关于神符折算问题

博客围绕游戏神符展开,分析了神符来源,如RR、捡取、女伯爵及任务等;介绍常用神符用途,包括升级、镶嵌等;提及神符之语;阐述神符合成规则;最后给出神符物价表调整建议,认为应提高25#价格,27#以下用25#倍数关系,28#以上折价。
现在LC已经开很久了,一些基本的DD已经差不多人手一份了。特别是大TH们,都敢于做TP+了,这其中就有一个神符价值的问题,我觉得现在wjb上面的折算是有很多问题的。

一 神符的来源

1.高级神符的主要来源:

只有RR,这是大家都知道的,地狱敲石头最高出到25#,TH们的神符基本都是敲出来的,这也造成了key的价值――24#。

2.另外几种途径:

一就是到处捡,除了31#,我最多捡到过18#,一般出的多是在10#左右,我平均每天能捡1~3个。

二是act1的女伯爵,我现在每天都跑,但运气不好,最高只有14#,通常都是7#以下,不是很合算。不过在女伯爵的高塔里面,紫瓶很多。我的腰带、行囊和箱子到处都是大紫,现在小紫都不捡了,就是因为我常k女伯爵的缘故。

三是大家常忽略的,act5冰冷高原救战士的任务,不过只有7#、8#、9#三个,TH们是不会看上眼的。

二 常用的神符

1.升级暗金装备使用:

一般用到7#、8#、12#、13#、17#、18#、20#、21#。这个需求量不大,因为除非自己使用,否则一般都直接卖,不会升级。(HSP好像要升级了才好卖)。

2.镶嵌使用:

1.电防用9#:在1.10中,被秒的最大可能就是电鬼齐射,所以一般来说,电防75是优先被达到的,而9#这个低级神符就相当的实用,镶防具上lr提升的最多。

2.吸血11#:肉搏角色的必须。随便找个带孔的武器,嵌11#都会很实用,我的pet就镶了两个11#,再加上帽子的11%吸,比较的能挺的住。

3.提速13#:这个也很常用,ias+ll是肉搏角色最需要的。

4.反sock或减需求15#:有了15#,方便不少,一般都先镶黄石吧,有好的再用15#洗;还有减需求也不错,少加属性点就能用上更好的DD。

5.加4r用22#:这个也是最常用的,一般来说,除非有4r的sc、gc,否则一般都需要用22#把4R挺到75。

6.MF用24#:找个6孔的武器,嵌6个24#,不知道LC有几个舍得这么做;至于防具上面,感觉黄石一般就够用了,当然了,如果24#很多,镶上给别人showshow也可以。


7.物免30#:在BN上,有超级大TH用30#加物免,不过LC的同仁们一定会卖掉或做TP+的,哈哈。


三 神符之语

低于25#的就不说了,敢做高级runeword的,不会在乎25#以下神符的,只说常用的几个:

Beast野兽:需要30#。不知道LC是否有人做了,还是老原因,有30#就想做TP+了。

Bramble荆棘:需要29#、27#。我的目标,不过通常只有毒Nec才用得上。

Breath of the Dying死亡呼吸:33#、26#。这个有33#就能做,和TP+不冲突,有33#的基本都会做着玩的。

Call To Arms战争召唤:27#。PvP的人手一个吧。做起来也不麻烦,关键看运气,能出几BO的。

Chaos混乱:27#。值钱的不是神符,而是原料,这个恐怕是唯一一个原料比镶嵌的神符贵的。

Doom末日:32#、28#、27#。这个的难度不在TP+之下,就不多说了。

Enigma谜团:31#、30#。大名顶顶的TP+,LC大TH们的第一目标,我的财富来源,呵呵。

Heart of the Oak橡树之心:26#。这个DD应该是泛滥了吧,我想TH们都一定做了不止一个。+3技能、40%高施无论做什么都很实用,价格便宜量又足当之无愧。我也做了一个,运气差的要命,是4r30的,呜呜呜。

