4、角色创建与成长指南

角色创建与成长指南

1. 优势与经验点

在游戏中,优势(Advantage)是一个重要的概念。当进行掷骰时(具体掷骰规则见相关说明),优势会发挥作用。例如,玩家可能会有“日夜训练使用细剑”“西尔弗达尔小姐似乎喜欢我”“受到天使祝福”等优势。当遭遇神秘事件时,优势可能会失去,下次就需要选择其他技能作为优势。

经验点(Experience Points,简称 XP)是角色成长的关键。在每次游戏会话结束时,玩家角色会获得经验点。游戏主持人会询问角色一系列问题,每回答一个“是”,角色就能获得 1 点经验点。以下是获取经验点的问题列表:
1. 你是否参与了本次会话?(角色至少会获得 1 点经验点)
2. 你是否遭遇过任何超自然生物(vaesen)?
3. 你是否识别出了之前未知的超自然生物?
4. 你的黑暗秘密是否对你产生了影响?
5. 你是否为了保护他人而冒险?
6. 你是否学到了什么?(具体是什么?)
7. 你是否在总部有所发展?
8. 你是否执行了一次非凡的行动?

当角色获得 5 点经验点时,就可以进行一次提升(Advance)。提升意味着可以将一项技能的数值提高一级,或者购买一项新的天赋。需要注意的是,技能的数值最高不能超过 5,但购买天赋的数量没有限制,并且可以自由选择任何天赋,包括与其他原型相关的天赋。

2. 角色原型

游戏提供了十种角色原型供玩家选择,每种原型都有其独特的特点和背景故事。以下是部分原型的介绍:
| 原型 | 姓名建议 | 动机 | 创伤 | 黑暗秘密 | 主要属性 | 主要技能 | 天赋 | 资源 | 装备 |
| —

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要
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