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FORCE 引擎優化的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
FORCE 引擎優化的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）格雷澤 等寫的 網絡多人游戲架構與編程 和王家林，夏陽的 Spark Streaming技術內幕及源碼剖析都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自人民郵電 和清華大學所出版 。
國立臺中科技大學 企業管理系碩士班 李家瑩所指導 張馨云的 以SOR理論探討社群網站之社群性與可用性對使用者購買意圖之影響─以Facebook為例 （2015），提出FORCE 引擎優化關鍵因素是什麼，來自於社群商務、社群性與可用性、信任、購買意圖、人格特質。
網絡多人游戲架構與編程
為了解決FORCE 引擎優化 的問題，作者（美）格雷澤 等 這樣論述：
網絡多人游戲已經成為游戲產業的重要組成部分，本書是一本深入探討關於網絡多人游戲編程的圖書。全書分為13章，從網絡游戲的基本概念、互聯網、伯克利套接字、對象序列化、對象復制、網絡拓撲和游戲案例、延遲、抖動和可靠性、改進的延遲處理、可擴展性、安全性、真實世界的引擎、玩家服務、雲托管專用服務器等方面深入介紹了網絡多人游戲開發的知識，既全面又詳盡地剖析了眾多核心概念。本書的多數示例基於C++編寫，適合對C++有一定了解的讀者閱讀。本書既可以作為大學計算機相關專業的指導教程，也可以作為普通讀者學習網絡游戲編程的參考指南。Joshua Glazer是Naked Sky Entertainment的CTO和
創始人之一。Naked Sky Entertainment是一個游戲開發工作室，開發了很多游戲，如RoboBlitz、MicroBot、Twister Mania和手機端游戲Max Axe、Scrap Force。他為許多項目提供咨詢，包括Epic Games公司的《虛幻引擎》（Unreal Engine）、Riot Games公司的《英雄聯盟》（League of Legends）、THQ公司《毀滅全人類》（Destroy All Humans），還包括藝電（Electronic Arts）、Midway、微軟（Microsoft）和派拉蒙電影公司（Paramount Pictures）等公
司的很多項目。Joshua也是南加州大學（USC）的兼職講師，講授多人游戲編程和游戲引擎開發。Sanjay Madhav是南加州大學（USC）的gao級講師，講授游戲編程、游戲引擎、數據結構和編譯器知識。他在藝電（Electronic Arts）、Neversoft和Pandemic Studio做過開發zhe，涉足的游戲有《榮譽勛章：血戰太平洋》（Medal of Honor: Pacific Assault）、《托尼霍克極限滑板8》（Tony Hawk』s Project 8）、《指環王：征服》（Lord of the Rings: Conquest）和《破壞者》（The Saboteur
）等。他也是《Game Programming Algorithms and Techniques》的作者之一。 第1章 網絡游戲概述11.1 多人游戲的簡要歷程11.1.1 本地多人游戲11.1.2 早期網絡多人游戲11.1.3 多用戶網絡游戲21.1.4 局域網游戲31.1.5 在線游戲31.1.6 大規模多人在線游戲41.1.7 移動網絡游戲41.2 星際圍攻：部落51.2.1 平台數據包模塊71.2.2 連接管理器71.2.3 流管理器81.2.4 事件管理器81.2.5 ghost管理器81.2.6 移動管理器91.2.7 其他系統91.3 帝國時代101.3.1
輪班計時器111.3.2 同步121.4 總結131.5 復習題131.6 延伸的閱讀資料14第2章 互聯網152.1 起源：分組交換152.2 TCP／IP模型172.3 物理層182.4 鏈路層182.5 網絡層222.5.1 IPv4232.5.2 IPv6362.6 傳輸層372.6.1 UDP382.6.2 TCP392.7 應用層482.7.1 DHCP492.7.2 DNS492.8 NAT502.9 總結562.10 復習題572.11 延伸的閱讀資料58第3章 伯克利套接字613.1 創建Socket613.2 API操作系統差異633.3 socket地址663.3.1
類型安全683.3.2 用字符串初始化sockaddr703.3.3 綁定socket733.4 UDPSocket743.5 TCPSocket793.5.1 通過連接的socket實現發送和接收803.5.2 類型安全的TCPSocket823.6 阻塞和非阻塞I／O843.6.1 多線程853.6.2 非阻塞I／O863.6.3 Select883.7 其他Socket選項923.8 總結943.9 復習題943.10 延伸的閱讀資料95第4章 對象序列化974.1 序列化的需求974.2 流1004.2.1 內存流1014.2.2 字節存儲次序的兼容性1054.2.3 比特流1094.
