重新机兵回归(MMR)

重新机兵回归记录 S/L法 Save / Load 法 . 在关键战斗前,先save一把 , 在结算奖励后如果奖励不好 , 再重新load再来过 . 比如说拿红牡丹等 . 还可以在逃跑时用此法 . 随时save , 是个好习惯经实测 , 在敌人死亡前, 奖励都还不确定 . 在敌人死亡前 save 最合适! 相关链接百度贴吧-mmr吧重装机兵资料站重装机兵专题站 MMR - 世界地图重装机兵归来MMR流程回顾图文攻略.pdf 个人想法不建议一直按攻略走 , 会少了很多风景 . 好的游戏…

SFC游戏列表（维基百科）

SFC游戏列表日文名中文译名英文版名发行日期发行商スーパーマリオワールド超级马里奥世界 Super Mario World 1990年11月21日任天堂エフゼロ F-Zero F-Zero 1990年11月21日任天堂ボンバザル爆破精灵 Bombuzal 1990年12月1日コトブキシステムアクトレイザー雷莎出击 ActRaiser 1990年12月16日艾尼克斯ポピュラス上帝也疯狂 Populous 1990年12月16日 Imagineer グラディウスⅢ…

晒下自己App广告平台积分墙收入，顺便点评几个广告平台

这是我之前发在爱开发App源码论坛的文章.分享了我从2011年到现在移动广告方面的收入和一些心得. 产品类型:FC.街机模拟器类App游戏广告平台:万普世纪广告形式:积分墙,用户先试玩几次,再玩需要点广告. 正文: 收益总图这是我最近1个月,万普上的一个账号的详细收入截图,这个账号上的产品全部都是FC和街机模拟器类游戏,产生于2012年左右.利用开源的模拟器源码+各个游戏的文件生成独立的App游戏,当时应用市场审核,还不是很严格,有大量此类产品,最早一批做模拟器类App的人,都采用这种按游…

java mqtt

代码: package cc.gongchang.mqtt; import java.net.URISyntaxException; import org.fusesource.hawtdispatch.Dispatch; import org.fusesource.mqtt.client.Future; import org.fusesource.mqtt.client.FutureConnection; import org.fusesource.mqtt.client.MQTT; impo…

FC红白机游戏列表（维基百科）

1055个fc游戏列表日文名中文译名英文版名发行日期发行商ドンキーコング大金刚 Donkey Kong 1983年7月15日任天堂ドンキーコングJR. 大金刚Jr. Donkey Kong Jr. 1983年7月15日任天堂ポパイ大力水手 Popeye 1983年7月15日任天堂五目ならべ連珠五子连珠 Gomoku Narabe Renju 1983年8月27日任天堂麻雀麻将 Mahjong 1983年8月27日任天堂マリオブラザーズ马里奥兄弟/水管马…

mqtt client api: 阻塞API

fusesource版本:mqtt-client-1.11.jar下载地址:https://github.com/fusesource/mqtt-client fusesource提供三种mqtt client api: 阻塞API,基于Futur的API和回调API.其中,回调API是最复杂的也是性能最好的,另外两种均是对回调API的封装. 我们下面就简单介绍一下回调API的使用方法. import org.fusesource.hawtbuf.Buffer; import org.fuses…

2000G电脑大型单机游戏合集

激活码游戏名称(ctrl+F查找) 下载链接005875 艾迪芬奇的记忆游戏下载链接http://pan.baidu.com/s/1t2PYRAj546_1AcOB-khJZg554158 暗影:觉醒游戏下载链接http://pan.baidu.com/s/1maOi4rxuqgEX8eU5DD-bFg326325 遨游中国2 欧洲模拟卡车2 CTS6 游戏下载链接http://pan.baidu.com/s/1_95De597P_MmoRV3hi86Xw215412 暗黑地牢游戏下载链…

UI设计趋势:渐变设计风格重新回归主流

在扁平化设计刚刚兴起之时,渐变是设计师们避之不及的设计手法,然而今天它已经正式回归.几乎是在一夜之间,无数的网站开始使用渐变色. 从背景到图片上的色彩叠加,包括UI元素上所遮盖的色彩,所有的这一切都表明渐变以一种微妙的方式回归了.不过和以往的我们所看到的渐变不同,重新回归的渐变色设计有着不一样的使用技巧和特色,更加贴合这个时代的风格和需求了.如果你也想使用,不妨从今天的设计示例中学习一下“全新”的渐变设计. 潮流的引领者在今年早些时候,Spotify 开始在自家网站上大量使用双色调设计,将双色…

logistic回归模型

一.模型简介线性回归默认因变量为连续变量,而实际分析中,有时候会遇到因变量为分类变量的情况,例如阴性阳性.性别.血型等.此时如果还使用前面介绍的线性回归模型进行拟合的话,会出现问题,以二分类变量为例,因变量只能取0或1,但是拟合出的结果却无法保证只有这两个值. 那么使用概率的概念来进行拟合是否可以呢?答案也是否定的,因为1.因变量的概率和自变量之间的关系不是线性的,通常呈S型曲线,并且这种曲线是无法通过曲线直线化进行处理的.2.概率的取值应该在0-1之间,但是线性拟合的结果范围是整个实数集,并…