上面是我对神符的一些分析,不一定很对,但我想即使差也不会差很多。

四 神符合成

再来看神符合成情况:21#以下,都是3合1;21#以上是2合1,物价表一定要记住这点,否则就不会出现30#>2*29#的情况了。

按照习惯,算高级神符以24#为标准。下面列出高级神符合成关系,因为RR最多出25#,所以使用24#和25#折算。

25#=2*24#
26#=4*24#=2*25#
27#=8*24#=4*25#
28#=16*24#=8*25#
29#=32*24#=16*25#
30#=64*24#=32*25#
31#=128*24#=64*25#

五 建议的神符物价表

有了上面的基础,就可以定物价表了。

有几个原则:一是实用的神符,比非实用的要价值高些,所以25#<2*24#;二是上一级的神符价格要小于等于下一级神符2倍关系,否则都买低级的神符合成高级的了;三是高级的神符基本都是合成的而不是打出来的,有几个打到过25#以上的神符?????

综上所述,建议对物价表进行的调整。主要争议在于25#和29#。

25#=24#+22#确实有些低了。虽然25#的实用性不如24#,但26#、27#我想大家基本都是用25#合成的吧,这样实际托高了25#的价值。而27#可以说是最常用的高级神符,现在只有5*24#,感觉有些不值得。没人会卖27#去换5个24#的吧。

所以建议:提高25#的价格,用25#=1.5*24为标准;27#是常用的,基本都是合成的,所以27#以下用25#的倍数关系;28#以上进行折价,因为用的不多,能买的起的少。

这样新的物价表价格大概是:


25#=1.5*24#
26#=3*24#
27#=6*24#
28#=10*24#
29#=18*24#
30#=32*24#拍卖
31#=45*24#拍卖

上面的比率我个人认为才是比较公平的。

另外,现在的DD掉价掉的厉害,按wjb很多都卖不出去了,通常比物价表价格都会缩减22#以上。建议重新制定物价表或Aydge重新开个赛季,大家都从头来。呵呵,我自己玩的都没什么动力了,每天只是在地狱闲逛。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
### RoboMaster 视觉识别的技术实现 #### 图像预处理 为了有效识别,在图像获取阶段通常采用摄像头采集赛场上的实时画面。由于环境光照变化等因素的影响,原始图像可能存在噪声干扰等问题。因此,需先对图像进行灰度化、滤波去噪等一系列预处理操作以提高后续特征提取的效果[^2]。 ```python import cv2 import numpy as np def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, 0) # Read image in grayscale mode # Apply GaussianBlur to reduce noise and improve edge detection results blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) return blurred_img ``` #### 特征检测与匹配 针对特定形状如矩形边框内的字或图案作为目标对象——即所谓的“”,通过边缘检测算法(例如Canny算子)、形态学变换等手段来定位这些区域并将其分割出来形成ROI(Region of Interest),再利用模板匹配技术或者基于深度学习的目标分类模型判断该区域内是否存在有效的信息。 ```python def detect_symbol(preprocessed_img, template_paths): symbols_found = [] for path in template_paths: template = cv2.imread(path, 0) res = cv2.matchTemplate(preprocessed_img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(res >= threshold) for pt in zip(*loc[::-1]): symbols_found.append((pt[0], pt[1])) return symbols_found ``` #### 轮廓分析 对于经过上述步骤筛选出来的候选区域进一步做轮廓查找,并计算各个轮廓的面积、周长等几何属性;依据设定阈值挑选出合条件的最佳匹配项,从而最终确认所捕捉到的就是所需的实体。 ```python def analyze_contours(symbol_regions, preprocessed_img): contours, _ = cv2.findContours( preprocessed_img.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) valid_symbols = [] for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) perimeter = cv2.arcLength(contour,True) if min_area <= area <= max_area and \ min_perimeter <= perimeter <= max_perimeter : valid_symbols.extend(symbol_regions) return list(set(valid_symbols)) ```
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