七日杀Mods：丧尸尸体可搜刮

原创 最新推荐文章于 2026-11-09 16:18:11 发布 1.9k 阅读 AI写同款
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七日杀Mods

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Android17车载音频进阶之H2XML定制Module(一百七十七) 目的：理解H2XML如何把Module接口和Key定义转换为ARC可用的元数据，并通过Graph、GKV、CKV和TKV驱动AudioReach用例配置。H2XML根据带注解的C头文件生成XML元数据。ARC使用这些元数据配置Module、Graph和参数，ACDB保存对应的Graph定义与Calibration数据，运行时由GSL和AML按Key Vector查询数据。H2XML负责生成配置所需的元数据，不负责执行CAPI Module中的算法。fill:#333;important; 阅读详情
AI摘要

本文介绍了一款游戏MOD，使玩家能从丧尸尸体搜刮战利品，包括子弹、食物、饮料等。MOD通过调整loot.xml文件，设置不同阶段的物品爆率，以保持游戏平衡。

描述

丧尸尸体可搜刮。搜刮内容主要为子弹、食物、饮料、药品、技能书、杂志、设计图、旧霉刀、公爵币、藏宝图、传奇核心。此mod过于影响游戏平衡，固武器、护甲和模组未加入到搜刮容器中，并将爆出物品控制在1-3件，压低物品爆率，但仍然超模。（可通过调整不同阶段爆出物品和爆率来调整，有需要者可根据参考内容，自行调整）

前置

运行环境：7 Days To Die V1.0(b317)
涉及内容：items.xml
文件布局：
在这里插入图片描述

编辑 loot.xml

  • lootprobtemplate：战利品概率模板，可根据不同的level等级阶段，设置不同的prob战利品概率，若prob设置成0，则表明当前等级阶段不会爆出该物品；
  • lootgroup：战利品分组，其内容可以为item物品，或group物品分组，通过指定loot_prob_template战利品概率模板来控制爆率，若多层嵌套，则一个物品，在每层都会有不同的爆率；可通过设置count来控制lootgroup爆出物品类型数量或item爆出单一物品数量。
  • lootcontainer：战利品容器，可通过设置count来控制爆出物品类型数量；sound_open容器打开音效，sound_close容器关闭音效，open_time战利品容器打开时间；loot_quality_template战利品品质概率模板，具体可参考7 Days To Die/Data/Config/loot.xml文件中的lootqualitytemplate；
<config>
    <append xpath="/lootcontainers/lootprobtemplates">
        <lootprobtemplate name="agProbT0">
            <loot level="1,999999" prob=".01"/>
        </lootprobtemplate>
        <lootprobtemplate name="agProbT1">
            <loot level="1,999999" prob=".05"/>
        </lootprobtemplate>
        <lootprobtemplate name="agProbT2">
            <loot level="1,999999" prob=".10"/>
        </lootprobtemplate>
        <lootprobtemplate name="agProbT3">
            <loot level="1,999999" prob=".15"/>
        </lootprobtemplate>
        <lootprobtemplate name="agProbT4">
            <loot level="1,999999" prob=".2"/>
        </lootprobtemplate>
        <lootprobtemplate name="agProbT5">
            <loot level="1,999999" prob=".25"/>
        </lootprobtemplate>
    </append>

    <append xpath="/lootcontainers">
        <lootgroup name="agGroupRarePack">
            <item group="groupTreasureMaps" loot_prob_template="agProbT0"/>
            <item name="resourceLegendaryParts" loot_prob_template="agProbT0"/>
        </lootgroup>

        <!-- 书 -->
        <lootgroup name="agGroupBookPack">
            <item group="perkBooks" loot_prob_template="agProbT1"/>
            <item group="skillMagazines" loot_prob_template="agProbT1"/>
            <item group="schematicsModsAndGeneralCommon" loot_prob_template="agProbT0"/>
        </lootgroup>

        <!-- 药品 -->
        <lootgroup name="agGroupMedicalPack">
            <item group="groupMedicalCommon" loot_prob_template="agProbT2"/>
            <item group="groupMedicalUncommon" loot_prob_template="agProbT1"/>
            <item group="groupMedicalRare" loot_prob_template="agProbT0"/>
        </lootgroup>

        <!-- 饮料包 -->
        <lootgroup name="agGroupDrinkPack">
            <item name="drinkJarRiverWater" loot_prob_template="agProbT3"/>
            <item name="drinkJarBoiledWater" loot_prob_template="agProbT2"/>
            <item group="groupDrinksUncommon" loot_prob_template="agProbT1"/>
            <item group="groupDrinksRare" loot_prob_template="agProbT0"/>
        </lootgroup>

        <!-- 食物包 -->
        <lootgroup name="agGroupFoodPack">
            <item group="groupFoodPileCommon" loot_prob_template="agProbT2"/>
            <item group="groupFoodUncommon" loot_prob_template="agProbT1"/>
            <item group="groupFoodRare" loot_prob_template="agProbT0"/>
        </lootgroup>

        <!-- 弹药包 -->
        <lootgroup name="agGroupAmmoPack">
            <item group="group9mmSmall"/>
            <item group="group762mmSmall"/>
            <item group="group44MagnumSmall" loot_prob_template="ProbT1Cap"/>
            <item group="groupShotgunShellSmall"/>
            <item group="groupArrowIronSmall" loot_prob_template="med"/>
            <item group="groupCrossbowBoltIronSmall" loot_prob_template="med"/>
        </lootgroup>

