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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。
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11
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XGBoost光伏阵列故障诊断+XGBoost研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于XGBoost的光伏阵列多类型复合故障诊断方法,深入探讨了如何利用XGBoost这一高性能集成学习算法实现对光伏系统中短路、开路、阴影遮挡等多种典型故障的高精度识别与分类。文章详细阐述了XGBoost模型的理论基础及其在故障诊断中的独特优势,包括优异的非线性拟合能力、对缺失数据的鲁棒性、高效的训练速度以及出色的泛化性能。研究通过采集光伏阵列的实际运行数据(如电压、电流、温度等关键特征参数),构建高质量的训练数据集,并设计合理的特征工程流程,进而建立基于XGBoost的故障诊断模型。实验结果表明,该模型在准确率、召回率和F1-score等核心评价指标上均显著优于传统的SVM、决策树等机器学习方法,展现出卓越的诊断效能。此外,文章配套提供了完整的Python代码实现,涵盖数据预处理、模型训练、参数调优与性能评估全过程,极大地方便了读者复现研究成果并将其应用于实际的光伏电站智能运维系统中。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础知识,从事新能源发电、电力系统监控、智能运维或工业故障诊断等相关领域的科研人员、工程师和技术开发者,特别适合致力于提升光伏发电系统自动化、智能化管理水平的专业人士。; 使用场景及目标:① 实现光伏电站的实时故障监测与早期预警,提升运维效率并降低发电损失;② 构建智能诊断模块集成于光伏监控平台,实现故障的自动化识别与分类;③ 为相关科研项目提供可复现的算法范例与代码基础,推动先进机器学习技术在新能源领域的应用研究; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整Python代码,动手实践数据清洗、特征提取、模型训练与交叉验证的全流程,深入理解XGBoost算法的关键参数(如学习率、树的深度、正则化项)对模型性能的影响,并尝试通过网格搜索或贝叶斯优化等方法进行超参数调优,以适应不同规模和环境下的光伏系统诊断需求。
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