的依赖关系动态生成和调整计算图。从属节点既可以发起新的任务也可以响应到来自其他地方的调用请求。 总之，Ray致力于提供高性能且低延迟的服务给分布式应用开发人员使用，特别是在那些需要频繁交互和灵活调度场景下的AI领域中表现尤为突出。尽管它现在还处于实验阶段，并可能存在一些尚待完善的地方，但其强大的灵活性与高效的内存管理机制已经显示出在处理大规模数据集及复杂计算任务方面的巨大潜力。对于对创新分布式技术感兴趣的开发者来说，Ray无疑是一个值得探索的研究平台。
     
  • Mirai：高效能QQ机器人的框架——腾讯QQ的高性能Bot框架
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    简介：Mirai是专为腾讯QQ设计的高性能机器人开发框架，旨在帮助开发者轻松构建和部署功能强大的聊天机器人。 Mirai 是一个跨平台运行的机器人库项目, 提供了对 QQ Android 协议的支持，并且是一个高效率的工具。该项目由开源社区维护，完全免费并开放源代码，可供学习与娱乐使用。开发人员不会通过任何方式强制用户支付费用或提出物质条件。 所有贡献者都保留其作品的著作权。Mirai 的许可证遵循 GNU Affero 通用公共许可协议第3版的规定, 允许使用者自由分发和修改软件。版权 ©2019-2021 Mamoe Technologies 和贡献者拥有该程序的所有权。
     
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  • FSME有限状态机创建工具
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