KI上校当真毒奶?

KI上校,相信各位常看英雄联盟比赛的看官们对这个并不陌生,第一次出现是在S8的全球总决赛上,到了2019年LPL的春季赛上,KI上校更是一个常客,经常出现在英雄联盟的比赛当中,KI上校经常会在比赛开始后给出当前两支比赛队伍的胜率。刚开始的胜率都是差不多的,毕竟BP和阵容的选择强也强不到哪里去,弱也弱不到哪里去。要是选择英雄都能有这么大的差别,那还打什么打?
在这里插入图片描述每一次团队获得重大的经济波动的时候,例如一血,一塔,大龙等情况的时候,KI上校总是会出来刷一波存在感,预测一波当前双方胜率,那一边的胜率会更高一些,然后问题就来了,在EDG对战RNG的时候,给出的胜率是EDG的胜率高达70%,然后被RNG翻盘了,这种情况还是连续两把出现在同一对局中。在加上之前很多次的战斗也都是有着胜率高的被胜率低的翻盘的情况的。所以就说KI上校是毒奶。上校反着买,别墅靠大海。
在这里插入图片描述首先来了解一下KI上校的对于胜率的计算规则,首先第一点就是随着游戏的进程,不断变化的游戏信息,在不考虑队伍和选手因素的情况下进行计算。在游戏中大家都会提到一个优势方和劣势方,KI上校是把这个优势和劣势转为了一个具体的数值,就是优势到底有多大。而优势是从哪些方面来的呢?可不仅仅是是经济曲线!
在这里插入图片描述大家应该是知道的,AI想要分析,首先就要学习,KI上校学习的对象就是历届职业比赛以及历届S赛和韩服高端排位的数据,当然,也是会对数据进行筛选的,将没有意义的数据剔除掉。那么通过学习之后会评估哪些数据呢?主要是这四点:1.双方的英雄阵容、2.每个英雄的当前经验/装备/等级、3.建筑资源、4.中立生物的资源。
在这里插入图片描述这四个点除了第一个都没什么好说的,双方的英雄阵容怎么看的,第一是当前版本的英雄强度,二是敌对英雄的克制关系,三是己方英雄的配合关系。同过这三点就能得出阵容的强度,双方阵容的克制关系,协作强度等等关系。通过这些来计算出了KI上校的实时胜率曲线,但是就如同一开始说到的,这个计算是排除了选手对游戏的影响,但是选手恰恰是对游戏进程影响最大的因素,哪怕是KI上校给出了91开,经济差距1万,选手的一波失误照样会导致游戏的失败。

CH341A编程器是一款广泛应用的通用编程设备,尤其在电子工程和嵌入式系统开发领域中,它被用来烧录各种类型的微控制器、存储器和其他IC芯片。这款编程器的最新版本为1.3,它的一个显著特点是增加了对25Q256等32M芯片的支持。 25Q256是一种串行EEPROM(电可擦可编程只读存储器)芯片,通常用于存储程序代码、配置数据或其他非易失性信息。32M在这里指的是存储容量,即该芯片可以存储32兆位(Mbit)的数据,换算成字节数就是4MB。这种大容量的存储器在许多嵌入式系统中都有应用,例如汽车电子、工业控制、消费电子设备等。 CH341A编程器的1.3版更新,意味着它可以与更多的芯片型号兼容,特别是针对32M容量的芯片进行了优化,提高了编程效率和稳定性。26系列芯片通常指的是Microchip公司的25系列SPI(串行外围接口)EEPROM产品线,这些芯片广泛应用于各种需要小体积、低功耗和非易失性存储的应用场景。 全功能版的CH341A编程器不仅支持25Q256,还支持其他大容量芯片,这意味着它具有广泛的兼容性,能够满足不同项目的需求。这包括但不限于微控制器、EPROM、EEPROM、闪存、逻辑门电路等多种类型芯片的编程。 使用CH341A编程器进行编程操作时,首先需要将设备通过USB连接到计算机,然后安装相应的驱动程序和编程软件。在本例中,压缩包中的"CH341A_1.30"很可能是编程软件的安装程序。安装后,用户可以通过软件界面选择需要编程的芯片类型,加载待烧录的固件或数据,然后执行编程操作。编程过程中需要注意的是,确保正确设置芯片的电压、时钟频率等参数,以防止损坏芯片。 CH341A编程器1.3版是面向电子爱好者和专业工程师的一款实用工具,其强大的兼容性和易用性使其在众多编程器中脱颖而出。对于需要处理25Q256等32M芯片的项目,或者26系列芯片的编程工作,CH341A编程器是理想的选择。通过持续的软件更新和升级,它保持了与现代电子技术同步,确保用户能方便地对各种芯片进行编程和调试。
内存分区情况的分析是嵌入式系统开发中的一个重要环节,特别是在资源有限的MCU(微控制器)环境中。标题提到的工具是一款专为分析Linux环境下的`gcc-map`文件设计的工具,这类文件在编译过程结束后生成,包含了程序在目标设备内存中的布局信息。这个工具可以帮助开发者理解程序在RAM、ROM以及FLASH等存储区域的占用情况,从而进行优化。 `gcc-map`文件通常包含以下关键信息: 1. **符号表**:列出所有定义的全局和静态变量、函数以及其他符号,包括它们的地址和大小。 2. **节区分配**:显示每个代码和数据节区在内存中的位置,比如.text(代码)、.data(已初始化数据)、.bss(未初始化数据)等。 3. **内存汇总**:总览所有节区的大小,有助于评估程序的整体内存需求。 4. **重定位信息**:显示了代码和数据如何在目标地址空间中定位。 该分析工具可能提供以下功能: 1. **可视化展示**:将内存分配以图形化方式呈现,便于直观理解。 2. **详细报告**:生成详细的分析报告,列出每个符号的大小和位置。 3. **比较功能**:对比不同编译版本或配置的`map`文件,查看内存使用的变化。 4. **统计分析**:计算各种内存区域的使用率,帮助识别潜在的优化点。 5. **自定义过滤**:允许用户根据需要筛选和关注特定的符号或节区。 虽然在MCU环境中,Keil IDE自带的工具可能更方便,因为它们通常针对特定的MCU型号进行了优化,提供更加细致的硬件相关分析。然而,对于通用的Linux系统或跨平台项目,这款基于`gcc-map`的分析工具提供了更广泛的适用性。 在实际使用过程中,开发者可以利用这款工具来: - **优化内存使用**:通过分析哪些函数或数据占用过多的内存,进行代码重构或调整链接器脚本以减小体积。 - **排查内存泄漏**:结合其他工具,比如动态内存检测工具,查找可能导致内存泄漏的部分。 - **性能调优**:了解代码执行时的内存分布,有助于提高运行效率。 - **满足资源限制**:在嵌入式系统中,确保程序能在有限的内存空间内运行。 总结来说,`gcc-amap`这样的工具对于深入理解程序的内存布局和资源消耗至关重要,它能帮助开发者做出更明智的决策,优化代码以适应不同的硬件环境。在处理`map`文件时,开发者不仅能获取到程序的内存占用情况,还能进一步挖掘出可能的优化空间,从而提升系统的整体性能和效率。
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