降龙之剑6月23日服务器数据互通公告

为了提升服务质量并适应活动规模扩大需求,《降龙之剑》将对电信一区及网通一区多个服务器进行数据互通操作,操作后将启用全新服务器架构,提升玩家体验。

  为优化服务器配置,进一步提升《降龙之剑》的服务质量,也为给玩家们提供相互交流的机会,适应活动规模日益扩大的需求,《降龙之剑》将于6月23日更新维护时对电信一区【百战江湖】、【三足鼎立】、【长风万里】及网通一区【战天斗地】、【龙腾云霄】服务器进行数据互通操作。

  此次数据互通后《 降龙之剑》服务器不仅采用全新的高质量服务器,还将应用全新的服务器架构。新的服务器架构不仅可以容纳更多的玩家,同时也让玩家感受更加流畅的游戏环境与激烈的PK及BOSS争夺场面。

  具体服务器安排如下:

大区名称服务器名称数据互通后名称电信一区【百战江湖】【三足鼎立】【长风万里】【迅雷风烈】网通一区【战天斗地】【龙腾云霄】【出敌不意】

  数据互通后,服务器选择列表界面及充值界面的服务器列表中,电信一区【百战江湖】、【三足鼎立】、【长风万里】服务器会被【迅雷风烈】替换,请您选择【迅雷风烈】完成登录或充值操作;而网通一区【战天斗地】、【龙腾云霄】服务器会被【出敌不意】替换,请您选择【出敌不意】完成登录或充值操作。

转载于:https://www.cnblogs.com/tbvv/archive/2012/12/13/8451158.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流. 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流程结构都是通用的;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流程,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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