3 引用數據1154.3.1 內聯或嵌入1164.3.2 鏈接1174.4 壓縮1194.4.1 稀疏數組壓縮1204.4.2 熵編碼1214.4.3 定點1234.4.4 幾何壓縮1254.5 可維護性1274.5.1 抽象序列化方向1274.5.2 數據驅動的序列化1294.6 總結1324.7 復習題1334.8 延伸的閱讀資料134第5章 對象復制1355.1 世界狀態1355.2 復制對象1355.2.1 對象創建注冊表1395.2.2 一個數據包中的多個對象1435.3 朴素的世界狀態復制方法1445.4 世界狀態中的變化1485.5 RPC作為序列化對象1555.6 自定義解決方
案1585.7 總結1595.8 復習題1605.9 延伸的閱讀資料160第6章 網絡拓撲和游戲案例1616.1 網絡拓撲1616.1.1 客戶端—服務器1616.1.2 對等網絡1636.2 客戶端—服務器的實現1656.2.1 服務器和客戶端的代碼分離1666.2.2 網絡管理器和歡迎新客戶端1676.2.3 輸入共享和客戶端代理1726.3 對等網絡的實現1776.3.1 歡迎新對等體和開始游戲1796.3.2 命令共享和鎖步回合制1816.3.3 保持同步1876.4 總結1926.5 復習題1926.6 延伸的閱讀資料193第7章 延遲、抖動和可靠性1957.1 延遲1957.1.1
非網絡延遲1957.1.2 網絡延遲1987.2 抖動1997.3 數據包丟失2017.4 可靠性：TCP還是UDP2027.5 數據包傳遞通知2047.5.1 標記傳出的數據包2057.5.2 接收數據包並發送確認2067.5.3 接收確認並傳遞狀態2117.6 對象復制可靠性2167.7 模擬真實世界的條件2247.8 總結2267.9 復習題2277.10 延伸的閱讀資料228第8章 改進的延遲處理2298.1 沉默的客戶終端2298.2 客戶端插值2318.3 客戶端預測2338.3.1 航位推測法2368.3.2 客戶端移動預測和重放2388.3.3 通過技巧和優化隱藏延遲2438
.4 服務器端回退2448.5 總結2458.6 復習題2468.7 延伸的閱讀資料246第9章 可擴展性2479.1 對象范圍和相關性2479.1.1 靜態區域2489.1.2 使用視錐2499.1.3 其他可見性技術2509.1.4 不可見時的相關性2529.2 服務器分區2539.3 實例化2559.4 優先級和頻率2559.5 總結2569.6 復習題2579.7 延伸的閱讀資料257第10章 安全性25910.1 數據包嗅探25910.1.1 中間人攻擊25910.1.2 在主機上的數據包嗅探26210.2 輸入驗證26310.3 軟件作弊檢測26410.3.1 維爾福反作弊系統26
510.3.2 典獄長反作弊系統26610.4 保護服務器26710.4.1 分布式拒絕服務攻擊26710.4.2 壞數據26710.4.3 時序攻擊26810.4.4 入侵26910.5 總結27010.6 復習題27110.7 延伸的閱讀資料271第11章 真實世界的引擎27311.1 虛幻引擎427311.1.1 套接字和基本的網絡體系27311.1.2 游戲對象和拓撲27411.1.3 Actor復制27511.1.4 遠程過程調用27611.2 Unity27711.2.1 傳輸層API27811.2.2 游戲對象和拓撲27811.2.3 生成對象和復制27911.2.4 遠程過程調
用27911.2.5 比賽安排28011.3 總結28011.4 復習題28111.5 延伸的閱讀資料281第12章 玩家服務28312.1 選擇一種玩家服務28312.2 基本設置28312.2.1 初始化、運行和關閉28512.2.2 用戶ID和名稱28612.3 游戲大廳和比賽安排28712.4 網絡29112.5 玩家統計29412.6 玩家成就29912.7 排行榜30012.8 其他服務30212.9 總結30312.10 復習題30312.11 延伸的閱讀資料304第13章 雲托管專用服務器30513.1 托管或不托管30513.2 行業工具30613.2.1 REST30713
.2.2 JSON30713.2.3 Node.JS30813.3 概述和術語30813.3.1 服務器游戲實例30913.3.2 游戲服務器進程30913.3.3 游戲服務器31013.3.4 硬件31113.4 本地服務器進程管理器31113.5 虛擬機管理器31813.6 總結32713.7 復習題32813.8 延伸的閱讀資料328附錄A 現代C++基礎329
以SOR理論探討社群網站之社群性與可用性對使用者購買意圖之影響─以Facebook為例
為了解決FORCE 引擎優化 的問題，作者張馨云 這樣論述：
隨著資訊科技的普及，社群網站能提供使用者線上資訊交流、交友和娛樂的互動平台，因此，人們也漸漸習慣使用社群網站來進行社交活動，進而造就社群商務的崛起。Facebook為目前全球發展最成功也最具代表性的社群網站，除了既有的社交功能外，更進一步成為商業行銷之新平台，其中以粉絲專頁最具前瞻性，使用者會透過粉絲專頁進行資訊分享、討論甚至是產生購買行為或意圖。 過去研究相關文獻大多從科技接受模式、社群支持理論及社群存在理論來探討消費者使用社群商務網站的意圖，然而並未同時將社群觀點以及網站品質等因素納入考慮。因此，本研究以SOR(Stimulus-Organism-Response)理論為基
