爆机

本文分享了观看港剧《情系夜中环》和《叠影重重》的感受,以及游玩《仙四》的游戏体验。作者认为芒果台播放的港剧剧情铺垫过多,结尾较为仓促;而《仙四》则在战斗系统和画面等方面有所进步,但在剧情和人性化设计方面仍有不足。

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港剧

必须承诺,其实我是个自制能力很弱的人。在饭否上留言说“每天玩一小时《仙四》,只少不多”,结果,话还没烙热,满满四张CD容量的仙四就被我花两星期时间打穿了。其实头一个星期我还坚持得不错,只是后来芒果台天天说《情系夜中环》大结局,害得我天天晚上抱着电脑在客厅里边玩游戏边看。其实我也没多大喜欢这部戏,只是觉得看电视是浪费时间,玩游戏也是,可是我一边玩一边看似乎是节省了一个浪费,好像是蛮划算的。

芒果台好像有个非常不好的习惯,就是为了赶档期,经常自作主张的对电视剧情进行删剪,搞得剧情转换得特别快,还经常出现一些牛头不对马嘴的地方,弄得人莫名其妙。芒果台最近晚上放的两部港剧差不多都看了,《叠影重重》好像是从第一集开始看的,主要是为了陈保怡。《情系夜中环》是从后面开始看的,为了打发玩游戏的时间。这两部剧都很类似,前剧铺垫很多,到后面几集,就开始急转直下,最后勉强收尾,总感觉意犹未尽。

搞得我好像是个肥皂剧的饭丝一样,其实除了综艺娱乐节目和一些访谈节目外,我是很少看连续剧的。我还是很珍惜时间的,虽然有时也不知道到底在做些什么。


游戏

说回《仙四》,整体玩下来,感觉中上。画面和音效还可(我还是比较喜欢《轩辕剑3·云和山的彼岸》水墨画的感觉),3D场景还不错,地图场面宏大,高低错落,走起来还蛮流畅,只是场景切换时间太长,进进出出的时间大概要5~10秒,很难接受,到网上找了补丁包得以解决(这个,程序能够解决的画,为什么不在出场时就做好,难道测试时不觉得太卡得慌)。战斗系统方面,增强了小怪的级别,不认真打很容易挂掉,五行的仙术也增加了相互的克制关系,还有“隐”和“镜”的状态对战斗也很有利。另外,铸造和冶炼实在是太麻烦,又要买图谱又要买物品,提升点装置实在是不容易。反正到最后是花钱,还不如选个装备,在出个提升指数和钱数的列表,供我们选,这个,怎么不人性化点。

《仙四》迷宫很多,有些不看攻略,估计我压根就没耐心玩下去,还是真是难为了制作者变着法子的让每个迷宫的玩法都不一样。这样才没心思编剧情了吗?《仙一》的时候,总觉得剧情好长,好曲折,怎么到《仙四》的时候,就变成对话好长,迷宫好曲折了。《仙四》的编剧怕是看多了港剧,编出来的剧情和前面的港剧一样,虎头蛇尾,前面铺垫多多,后面的剧情却了无新意,无非是老套的一杆子打死一船人的偏激观念,套上了人妖仙的种族歧视外壳。凡事都有两面性,矛盾论我们在初中政治课上就已经背得滚瓜烂熟了。现在都提倡和谐,所以人妖仙之间当然需要和谐啦。

《仙四》舍弃了以前一段动画,一首配乐,一赋诗词的感动。有了更为绚丽的影音感官感受,却丢了诗词歌赋的洗礼,模仿了西方,却丢失了东方,到不如金山的《剑侠》系列带给我的游戏音乐更让我印象深刻。

这么说起来我好像是个RPG迷了,不过已经是个很长时间没有RP过的RPG迷了。


城隍庙

好不容易轮个双休,原本准备去七宝看看的,据说那边的轨道房源很充足,顺便逛逛老街也挺不错,结果被电话拉到城隍庙去了。三个人居然只是为了陪着小天天买什么线去编个啥东东,还真看不出来“他”如此心灵手巧惠志兰心,Orz。不过,趁着人少(只是少一点),终于排到了湖心亭的南翔小笼,热乎乎的。味道嘛,到还真没想象中的那么好。

↓南翔小笼
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↓排队最大的欣慰不是前面的人越来越少而是后面等的人越来越多,看到我在哪了吗?
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↓堆积如山的蒸笼,生意好得喔~
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↓终于买到了,开吃
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转载于:https://www.cnblogs.com/vanuan/archive/2008/01/14/9576012.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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