紫幕的摸鱼日常~

前言阅读本文前，请了解以下事项： 文中内容仅代表个人意见，欢迎理性探讨。 如需考研经验分享，请在阅读整篇文章后再考虑是否需要我的免费建议。 所有观点就事论事，不针对任何个人。 若感到冒犯，请参考条目 3。 考研期间使用的均为正版课程。 本人并非哲学专业学生，所述内容仅基于个人经验，理论能力肤浅，无专业数据佐证，文章内容可能犯形而上学错误。 未受过文案教育，文笔不佳敬请谅解。 文章中不含广告内容。 本文旨在提供一种思考角度，而非绝对真理。希望能引发读者对自身学习方法的反思 失利本来这篇文章应该是在一个月前写的，看到我的考研分数我都准备开香槟了，然后很遗憾，一志愿没能过院校线，最后走的调剂。本来都想着这篇文章不写了，毕竟没有得到好的结果，出来发文章也显得有些没有说服力。 但是后来想了想，无论我最终考研的分数是多少，都和这篇文章的主题无关，那我这么在意这个成绩干什么呢。更何况，这篇文章是我心心念念想要发出来的。 不过在此之前，我还是先说明一下，本人考研初试总分为 331 分，如果读者觉得，这个分数说的话没有什么说服力，不妨您再往下看一小段，若觉得我说的话实在是无稽之谈，再退出也不迟...

先给出结论，常态下玩家的最大移动速度是 $4.317 m/s$，该结论在 MCWiki 上已有记载，本文主要是对其结论进行证明。 特别鸣谢：水晶 在证明过程中给出的支持。 MC 环境本文参考 forge 1.20.1 版本提供的代码，使用的反混淆为 parchment 反混淆。 证明定义摩擦系数 $f$ 和移动速度常量 $M$，其中移动速度常量在代码中由 $MOVEMENT\_SPEED$ 常量定义，为三维向量。 根据 LivingEntity#travel 中： 1this.setDeltaMovement(vec35.x * (double)f3, d2 * (double)0.98F, vec35.z * (double)f3); 得到玩家得到移动指令时获取瞬时速度，为方便证明，不妨令方向为 $z$ 轴正方向，即 $M_{in} = (0, 0, M * 0.98)^T$。 而此时根据 LivingEntity#getFrictionInfluencedSpeed 代码： 123private float getFrictionInfluencedSp...

背景在 B 站计算机图形学基础教程 GAMES101 中，闫令琪教授介绍了一个解决数值积分的重要方法——蒙特卡洛积分法。众所周知，计算机只能处理离散的、有限的运算，无法直接计算连续的、无穷的积分。而蒙特卡洛积分法恰恰为这一根本性问题提供了一个优雅的解决方案。 在课程中，闫教授简要介绍了概率论基础知识，并推导出了蒙特卡洛积分法在均匀分布下的基本结论。然而，限于课程时间和难度的考虑，他并未详细展开该方法的理论证明。本文将基于本科工科数学的知识背景，为读者详细推导蒙特卡洛积分法的数学原理，若有超过本科工科数学范围的不严谨性还请读者海涵。 背景知识条件本文基于本科工科数学知识展开论述，读者需具备以下基础： 积分理论（参考：同济大学《高等数学》第七版上册） 初等概率论（参考：浙江大学《概率论与数理统计》第五版） 命题设随机变量 $X$ 的连续概率密度函数为 $p(x)$，在取值范围内恒有 $p(x) > 0$，$f(x)$ 为定义在 $X$ 取值范围内的可积函数。若从分布 $p(x)$ 中独立抽取 $n$ 个样本 ${X_1,X_2,…,X_n}$，则： $$\int_a^b f...

紫幕的摸鱼日常建站大成功……嘛？事实是，上一个建的站因为太久没管+备份爆炸导致啥都没了==。 但！好消息是，上一个站除了建站文章意外啥——都没有。为什么？因为考研半年没打理自己的个人站。 嘛不管咋说，这里是紫幕，一个啥都有点兴趣但啥都不会的也不知道是不是技术的宅。 主要呢……写点日常啊，写点开发笔记啊，分享点可能有用的东西啊还是别的什么，反正什么都发。 另外，站点的背景还有咱自己的头像是oc来着，要不要在自己的个人站里面发个癫呢~ 嘛不管怎样，等考研结束了这个站点应该就会开始更新了，敬请期待！