        <lootgroup name="agGroupOnDeath" count="1,3">
            <item group="agGroupAmmoPack" loot_prob_template="med" />
            <item group="agGroupFoodPack" loot_prob_template="medLow" />
            <item group="agGroupDrinkPack" loot_prob_template="medLow" />
            <item group="agGroupMedicalPack" loot_prob_template="low" />
            <item group="agGroupBookPack" loot_prob_template="veryLow" />

            <item name="oldCash" count="0,150" loot_prob_template="low"/>
            <item name="casinoCoin" count="0,50" loot_prob_template="veryLow"/>

            <item group="agGroupRarePack" loot_prob_template="veryLow" force_prob="true"/>
        </lootgroup>

        <lootcontainer name="agLootContainerOnDeath" count="1" size="6,10" sound_open="UseActions/open_backpack" sound_close="UseActions/close_backpack" open_time="1.5" loot_quality_template="qualBaseTemplate">
            <item group="agGroupOnDeath" />
        </lootcontainer>

    </append>
</config>

entityclasses.xml

通过为zombieTemplateMale丧尸模板添加LootListOnDeath属性，并指定lootcontainer战利品容器，来实现丧尸尸体搜刮；通过修改TimeStayAfterDeath和DeadBodyHitPoints属性，来调整丧尸尸体保留时长和丧尸尸体生命值；

<config>
    <append xpath="/entity_classes/entity_class[@name='zombieTemplateMale']">
        <property name="LootListOnDeath" value="agLootContainerOnDeath" />
    </append>

    <set xpath="/entity_classes/entity_class[@name='zombieTemplateMale']/property[@name='TimeStayAfterDeath']/@value">90</set>
    <set xpath="/entity_classes/entity_class[@name='zombieTemplateMale']/property[@name='DeadBodyHitPoints']/@value">500</set>
</config>
标签
#xml #游戏
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
scratch航天梦主题课程作品分享，包含ppt、素材包 而今年多国都将发射探测器尝试登陆月球，2023年或将称为“登月年”，请大家发挥创新思维，以“星辰大海”为创作主题，搜集相关信息 、展开联想，为实现升空 、探测 、取样贡献创意!即使去淘宝买的素材，也要从百度网盘，但素材太多大了或者太多文件，也要充值百度网盘超级会员才能保存，提高下载速度。同学们大家好，今天我们就要开始航天主题-嫦娥五号探月工程系列的编程课程了，不仅可以学习到很多航天知识，了解本次嫦娥五号的发射历程，还能让我们用编程遨游太空呢。即使下载了，也要上传，不是特别方便，尤其是不好查找。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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七日杀unity报错_七日杀方块制作教程 从零开始做一个自己的方块攻略

前言：1、可以使用安装MOD后的七日杀，或者原版七日杀+SDX工具(MOD制作工具)2、下面教程以 原版+SDX 说明。七日杀方块制作教程：需要的工具：一、Unity5.3.3 点击下载二、SDX0.6 点击下载三、资源导出脚本 下载地址：同上 “脚本.unitypackage”四、七日杀 14.7 原版文件：http://bbs.3dmgame.com/thread-5225251-1-1.ht...

weixin_39749243的博客 780

OPC UA 地址空间导入实践｜XML 与 CSV 两条路径

部署OPC UA服务器时，核心瓶颈在于数据注入——地址空间结构设计与时间序列模拟。XML定义节点结构，需注意命名空间索引（应基于URI而非运行编号）及父子关系双向声明，改动后必须重启生效；CSV注入时序，按SourceTimestamp分组批量写入，建议使用nsu=URI;s=名称格式避免索引错位。推荐使用Prosys仿真服务器，结合UaModeler建模，实现高效、稳定的仿真部署。

MotroEngineer的博客 259

JS XML验证及格式化处理

该代码提供XML验证、格式化及转换功能：isValidXML通过jQuery解析判断字符串是否为合法XML；formatXML对XML进行缩进美化，支持标签、文本、CDATA和注释；xmlToString将XML文档对象转为字符串；escapeHtml用于HTML转义。整体实现简洁，适用于前端XML处理场景。

程序就是世界 163

Spring 框架AOP与 XML 基础

本文涵盖AOP配置文件方式与注解方式、JDBC模板技术、模拟转账开发、XML语法与约束、DOM4J与XPath等内容，并附核心易错点速查表。

既然你都点开这里了，那可以给我点个关注吗？可以吗？可以吗？ 274

使用lxml操作 Word 的 OpenXML 底层

本文综合介绍了使用lxml操作Word底层OpenXML文档的基础知识，并给出了一个效率远超VBA的提取Word文档中的表格的HTML表结构的实例，演示了用lxml获取及修改部分Word文档组成部件的文本、属性的方法。

yivifu的专栏 406

1,270 Star 的 Rust 笔记应用 Quiet.md：百万字敲键 5ms、零 Electron、存储格式选了飞书 DocxXML

开源笔记应用 Quiet.md（1,270 Star）用 Rust + GPUI（Zed 同款框架）纯 GPU 绘制，无 WebView 无 Electron：百万字文档敲键 P95 仅 5.78ms，安装包 18MB；存储格式选飞书 DocxXML，一篇笔记一个 XML 文件，Git/iCloud 同步友好，默认零联网。本文拆解其性能方法论、存储设计与给桌面应用开发者的选型启示。

话梅糖の优快云 Blog 332

pandas 读取 XLSX 时出现 XML 解析错误

记录 pandas 读取 XLSX 时的 XML 解析错误，说明如何保留原文件、核对工作表及报错位置，并在副本上检查修复影响。

ailx10 177
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