东方风神录E难度混关

生成树计数问题——矩阵树定理及其证明 生成树计数问题给一副n个节点的无向图G,求一个包含n-1条边的边集使得边集的边构成一颗树,问这样的边集的数量。矩阵树定理以下我们都不对重边与自环进行讨论。 先定义度数矩阵D,是一个n*n的矩阵。 Di,i=节点i的度数,对于i不等于j,Di,j=0。 再定义邻接矩阵A,也是一个n*n的矩阵。 i与j有边相连就有Ai,j=1否则Ai,j=0。 最后定义基尔霍夫矩阵C=D-A。 那么,Ci, 阅读详情

因为本人非常沙包,所以选择了风神录这一作。
由于太弱了,因此我们今天讲的是E难度。
为了锻炼自己,所以通E的时候没看板。我们的玩法当然是炸通,选择的机体是懒人不背板机梦A。
小怪什么的除了一些比较重要的,其余自己打吧。
全程要注意勤快上线收点。
记录这个以后我想再回来玩也能知道当年的规划了^_^

1面

没什么好说的

2面

厄运那符本人极度不想扭,1B带走没问题。
然后收点比较勤快的话差不多道中过后就能奖到1个残啦(2e7分)。
因为才2面转转的符还是算简单的,护身符那个容易糟建议1B带走。
苦痛流路同样容易糟,糟了建议1B带走。
这样的话我们就大概3P进3面。

3面

前面没什么难,道中过后1UP+奖残于是我们就5残了。
后面把河童的巨浪用1B收掉,然后也没什么难的了。

4面

于是进入了很关键的4面!
开头那5个随便收啊,收完上线收一下P。
接下来的红色子弹的自机狙,一种比较稳的走法是从角落开始慢速微移,还有一种比较浪的方法是直接高速绕着版走两圈,结束时刚好走到上边收点。
接下来放彩色星星的蝴蝶怪用底力扭一扭,你总能找到比较大的空隙。
一波蓝色弹慢速扭扭扭完上线收。
接下来一堆放圆圆的弹的低速引一下,自机往角落走,然后直接直线高速穿到上方就完成了躲避+收点。
蝴蝶怪送的。。
然后第一波发蓝色弹的,因为我们是懒人机,所以很容易就干掉它们了,干掉后迅速往上收点,这时出现第二波发蓝色弹的,都是往下射。接着你只需要高速贴着版往下走就行了,于是就顺利全避。
然后椛椛就出现了,E难度不难躲,随便扭过去。
又是一波蓝色弹,低速扭扭就好。
那波乌鸦根本不怂,直接高速打适当往上收点即可,送我们的。
这时分数已经可以6残了。
蓝色圆圈弹底力扭扭,接下来的红色自机狙也随便引引,蝴蝶怪随便打打。接下来乌鸦同样送。
文文一非收了吧,大概只需要简单扭两波。
一符1B送给文文,接着收P于是又满了。
二非和二符都可以收,同样没难度。
终符可以给文文送1-2B。
然后3P进5面。

5面

开始那两波小怪比较水。
接下来的蝴蝶怪,我的节奏是先低速打掉左边两只,再去打右边两只,接下来往下缩,躲躲自机狙。
然后差不多我们已经7残了。
后面继续有蝴蝶怪,可以1B带走。
道中早苗登场!
一非可以1B,不过我是收的,方法是趁右下角星星展开时钻进去,然后往下走,再去扭红色菱形弹。
一符直接2B。
吃到1up然后满残了。
接下来一波很烦的,可以底力扭糟了就B。

早苗一非1B后就很容易躲了。
一符收了吧。
二非1B。
二符微移躲自机狙,两边基本限不了你的位。
三非左右左右一直这样摆就可以躲过去,也可以1B。
三符1B。
终符最水了,直接收。
8残2P进6面。

6面

6面我是现打的……因为练习模式没开6面。
小怪扭不过就炸吧!反正很多我都炸了。
资源很多所以基本可以5P见神妈。

一非扭扭能收。
一符可以B,也可以收,收法是每波后都往上绕然后跟着蓝弹往下。
二非左右扭扭注意高低速切换扭,也可以B。
二符直接送2B。
三非可以扭一扭不行了就送1B。
三符跟着扭扭不过就送B,反正我送了2B还掉了一残。
四非跟着扭,短剑略恶心扭不过就炸吧。
四符送B吧,我又掉残了QAQ。
接着怒捡一波资源,迎接麻将山。
麻将山就是躲不过才B就可以啦。
什么rep肯定也没人要。。

YOLO26算法车道线检测+训练好的模型+360张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 55 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9512** mAP50-95 | 0.6746 Precision | 0.8796 Recall | 0.8825 train/box_loss | 0.8608 train/cls_loss | 0.7232 val/box_loss | 0.9955 val/cls_loss | 0.5511 【训练过程分析】 这轮训练我经历了从初始到稳定的曲折过程。前 20 个epoch,loss 曲线呈现了陡峭的下降趋势,mAP50 指标从 0.8 开始逐步攀升,仿佛在寻找一个合适的平衡点。然而,从第 21 个epoch 开始,mAP50 的提升速率显著放缓,整体曲线显得有些曲折,有时甚至停滞不前,让我一度以为训练出现了问题。直到第 35 个epoch,loss 开始逐渐趋于平稳,这标志着模型已经找到了一个较好的收敛区间。到了最后的 20 个 epoch,尽管 mAP50 依旧在稳步上升,但提升幅度已经不大,这意味着模型已经接近其性能天花板。 在这个过程中,我重点关注了 box_loss 和 cls_loss 的变化。初期阶段,box_loss 快速下降,从 0.9 逐渐降至 0.86,而 cls_loss 则从 0.75 逐步下降至... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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