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有人玩三国志11PK吕布,玩过的来来说说,你是怎么打的
ayjnuia
2007-08-09 02:42:10
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有人玩三国志11PK吕布,玩过的来来说说,你是怎么打的
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因为想念才会寂寞
2007-08-16
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开局 去 洛阳发展。
cn_tigers
2007-08-16
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姥姥,我選曹操,守先打的懂卓,,,結果搞了三天了,才打下一個洛陽.......
電腦的兵太多了,我的反董聯盟不出兵,全我一個個抗...
AlbortEinstein
2007-08-15
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lxpbuaa
桂枝香在故国晚秋
等 级:
发表于:2007-08-14 16:24:51 16楼 得分:0
我一般选韩馥、严白虎、张璛、孔融、张燕之类
_________________________________________________
我喜欢袁术,吕布,孟获
wangfengjava
2007-08-14
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PK版直接编辑就行,想谁赢谁赢
lxpbuaa
2007-08-14
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我一般选韩馥、严白虎、张璛、孔融、张燕之类
realdreamer
2007-08-10
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是吗, 好久没玩过了
Aaron9979215
2007-08-10
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pk
把关张赵编一队或许有戏
tl0352118
2007-08-10
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我用张飞挑了10个,最后只剩1/3血,没法拼
只有选择防守才能勉强到吕布这儿。。。。。。
首先我觉得就是弄到黄忠,拿到暗器
lighting_pig
2007-08-10
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三国系列选吕布做君主一向都好打
吕布时期曹操和刘备实力都不是很大,随便选一家灭了怎么说一般都会投降几个的...
吕布手下有武将,有文官,灭了操或备一般又会多几个人,算是低难度的君主
yzyak47958
2007-08-09
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ppddt008
pp点点通零零发
等 级:
发表于:2007-08-09 10:24:34 4楼 得分:0
人家应该说的是三国志11增强版,君主选吕布吧,
选吕布应该挺好打吧,手下有陈宫、高顺、张辽等。
先把刘备干掉
不过我不喜欢吕布,一般都砍了他。
------
....我一般先砍掉刘备 曹操 孙权等
fengshuling2
2007-08-09
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up
ppddt008
2007-08-09
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人家应该说的是三国志11增强版,君主选吕布吧,
选吕布应该挺好打吧,手下有陈宫、高顺、张辽等。
先把刘备干掉
不过我不喜欢吕布,一般都砍了他。
贼佬
2007-08-09
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要选对人才好打
记住要选貂禅啊~
必胜
jsyxo
2007-08-09
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三国志11杀吕布跟玩一样,智商那么低的家伙还用得着费劲么?
brucegong
2007-08-09
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俺玩三国群英传,吕布纵队配上貂蝉当军师,杀伤力那叫一个大……
RainbowMink
2007-08-09
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sf
tantaiyizu
2007-08-09
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靠!
真疯狂
PP_LP
2007-08-09
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疯狂接分
ppddt008
2007-08-09
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LS总结的不错啊。
