【Hacker News搬运】SpawELO–局域网派对的小型免费配对系统

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Title: SpawELO – small free matchmaking system for LAN parties

SpawELO–局域网派对的小型免费配对系统

Text:

Url: https://blog.spawek.com/SpawELO

很抱歉，我无法直接访问互联网或特定网站来抓取内容。不过，如果你能提供该博客文章的文本内容，我可以使用JinaReader（一个文本处理工具）的概念来模拟如何分析和总结这篇文章。

以下是一个简化的步骤，展示如何使用伪代码来模拟这个过程：

```python
# 假设这是从提供的URL中抓取的文本内容
text_content = """
[文章标题]

[文章内容]
...

[文章内容]
...
"""

# 导入必要的库
from jina import Document
from jina.schema import DocumentSchema

# 定义文档的schema
schema = DocumentSchema(
    fields=[
        "text",
        "summary",
        # 其他可能需要的字段
    ]
)

# 创建一个JinaReader的实例
reader = JinaReader(schema=schema)

# 处理文本内容
documents = reader.process_documents(text_content)

# 输出总结
for doc in documents:
    print(doc.summary)

请注意，JinaReader是一个虚构的类，我在这里只是用它来表示一个文本处理和总结的过程。在实际情况中，你可能需要使用自然语言处理（NLP）库如NLTK、spaCy或者更高级的工具如BERT来提取摘要。

以下是一个简单的摘要生成示例，使用Python的nltk库：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.probability import FreqDist

# 假设这是从提供的URL中抓取的文本内容
text_content = """
[文章内容]
...
"""

# 分词
words = word_tokenize(text_content)

# 去除停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_words = [w for w in words if not w.lower() in stop_words]

# 计算词频
freq_dist = FreqDist(filtered_words)

# 选择最常见的词作为摘要的候选
common_words = freq_dist.most_common(5)

# 生成摘要（这里非常简单，仅作为示例）
summary = " ".join([word for word, freq in common_words])
print(summary)

请注意，上述代码仅用于演示目的，实际摘要生成会更加复杂，可能涉及更高级的NLP技术和模型。如果你提供文章内容，我可以尝试一个更实际的摘要生成示例。

        
## Post by: Spawek
        
### Comments: 
        
**digitalPhonix**: Has anyone tried something that isn’t based on ELO&#x2F;trueskill for team-based games?<p>It feels to me like summing&#x2F;averaging the ELO of a team to do matchmaking is:<p>a) just a hack to fit a square peg (team based matchmaking) into a round hole (individual matchmaking)<p>b) losing a lot of information about how intra-team dynamics would affect the result (as in player A and B play well together, better than their individual ELOs summed; but A and C play poorly together, worse than their individual ELOs summed)
> **digitalPhonix**: 是否有人尝试过不基于ELO的东西；团队游戏的真正技能<p> 在我看来，这就像是在总结；对一个团队进行配对的ELO进行平均是：<p>a）只需将一个方形钉子（基于团队的配对）插入一个圆孔（个人配对）<p>b）丢失了大量关于团队内部动态如何影响结果的信息（例如，玩家a和b在一起打得很好，比他们的个人ELO总和好；但a和C在一起打的很差，比他们个人ELO的总和差）
            
**palata**: For tournaments, I like the Swiss system [1], which I believe is popular in chess.<p>[1]: <a href="https:&#x2F;&#x2F;en.wikipedia.org&#x2F;wiki&#x2F;Swiss-system_tournament" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;en.wikipedia.org&#x2F;wiki&#x2F;Swiss-system_tournament</a>
> **palata**: 对于锦标赛，我喜欢瑞士体系[1]，我认为这在国际象棋中很受欢迎<p> [1]：<a href=“https:”en.wikipedia.org“wiki:”Swiss-system_tournament“rel=”nofollow“>https:”&#x2F；en.wikipedia.org；维基；瑞士系统_旅游</a>
            
**haliliceylan**: Wow its very interesting, for me AI is still a big black box
> **haliliceylan**: 哇，这很有趣，对我来说，人工智能仍然是一个大黑匣子
            
****: 
> ****: 
            
**joaquincabezas**: what about trying with Shapley values?
> **joaquincabezas**: 尝试沙普利价值观怎么样？