珊瑚

1、纽扣:六放虫,海葵毒素,高光中流不喂食。流太大不开。

2、八字脑:中低光、中低流,流大不开,需喂食,不喂也不会死但瘦弱。

3、绿糖果脑:瓦片脑,中光中流,高光会死。可不喂,喂食分头快。

4、星花:大手星花,小手星花,中光中流,繁殖超快,绿荧光。

5、火皮:啥玩意?没资料,没图片,自己这个说是火皮,路上伤了,一个月也只出1-2mm短须,没有花,肉疙瘩一个

6、南太绿鸟:蓝绿荧光,高光高流,较好看,但没图片上那么美。

7、双色鸟:褐身绿头,高光高流。

8、绿八仙:翠绿荧光,高光高流,整体出毛,超好看。

9、满天星:咖(红?)身绿星,目前未养定,星比较小,后期再看。

10、红叠瓦:高光高流

11、绿叠瓦:高光高流

12、红瓦片:

13、森林大火:高光

14、恶魔糖:

15、紫宝塔:

16、圆帽珊瑚:

17、紫龙:

18、红绿双色:

19、深蓝长枝:金属蓝,颜色还不错,不过这个最惨,不知道是不是因为往石头上粘的时候太用力摁伤了还是咋滴,第二天就白了一个点,然后下午就整个白了,

20、日落彩虹瓦:前面这个绿花的

21、青苹果:

 

22、幻彩猫骨:

23、红病毒:颜色不错,

 

24:不知名:

25、不知名:

26:不知名:

27、不知名:

28、奶嘴:不用光也不用流,喂食就行,不喂就等他自己抓

 

 

后面再补!

转载于:https://www.cnblogs.com/leelice/p/11304863.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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