yzyak47958,和我差不多啊,我也是砍刘备、曹操、曹丕、曹×、司马×,不过孙权我没有兴趣,孙坚和孙策一般我会砍了。陆逊也是斩立决,周瑜就看心情了。
三国志
11
本文分享了在
三国志
游戏中快速攻城、部队配置及战术运用的经验。重点介绍了木兽的使用方法及其在攻城中的优势,以及如何通过合理的部队编组和特技搭配提升战斗力。
基于Swin Transformer与点提示引导的MRI全心脏交互式分割系统
本系统提出了一套面向MRI全心脏分割任务的端到端深度学习解决方案,其核心创新在于将Swin Transformer作为编码器骨干网络,充分挖掘心脏MRI图像中的全局上下文信息与局部细节特征,同时引入4通道输入机制,在传统RGB三通道图像基础上额外拼接一个点提示编码通道,支持用户通过鼠标交互在图像上自由标注前景(心脏区域)与背景点,从而将先验空间信息显式地融入网络前向传播过程,实现基于稀疏标注引导的精准分割。在解码阶段,系统采用U型对称结构,通过逐步上采样与跳跃连接逐级恢复特征图分辨率,最终输出二值分割掩膜(前景/背景),有效区分心脏区域与其他组织。训练过程中,系统选用交叉熵损失函数,配合AdamW优化器与余弦退火学习率调度策略,确保模型在训练集和验证集上稳定收敛,并在每个epoch结束后自动计算全局像素准确率、平均交并比(mIoU)、平均Dice系数、平均精确率、平均召回率及平均F1分数等多项评估指标,全方位监控模型性能。系统内置了完整的训练日志保存、损失曲线与性能曲线绘制、学习率衰减可视化等功能模块,便于用户直观分析训练过程并调优超参数。在推理应用层面,系统封装了基于Tkinter框架的图形化交互界面,用户可上传任意MRI切片图像,通过鼠标左键/右键分别添加前景/背景点,点击“执行分割”按钮后即可实时生成叠加了红色半透明掩膜的分割结果图像,支持点集的增删与重置操作,交互响应灵敏,操作逻辑直观清晰。整体而言,本系统不仅实现了从多模态数据加载、交互式标注编码、基于Transformer的分割建模到图形化推理部署的全链路覆盖,更在算法层面通过点提示引导机制与Swin Transformer结构的高效结合,显著降低了对大规模标注数据的依赖,同时提升了模型对心脏边界模糊、形态变异及邻近组织干扰的鲁棒性,为心血管疾病的计算机辅助诊断、术前规划及定量分析提供了一种兼具精度与灵活性的智能
融合点提示编码与Swin Transformer的MRI心脏区域交互式分割框架
针对心脏MRI图像中边界模糊、器官形变复杂以及标注成本高昂等痛点,本研究构建了一套以Swin Transformer为编码基座、融合人机交互机制的轻量化分割系统。该方案跳出传统全自动分割的思维定式,转而采纳“模型推理+专家微调”的协同策略,在模型输入层开辟了一条额外的点提示通道,允许操作者通过鼠标标记少量前景或背景点,将这些位置信息与图像特征并行馈入网络,从而将抽象的空间先验转化为可微分的学习信号,使得分割结果能够灵活响应个体差异与局部歧义。编码端采用基于移位窗口注意力的Transformer结构,以分层递降的分辨率捕获全局感受野下的解剖结构关联,解码端则通过逐步上采样与跨层特征拼接恢复空间细节,最终输出逐像素的二分类概率图。训练数据来自心脏MRI多切片序列,每张样本不仅包含原始影像与对应金标准掩膜,还通过随机采样前景点的方式模拟真实交互场景,迫使模型学会如何从稀疏的点监督中推断完整器官轮廓。损失函数选用标准交叉熵,用以衡量预测概率与真实标签之间的分布差异,同时引入混淆矩阵模块对训练与验证阶段的像素精度、召回率、F1分数、Dice系数及平均交并比进行逐轮次追踪,所有评估曲线均自动落盘保存,便于横向对比不同超参数配置下的性能演变规律。在工具链末端,系统配套开发了一个基于Tkinter的事件驱动型图形界面,将模型推理、点标注、结果渲染与图像交互四个环节无缝串联。用户上传图像后,可通过左键与右键分别部署正负样本点,随后系统自动完成坐标缩放、通道拼接、前向传播与掩膜重采样,最终在原始影像上叠加半透明彩色蒙层,清晰勾勒出模型判定的心脏区域。整套代码逻辑紧密、模块边界清晰,既可作为医学影像分割领域的教学范例,亦可经过少量适配迁移至其他器官或模态的交互式标注任务中,具备良好的扩展潜力与实用价值。
Delphi 13 数独例子 ShuDu.rar
Delphi 13 数独例子 ShuDu.rar
MATLAB改进的前推回代法求解低压配电网潮流
内容概要:本文介绍了基于MATLAB实现的改进前推回代法在低压配电网潮流计算中的应用。该方法针对传统前推回代法在处理弱环网、分布式电源接入以及三相不平衡等复杂配电系统时存在的收敛性差、精度不足等问题,进行了算法层面的优化与改进。通过引入节点分层处理、支路阻抗修正、相序解耦建模及迭代加速策略,提升了算法的稳定性与计算效率。文中详细阐述了改进算法的核心思想、数学模型构建过程及MATLAB编程实现的关键步骤,并结合典型低压配电网算例进行仿真验证,展示了其在电压分布、功率损耗和节点电压幅值等方面的精确求解能力。; 适合人群:具备电力系统分析基础,熟悉MATLAB编程,从事配电网规划、运行或相关科研工作的研究生、工程师及科研人员(工作年限1-5年)。; 使用场景及目标:①用于低压配电网的稳态潮流分析,特别是在含分布式电源、不对称负荷的场景下进行电压特性评估;②为配电网自动化、电能质量分析、分布式能源接入规划等提供可靠的仿真支持;③作为教学与科研中潮流算法研究的参考实现平台。; 阅读建议:建议读者结合电力系统潮流计算的基本理论,对照MATLAB代码逐模块理解算法实现逻辑,重点关注节点编号优化、三相建模处理与收敛判据设置;可通过修改网络拓扑或参数进行仿真实验,加深对算法性能的理解与掌握。
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