机械盒攻略视频教程,PPT图片叠加效果怎么添加图文教程
作者:本站作者
本文目录一览
1,PPT图片叠加效果怎么添加图文教程
把内容都放在同一张PPT上,然后添加动画就可以了。比如两张图片,先把第一张放上去,然后点上面的自定义动画,添加动画,然后再叠放第二张图片,再选自定义动画,添加动画并选择点击出现,这样你点一下鼠标就会出现了。
2,机械迷城第四关过不去他死活跳不到平台上我已经耗了一天了我是拿
1.先到画面右方下面锁着的门旁边拿到勾在墙上的钥匙,再来到画面中间的锅炉处,点一下那个会闪的小红灯,右边的开关就打开了。2.点一下开关,开关1拉到下方,开关2拉到最上方,开关3拉到下方,设定好了之后按下右方的红钮开关。3.爪子开始运作,迅速把身子拉回原样跑到矿车处,跳上矿车。4.第二次爪子抓住你之后看准时间跳向左方的平台处,爪子抓到你之后你把向左的箭头,那时候点一下就可以跳上平台了。5.用先前拿到的钥匙打开控线盒子,观察一下线路可知道,左边的灰色线路控制转圈,右边的黄色线路控制上下。6.将下图中标注线路的红线和黑线交换,爪子的转圈方向倒过来了,这时就不会先路过锅炉口了。7.下来后,再按下先前的开关,迅速上矿车,等爪子移动到胖子机器人出去的口子那里看准时机跳出去,过关!
3,音乐盒机械舞有视屏教程吗急求
你去土豆网或者酷六网搜搜看嘛。。应该有的。。我如果找到会给你地址
4,如何从零基础学CAD
作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!【速看!十大免费机器学习课程已经给你备好了】希望对你有帮助~全文共1670字,预计学习时长4分钟图片来源:pexels本文介绍了10门相关课程,涵盖了机器学习入门、深度学习和自然语言处理等,希望对你的学习有所帮助。 本系列课程的提供者有:Delta Analytics、作家兼培训师Aurélien Geron、威斯康星大学麦迪逊分校、AI研究员Goku Mohandas、滑铁卢大学、新加坡国立大学和英属哥伦比亚大学等。来源: Deep Unsupervised Learning Spring(加州大学伯克利分校)1. 机器学习的基础传送门:http://www.deltanalytics.org/curriculum.html (Delta Analytics)本课讲解的是一些基本的建模理论,是成为一名合格的程序员所必备的知识。每个版块的课程都侧重于实用示例,旨在向读者介绍实践技巧以及用于模型数据的强大算法(其实非常简单)。2. 使用TensorFlow 2和Keras进行深度学习传送门:https://github.com/ageron/tf2_course (Aurélien Geron)在这个课程里,包含用TensorFlow 2和Keras进行深度学习的训练。而习题与详解由Jupyter Notebooks呈现。警告:TensorFlow 2.0预览版会有bug,可能与最终的2.0版本不完全相同。但愿这段代码在TF 2出来后可以正常运行。3. 深度学习传送门:http://http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/stat479-ss2019/(威斯康星大学麦迪逊分校)本课程的重点是理解人工神经网络和深度学习算法(在基本层面讨论这些方法背后的数学原理),并用代码实现网络模型,以及将这些模型应用于实际数据集。所涉及的主题包括——用于图像分类和目标检测的卷积神经网络、用于建模文本的循环神经网络、以及用于生成新数据的生成对抗网络。4. 实用AI传送门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI (Goku Mohandas)该课会讲解学习和使用机器学习的实用技巧,帮助程序员能够利用机器学习从数据中获取有价值的信息。· 使用PyTorch实现基本的ML算法和深度神经网络。· 在浏览器上运行所有东西,不需要进行任何Google Colab设置。· 学习面向对象的能为产品编码的ML实用教程,而不仅仅是学习书面教程。5. 深度无监督学习传送门:https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home (加州大学伯克利分校)本课程涉及了两个不需要标记数据的深度学习领域:深度生成模型和自我监督学习。生成模型领域的最新进展有助于对高维原始数据(如自然图像、音频波形和文本语料库)进行逼真的建模。自我监督学习的发展缩小了监督表征学习与无监督表征学习在微调不可见任务方面的差距。本课程将介绍这些主题的理论基础以及最新启用的应用程序。6. 深度学习简介传送门:http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html (加州大学伯克利分校)本课程介绍了深度学习的实际应用,包括理论动机以及实际操作方法。