Spell.dbc 1  ID2  Attributes               属性3  AttributesEx             属性 4  AttributesExB            属性5  AttributesExC            属性6  AttributesExD            属性7  AttributesExE            属性8  AttributesExF            属性9  AttributesExG        

http://www.afkwower.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1277&extra=page%3D2由天堂大神提供Achievement.dbc 记录了成就的详细内容——名字,描述等等Achievement_Category.dbc 成就的分类[像:"经典旧世"."任务"."战场"."荣誉击杀" ."战斗."消耗品"……等等]Achiev

entry 生物唯一编号 modelid_A 联盟模型ID,参考creature_model_info modelid_A2 同上 modelid_H 部落模型ID,参考creature_model_info modelid_H2 同上 name 名称 subname 副名字,称号 IconName 脚本图标,守卫专用 minlevel 最小等级 maxlevel 最大等级 minhealth 最小生命值 maxhealth 最大生命值 minmana 最小魔法值 maxmana 最大魔法值 a

命令 说明 例子 .rl all 重载核心所有自定义数据表   .rl item 重载item_template   .backup a 备份Auth数据库   .backup c 备份Characters数据库   .backup w 备份World数据库 用该方法导出的sql文件,通过Navicat(这个软件很贱,我用SQLyog一点问题都没有,秒速导入) 恢复速度会非常慢,(auth.characters用Navicat导入问题不大,因为它们很小) 如果你用Navicat,恢复world库

该表配置可以坐骑的使用区域,可能需要修改spell.dbc,允许在室内等特殊区域使用坐骑技能

一.spell.dbc做一个空光环 二.配置_spellmod_aura_trigger表 comment 备注 aura 光环ID,有此光环时,才会触发下面技能 linkSpell1-3 链接的技能ID,为0时所有技能都可能触发triggerSpell,不为0时,linkSpell可能触发triggerSpell triggerSpell 触发的技能ID MaxTargets 触发的技能攻击的目标个数 TargetsRange 触发的技能攻击的范围 ignoreMask 忽略目标的掩码,1 -

前面的话   CSS视觉格式化这个词可能比较陌生,但说起盒模型可能就恍然大悟了.实际上,盒模型只是CSS视觉格式化的一部分.视觉格式化分为块级和行内两种处理方式.理解视觉格式化,可以确定得到的效果是应该显示的正确效果,还是浏览器兼容性的bug.下面将详细介绍CSS视觉格式化 术语解释   了解CSS视觉格式化之前要先了解一些基本术语.而下面所有的术语中,最重要的就是基本框和包含块 [基本框]   CSS假定每个元素都会生成一个或多个矩形框,这称为元素框.各元素框中心有一个内容区(content

CSS 视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制.他有一套既定的规则(也就是W3C规范),规定了浏览器该怎么处理每一个盒子.以下内容翻译自W3C官方文档,其中加上了自己的一些理解.相关链接:https://www.w3.org/TR/CSS2/visuren.html#block-boxes. 1.可替换元素(Replaced element) 下面的一段话引自MDN: 典型的可替换元素有 <img>. <object&g

[20160105更新:可以用iPhone6分辨率为视觉稿尺寸啦] 又是一年的520网络情人节,深圳这边却下了大雨,这雨只能是单身汉的泪,而对于我来说这一天具有特别的意义,一来怀念父亲,二来对我这种结婚人士来说还可勉强表达对老婆的爱,so,本文的图片宽均以520像素来设计. 回到主题,在微信朋友圈经常看到的H5页面(滑屏页面),除了炫酷的动画效果之外,细心的你会发现有些H5页面在不同的移动设备上适配效果良好,页面的元素适配你的设备屏幕,并且展示完整的信息,如下图,页面在iPhone 6和iPho

在网上找到一些资料参考,然后写写自己的想法. 这里感谢MOMO等大神. 我们用玩家检测怪物的方法来测,这样比较试用与弱联网游戏,每次在同步玩家的时候来判断玩家与怪物的位置. 这里给出两个处理方式: 1.碰撞器R范围检测. 2.地图分块范围检测. 这两种处理方式适用于不同的游戏. 再讲解这两种方式之前,我们先了解一下一个核心问题,怪物在玩家R半径内时怎么判断怪物是否在玩家视觉范围内. 如下图 在图中, 玩家的位置与怪物的位置会成一个向量.设为V1 怪物的朝向也是一个向量.设为V2 如果怪物能看到6

本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学

卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错.自学习及并行处理能力. 一.基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例,主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进,从理论上讲,反向传播算法可以用于训练卷积神经网络.卷积神经网络被广泛用于语音识别和图像分类等问题. 2.CNN网络结构 卷积神经网络是一种多层前馈网络,每层由多个二维平面组成.每个平面由多个神经元组成. 网络输入为二维视觉模式,作为网络中间层的卷积层(C)和抽样层(S)交替出现.网络输出层为前馈

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

#几句代码完成tableView滚动的视觉差 - 效果图 (失帧严重) - ###补录一张好一点的效果图![效果图.gif](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/1429890-160c57b488c1c694.gif?imag

1. 概念 在视觉格式化模型中,文档树中的每个元素都将会根据盒模型产生零到多个盒子.这些盒子的布局由如下因素决定: 盒子的尺寸和类型 定位策略(正常文档流,浮动或者绝对定位) 和文档树中其他元素的关系 额外的信息(比如视口的大小,图片的原始尺寸等) 1.1 视口(viewport) 连续媒体(continuous media)的UA(user agent/用户代理)通常会给用户提供一个视口,一般为一个窗口或者屏幕上的一片可视区域.用户通过这个视口查看文档(document).当视口的大小改变时,

Framer 是一个 JavaScript 框架,简化了创建现实原型,实现完整的3D效果.以一种简单,可读的和强大的方式定义交互和创建动画. 另外还有 Framer Generator  是一个桌面应用程序,从 Photoshop 文件导入资源和和文件夹层次结构.你的视觉设计完成后,使用 Framer Generator 导入就可以立刻开始添加交互和动画. 您可能感兴趣的相关文章 创意无限!一组网页边栏过渡动画[附源码下载] 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率

[写在前面] google在2014年 I/O大会上推出了一种新的设计设计语言—Material design,这种设计语言语言旨在为手机.平板电脑.台式机和“其他平台”提供更一致.更广泛的“外观和感觉”(附上官方链接:http://developer.android.com/training/material/index.html) [google的介绍视频] [资料分享] 官方介绍页:http://www.google.com/design/spec/material-design/intr

视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 这里介绍下conv层. layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 //学习率系数,最终的学习率为base_lr*lr_mult } param {

 Spell checker Time Limit:2000MS     Memory Limit:65536KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description You, as a member of a development team for a new spell checking program, are to write a module that will check the correctness of gi