<Xenogears>(异度装甲)隐含的原型与密码 X 彩虹按:一种高次元的“生命体”,因“事故”被抓来当成“超能源”,其实那不只是“无限的能源”而已,“它”是有意志的!在我们眼里看来,这种“有意志的 无穷能量”就是“神”,不过它并不如此认为,它自称是“波动存在”.它倒霉的被抓到我们次元充当单纯的能量使用,更倒霉的是它虽然是高次元的生命体,被降 格到我们次元后意志反而受到制约而无法发挥,需要借助低次元的灵体或肉身.虽然它很想回去,却无法离开,除非有人帮忙破坏掉那个捕捉它的装置…… 序幕[游戏片…

WII版重置的N3DS劣化版异度之刃终于通关了.在出色的自制系统的快乐NTR的帮助下,充分体验到了神作的剧情史诗感. 关于游戏的玩法系统,从现在来看8年前的游戏,缺点显而易见,特别是跑地图这回事,地图非常大,但实际可探索的内容并不多.风景很壮丽,但细节的缺失,大部分都不值得截图,再加上低矮视角,只能通过不停的跑路来感受场景. 慢热的JRPG总是需要更多的耐心和投入,在30小时之前的平凡老套让人倍感无聊.而之后反转到高潮的转换,又让人欲罢不能.游戏的剧情,光是看播片就能好几个小时.前前后后各种BO…

题目描述: 玛雅人有一种密码,如果字符串中出现连续的2012四个数字就能解开密码.给一个长度为N的字符串,(2=<N<=13)该字符串中只含有0,1,2三种数字,问这个字符串要移位几次才能解开密码,每次只能移动相邻的两个数字.例如02120经过一次移位,可以得到20120,01220,02210,02102,其中20120符合要求,因此输出为1.如果无论移位多少次都解不开密码,输出-1. 思路 1. 朴素 BFS 可解 2. 看了下题目来源, 2012 清华机试, 唔, 模拟, 数学, 动规,…

开源免费插件,diy特有的页面机制,搭配30+自定义组件,让你的站点每一个页面都可以完全自定义,可无缝对接任意小程序,如有疑问加入qq壹度小程序交流群:302866773:或wx:liu2417301781. 配置 1.在app.json中配置插件参数 "plugins": { "myPlugin": { "version": "1.0.1", "provider": "wx0c1e00758a9…

系统版本: Centos 7 MySQL版本: 5.7.19 架构: 主从架构 审计插件: validate_password.so(数据库自带5.6后版本都拥有此插件) 操作过程: 1). 安装validate_password.so 2). 密码复杂度设置 配置说明: 1). validate-password=ON/OFF/FORCE/FORCE_PLUS_PERMANENT: 决定是否使用该插件(及强制/永久强制使用). 2). validate_password_dictionary_…

一.前沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.数…

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components…

一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.…

特征向量 1.特征向量:以人为例,每个元素可能就对应这人的某些方面,这就是特征,例如:身高.年龄.性别.国际....2.特征工程:目的就是将现有数据中可作为信号的特征与那些仅是噪声的特征区分开来:当数据的维度(即特征的数量)相对于样本量来说比较大时,特征工程就具有较高的失败风险. 机器学习方法 1.机器学习方法一般都具有以下几部分: 1>模型的表示: 2>用于评估模型优度的目标函数: 3>一种优化方法,可以通过学习找出一个模型,使目标函数值最小化或最大化.2.机器学习一般分为监督式学习和…

西瓜书学习...ing K均值 k-means 给定样本集$ D = {X_1,X_2,...X_n} \(,k-means针对聚类所得簇划分\)C = {C_1,C_2,...,C_k}$最小化平方误差 目标函数$ E = \sum\limits_{i=1}^{k} \sum\limits_{x \in C_i} |x - \mu_i|_2^2 $ 其中$ \mu_i = \frac{1}{|C_i|} \sum_{x \in C_i} x $是簇的均值向量可见式(1.1)在一定程度刻画了簇内…