python机器学习《回归一》

唠嗑唠嗑依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那…

【转】不得不看的两次从C++回归C的高手评论C++

不得不看的两次从C++回归C的高手评论C++ Linux之父炮轰C++:糟糕程序员的垃圾语言 Linux之父话糙理不糙不得不看的两次从C++回归C的高手评论C++ C语言是否该扔进垃圾桶为什么每个程序员都应该学习C语言? 每个程序员都应该学习C语言?我可不这么认为 C语言已经死了,5个需要忘却它的理由用C设计用C++编码为什么使用C++ C++0x:崭新的C++,还是另一个Java? 编程语言的三大定理动态语言为何难堪重任动态语言面面观 [引自云风的博客]首先,给不熟悉我的朋友做一…

转：c的回归-云风

C 的回归周末出差,去另一个城市给公司的一个项目解决点问题.回程去机场的路上,我用手机上 google reader 打发时间.第一眼就看到孟岩大大新的一篇:Linux之父话糙理不糙 .主题是 C 与 C++ 的语言之争.转到刘江的 blog 下读完了Linux之父炮轰C++:糟糕程序员的垃圾语言大呼过瘾.立刻把链接短信发给了几个朋友. 语言之争永远是火药味十足的话题.尤其是 C 和 C++ 的目标市场又有很高的重合性,C++ 程序员往往对C++ 其有着宗教般的虔诚.我想,今天我在自己的 b…

机器学习简易入门（四）- logistic回归

摘要:使用logistic回归来预测某个人的入学申请是否会被接受声明:(本文的内容非原创,但经过本人翻译和总结而来,转载请注明出处) 本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/59/logistic-regression 原始数据展示这是一份美国入学申请的录取记录表,admit – 是否录取,1代表录取,0代表否定:gpa – gpa成绩,gre – 绩点 import pandas admissions = pandas.read_csv('adm…

HDU 4539郑厂长系列故事――排兵布阵（状压DP）

HDU 4539 郑厂长系列故事――排兵布阵基础的状压DP,首先记录先每一行可取的所哟状态(一行里互不冲突的大概160个状态), 直接套了一个4重循环居然没超时我就呵呵了 //#pragma comment(linker,"/STACK:102400000,102400000") #include <map> #include <set> #include <stack> #include <queue> #include <c…

机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni…

机器学习——logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化

0.鸢尾花数据集鸢尾花数据集作为入门经典数据集.Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 在三个类别中,其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的.另外.在sklearn中已内置了此数据集…

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点导言据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中…

ML.NET 示例：回归之销售预测

写在前面准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn eShopDashboardML - 销售预测 ML.NET 版本 API 类型状态应用程序类型数据类型场景机器学习任务算法 v0.7 动态 API 最新版本 ASP.NET Core Web应用程序和控制台应用…

浅谈IM软件client的断线重连、心跳和长在线

版权声明:原创文章,未经博主同意禁止转载.欢迎点击头像上方"郭晓东的专栏"查看专栏 https://blog.csdn.net/hherima/article/details/27184417 ----------------------------------------------------欢迎查看IM软件业务知识<专栏>-------------------------------------------------------------------使用状态机来保…

回归——继续我的ACM之路！！

回归啦~~18年省赛结束后第一次参赛拿到了省级银牌对我是一个很大的鼓励,这是所感兴趣的事,我能做的不错,也就不愧于心了. 修整了两周多左右,建了建模,和阔爱的对象狂了两周,终于要静下来了,静下来一想,我对ACM的热爱一直未减,我爱这算法,因为我一直负责图论嘛,所以接下来我要继续图论的学习了现在立一下我不倒得flag!! 接下来大的方向是 1.图论全部学完 2.初步学习动态规划 3.练习博弈题目,锻炼自己的思维 4.学习比较喜欢的数据结构——线段树等等任务十分重啊,这里面我没有去涉及计算几何和…

吴裕雄数据挖掘与分析案例实战（7）——岭回归与LASSO回归模型

# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge,RidgeCV # 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\08\\diabetes.xlsx…

R语言实战（六）重抽样与自助法

本文对应<R语言实战>第12章:重抽样与自助法之前学习的基本统计分析.回归分析.方差分析,是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布,进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法.但在许多实际情况中统计假设并不一定满足,比如抽样于未知或混合分布.样本量过小.存在离群点.基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场. 本章探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法. ================…

yolo回归型的物体检测

本弱又搬了另外一个博客的讲解: 缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是在CVPR2016提出的一种目标检测算法,核心思想是将目标检测转化为回归问题求解,并基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出.YOLO与Faster RCNN有以下区别: Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分别求解:首先采用独立的RPN网络专门求取region propos…

回归(regression)、梯度下降(gradient descent)

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