steam植物大战僵尸汉化补丁使用教程

植物大战僵尸作为小时候印象最深的游戏之一,上线便收获了一大波人的喜爱与好评,仍至今日,还有许多小伙本们沉浸其中,不过steam版本并不支持简体中文语言,网络上面虽然一大堆但都是很久之前的,会出现一些黑屏的问题。所以小编此次带来了steam植物大战僵尸汉化补丁(下载点击这里),是由民间大神所制作,不仅可以成功将界面更换为简体中文语言,还可正常解锁成就及使用云存档,完全不会出现损当前进度的问题,让你更好的体验极富策略性和趣味性,下文奉上了详细的汉化教程,喜欢玩的玩家们可千万不要错过了!
steam植物大战僵尸汉化补丁

steam植物大战僵尸怎么改中文版

下载解压,得到植物大战僵尸汉化补丁软件包;

首先前往Steam,在游戏库中右键点击植物大战僵尸,依次选择属性-本地文件-浏览本地文件;

然后将本站下载的汉化补丁全部复制到游戏目录中进行替换;

再将以CNPatchOnline结尾的程序去掉这一串结尾,替换原来的应用程序:PlantsVsZombies;

接下来在steam中启动游戏,成功进入可以看到该游戏已经更换为熟悉的中文界面啦;

进入成就页面,可以看到汉化的非常好,完全没有出现任何乱码的情况;

而且可以正常解锁成就及使用云存档,感兴趣的小伙伴们快来下载试试吧。

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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