礎，探討社群網站的社群性與可用性，對於社群網站使用者之信任影響，進而促進社群網站購買意圖。此外，由於使用者之人格特質差異會影響社群性及可用性與信任之間關係，因此本研究更進一步將人格特質作為干擾變數。 有鑑於形成社群性及可用性構念之因素眾多，本研究運用層級程序分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)，萃取社群性與可用性關鍵因素，並且採用問卷調查法來驗證研究架構，以網路問卷的方式針對曾經在Facebook中分享、瀏覽甚至是購買的使用者為主要研究對象，總共回收327份有效問卷。本研究結果發現，社群網站社群性與可用性分別對信任有顯著正向的影響，而社群網站的信任對購
買意圖亦有顯著正向的影響。另外，在人格特質的干擾效果，本研究結果顯示，具有外向性人格特質的使用者在社群性及可用性與信任間接沒有顯著干擾效果；具有友善性人格特質的使用者在社群性與信任間具有正向顯著干擾效果，而具有低友善性人格特質的使用者在可用性與信任間具有負向顯著干擾效果；此外，具有低經驗開放性人格特質的使用者在社群性與信任間具有負向干擾效果，而具有經驗開放性人格特質的使用者在可用性與信任間具有正向干擾效果。最後，依據研究結果提出了相關的結論與建議之參考。
Spark Streaming技術內幕及源碼剖析
為了解決FORCE 引擎優化 的問題，作者王家林，夏陽 這樣論述：
本書以大數據處理引擎Spark的穩定版本1.6.x為基礎，從應用案例、原理、源碼、流程、調優等多個角度剖析Spark上的實時計算框架SparkStreaming。在勾勒出SparkStreaming架構輪廓的基礎上，從基本源碼開始進行剖析，由淺入深地引導已具有Spark和Spark Streaming基礎技術知識的讀者進行Spark Streaming的進階學習，理解Spark Streaming的原理和運行機制，為流數據處理的決策和應用提供了技術參考；結合Spark Streaming的深入應用的需要，對Spark Streaming的性能調優進行了分析，也對Spark Streaming功
能的改造和擴展提供了指導。本書適合大數據領域CTO、架構師、高級軟件工程師，尤其是Spark領域已有Spark Streaming基礎知識的從業人員閱讀，也可供需要深入學習Spark、Spark Streaming的高校研究生和高年級本生參考。王家林：中國著名的Spark培訓專家，Apache Spark、Android 技術中國區布道師，DT大數據夢工廠創始人和首席專家，Android軟硬整合專家。徹底研究了 Spark 從 0.5.0 到 2.1.0 中共 28個版本的 Spark 源碼，目前致力於開發優化的 Spark 中國版本。尤其擅長 Spark 在生產環境下各種類型和場景故障的排除
和解決，痴迷於 Spark 生產環境下任意類型(例如 Shuffle 和各種內存問題及數據傾斜問題等)的 Spark 程序的深度性能優化。從 2014 年 6 月 24 日起，已開啟免費的 Spark 公開課《決勝大數據時代 Spark100 期公益大講堂》。在 2015 年 6月 27 日成立 DT 大數據夢工廠，開啟 IMF(Impossible Mission Force)行動，率先在全球開展以 Spark 為核心的，免費為社會培養 100 萬企業級實戰高級大數據人才行動計划，截止目前已有數千人參與到這個行動之中。夏陽，系統架構師，從事平台和應用軟件研發工作多年，行業閱歷豐富，對行業技術
發展有獨到見解和精准判斷，近幾年先后就職於中創中間件公司、蟻坊軟件公司、任子行網絡技術股份有限公司，從事大數據相關的技術研發工作。對大數據處理、機器學習、圖計算、文本處理等技術領域有豐富工作經驗和濃厚興趣。 第1章 Spark Streaming應用概述 1.1 Spark Streaming應用案例 1.2 Spark Streaming應用剖析 第2章 Spark Streaming基本原理 2.1 Spark Core簡介 2.2 Spark Streaming設計思想 2.3 Spark Streaming整體架構 2.4 編程接口 第3章 S
park Streaming運行流程詳解 3.1 從StreamingContext的初始化到啟動 3.2 數據接收 3.3 數據處理 3.4 數據清理 3.5 容錯機制 3.5.1 容錯原理 3.5.2 Driver容錯機制 3.5.3 Executor容錯機制 3.6 No Receiver方式 3.7 輸出不重復 3.8 消費速率的動態控制 3.9 狀態操作 3.10 窗口操作 3.11 頁面展示 3.12 Spark Streaming應用程序的停止第4章 Spark Streaming 性能調優機制 4.1 並行
度解析 4.1.1 數據接收的並行度 4.1.2 數據處理的並行度 4.2 內存 4.3 序列化 4.4 Batch Interval 4.5 Task 4.6 JVM GC 第5章 Spark 2.0中的流計算 5.1 連續應用程序 5.2 無邊界表unbounded table 5.3 增量輸出模式 5.4 API簡化 5.5 其他改進