三国杀技能总结

三国杀DIY指南:如何给C++版本添加自定义武将和技能 本文详细解析了如何在C++版三国杀中实现自定义武将和技能,涵盖项目架构、武将系统设计、技能触发机制及高级功能开发。通过代码示例和实战技巧,帮助开发者掌握游戏扩展开发的核心技术,包括数据结构设计、事件处理和特效集成等关键环节。 阅读详情
  1. 可以修改判定牌:鬼才(司马),观星(诸葛亮)
  2. 带有防御反击技能:反馈(司马),刚烈(夏侯惇),奸雄(曹操),遗计(郭嘉)
  3. 加血技能:联姻(孙尚香),急救(华陀),青囊(华陀),仁德(刘备),救援(孙权)
  4. 进攻技能:咆哮(张飞),武圣(关羽),龙胆(赵云),铁骑(马超),无双(吕布),裸衣(许褚),激将(刘备)
  5. 限制其他武将的技能:奇袭(甘宁),突袭(张辽),国色(大乔)
  6. 爆发性技能:洛神(甄姬),集智(黄月英),克几(吕蒙),苦肉(黄盖),枭姬(孙尚香)
  7. 增加牌技能:制衡(孙权),连城(陆逊),英姿(周瑜),闭月(貂蝉)
  8. 指定角色技能:离间(周瑜),反间(貂蝉)
  9. 连杀:诸葛连弩;强制命中:贯石斧;两张当一张杀:丈八蛇矛;无视防具:青釭剑;打掉马:麒麟弓;群杀:方天画戟;直至命中:青龙偃月刀;异性角色:雌雄双股剑;

从‘吉占’到‘最优停止’:三国杀里的这个技能,藏着经典数学问题的影子 本文通过三国杀中的'吉占'技能,深入探讨了最优停止理论在游戏和现实决策中的应用。从数学推导到实际案例,揭示了如何利用概率和期望值最大化收益,适用于招聘、投资等多种场景。 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. 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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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