英雄联盟-D3D绘制召唤师技能及CD

u012168406 2023-01-13 01:55:00

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PC游戏逆向思维-漏洞挖掘 90后，游戏作弊工程师，从事开发4-5年，擅长语...

在过去的几年里，电子竞技社区一直在快速发展，曾经是一种休闲娱乐的东西已经演变成一个产业，预计到 2022 年将产生 18 亿美元的收入。虽然这个生态系统中有许多视频游戏，但很少有像英雄联盟这样成为社区的主要内容，该游戏在 2019 年世界锦标赛期间聚集了超过 1 亿名独立观众。《英雄联盟》于 2009 年底发布，是一款免费的 MOBA(多人在线对战竞技场)视频游戏，由 Riot Games 创建，早期曾产生广泛的竞争场景，2011 年的第一届世界锦标赛产生了约 160 万观众。

一旦数据集完成，我们就通过 TopCoder 主办的公共 SpaceNet Off-Nadir 建筑足迹提取挑战赛来测试算法。在那里，参赛者训练算法来识别不同视角图像中的建筑足迹，争夺 5 万美元的奖金。首先，让我们来看看前五名竞争者的得分:自从两年前的第一届 SpaceNet 建筑物识别比赛以来，建筑物足迹提取分数已经显著提高，当时获胜的算法实现了约 0.3 的 IoU-F1。地理空间计算机视觉算法走了很长的路，而且很快！从非天底点(25-40 度视角)提取建筑物覆盖区的效果几乎与天底点影像一样好。

"历史不会重演，但它经常会重复。"马克·吐温在了解了卷积神经网络(CNN)在图像识别方面的强大功能后，我想知道算法是否能比人类图表分析师更好地阅读股票市场图表，人类图表分析师的工作是发现图表模式并从中获利。我们知道CNN 比人类更擅长对 ImageNet 图片进行分类，但是他们能比其他市场参与者更好地阅读和发现模式吗？以下是我为适应 CNN 的股票价格预测所做的细微差别和调整。你可以在这里找到我凌乱的 jupyter/colab 笔记本。数据科学的另一个现实是，这项工作仍然非常模糊。

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