御龙在天手游怎么不显示服务器了,御龙在天手游互通服开启公告

亲爱的将军:

为满足iOS平台和安卓平台同服游戏的需求,《御龙在天手游》将顺应广大将军的要求,在后续的新服中逐步开启iOS和安卓互通服。 只要在互通服中,无论您和您的小伙伴使用哪一个操作系统,都可以一起激情征战!

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【新服开启】

QQ平台

开服时间:2016年10月14日 10:30

服务器名:【互通1服-千秋万代】

微信平台

开服时间:2016年10月14日 10:30

服务器名:【互通1服-剑指江山】

注意:在互通服中玩家可使用iOS或安卓设备登录账号进入同一新服,但同样的登录账号在iOS和安卓设备之间相互独立,账号内的角色无法在各平台自由切换。

更多信息如下:

Q:互通服的游戏内容与非互通服有什么区别?

A:游戏玩法完全一致。在互通服中,您可以邀请iOS和安卓系统的小伙伴一起入驻,兄弟集结将全面覆盖两大系统。

Q:互通服的充值渠道会变更吗?

A:数据互通后,充值的方式将按照原来的方式,自行选择需要充值的区服进行充值。

Q:互通服中iOS充值和安卓充值折扣一致吗?

A:为了保证游戏的公平性,确保互通服中iOS平台充值与安卓平台充值折扣一致,当iOS用户进行充值后,我们将会对该笔充值按照折扣差值进行额外赠送对应的金子数量,请将军通过游戏内邮件附件查收。

Q:我使用iOS系统参与游戏的限时活动,能获得额外赠送的金子吗?

A:不能。对于直接充值游戏内金子的才会额外赠送对应的金子数量,相关页面上购买游戏道具物品的均不能享有。

Q:互通服数据互通的功能实现后,当前已经开服的服务器也会使用数据互通功能进行合并吗?

A:不会。

Q:我使用同一个帐号可以同时使用iOS和安卓的手机登录同一组互通服吗?

A:不能。

Q:我使用的系统是iOS,再使用安卓手机登录为什么没有角色?

A:登录帐号在iOS和安卓设备之间相互独立,账号内的角色无法在各平台自由切换,使用不同的系统设备登录游戏时,即使是同一个帐号,也是不同的角色,即iOS和安卓数据互通后,如果互通的服都有角色,是不影响各自的角色数据的。

Q:我之前一直使用安卓手机在互通服体验游戏,后来更换了苹果手机体验,登录后还能继续玩以前的角色吗?

A:不可以。互通服内,同样的登录账号,iOS和安卓平台下的账号信息是完全独立的。

即:更换为iOS设备登录后,即使是相同服务器相同账号,也看不到该账号在安卓上创建的角色。

Q:互通服中,会不会存在和我一模一样的角色名存在?

A:角色名均是全服唯一。

Q:请问互通服中我能领取到对应QQ平台、微信平台的礼包吗?

A:可以。

Q:请问互通服中的战斗力排行榜、鲜花排行榜是分别区分不同平台的吗?

A:互通服中,排行榜的数据将是该服的全体玩家数据根据各类排行榜规则进行排序。

Q:怎么区分我进入的服务器是否互通服务器?

A:互通服务器的名字以互通服命名。

致力于提升游戏品质,为玩家创造更多快乐,是《御龙在天手游》项目团队的至上使命,感谢广大玩家一直以来对我们的支持和理解,御龙有你更精彩!

《御龙在天手游》 官方运营团队

2016年10月13日

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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