另外,还介绍了多层感知器、反向传播、自动微分和随机梯度下降。此外,本课程用卷积网络来处理图像,从简单的LeNet到最新的ResNet高精度模型体系结构。其次,文中还讨论了序列模型和循环网络,如LSTMs,GRU和注意机制。本课程强调高效实践、优化和可扩展性,例如扩展到多个GPU和多台机器。本课程的目标是使学员获得现代非参数估计所需的理解力和实践能力。7. 强化学习传送门:https://cs.uwaterloo.ca/~ppoupart/teaching/cs885-spring18/goals.html(滑铁卢大学)本课程向学员们讲解如何设计算法,使机器能进行强化学习。监督学习状态下,机器从含有正确决策的示例中学习;非监督学习状态下,机器从数据中发现模式来学习。而在强化学习状态下,机器从部分、隐式和延迟反馈中学习,顺序决策任务需要机器反复与环境或用户交互,强化学习对执行这一任务起到很大帮助。强化学习的应用包括机器人控制、自动驾驶汽车、游戏、会话代理、辅助技术、计算金融、运筹学等。8. 深度学习在自然语言处理中的应用传送门:https://www.comp.nus.edu.sg/~kanmy/courses/6101_1810/ (新加坡国立大学)本课程参考于CS 224N《自然语言处理中的深度学习》——斯坦福大学的Richard Socher教授的课程。经Socher教授许可,本课照搬了他的课程模式和文献选择。9. 自然语言处理的应用传送门:http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html (加州大学伯克利分校)本课程探讨了将自然语言处理作为探索和推理数据化文本的方法,尤其侧重于NLP的应用方面——创新使用Python中现有的NLP方法和库,而不是探索其核心算法。这是一门应用性课程,每个课程都包括简短讲解环节和用Jupyter Notebooks当堂实验环节(大约各占50%)。学员将在课堂上进行大量编程,并与其他学员和教师进行小组合作。学员必须为每节课做好准备,并在课前提交准备材料,考勤有硬性要求。10. 机器学习讲座传送门:https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/LecturesOnML/ (英属哥伦比亚大学)这门课程资料是UBC大学一位教授整理的关于机器学习的资料合集,包括80多个讲座的材料,涉及了大量与机器学习相关的话题。各个主题中的符号相当一致,这使得其关联清晰可见,并且各主题按难度排序(难度递增,并且所有概念都有明确定义)。留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!【速看!十大免费机器学习课程已经给你备好了】希望对你有帮助~全文共1670字,预计学习时长4分钟图片来源:pexels本文介绍了10门相关课程,涵盖了机器学习入门、深度学习和自然语言处理等,希望对你的学习有所帮助。 本系列课程的提供者有:Delta Analytics、作家兼培训师Aurélien Geron、威斯康星大学麦迪逊分校、AI研究员Goku Mohandas、滑铁卢大学、新加坡国立大学和英属哥伦比亚大学等。来源: Deep Unsupervised Learning Spring(加州大学伯克利分校)1. 机器学习的基础传送门:http://www.deltanalytics.org/curriculum.html (Delta Analytics)本课讲解的是一些基本的建模理论,是成为一名合格的程序员所必备的知识。每个版块的课程都侧重于实用示例,旨在向读者介绍实践技巧以及用于模型数据的强大算法(其实非常简单)。2. 使用TensorFlow 2和Keras进行深度学习传送门:https://github.com/ageron/tf2_course (Aurélien Geron)在这个课程里,包含用TensorFlow 2和Keras进行深度学习的训练。而习题与详解由Jupyter Notebooks呈现。警告:TensorFlow 2.0预览版会有bug,可能与最终的2.0版本不完全相同。但愿这段代码在TF 2出来后可以正常运行。3. 深度学习传送门:http://http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/stat479-ss2019/(威斯康星大学麦迪逊分校)本课程的重点是理解人工神经网络和深度学习算法(在基本层面讨论这些方法背后的数学原理),并用代码实现网络模型,以及将这些模型应用于实际数据集。所涉及的主题包括——用于图像分类和目标检测的卷积神经网络、用于建模文本的循环神经网络、以及用于生成新数据的生成对抗网络。4. 实用AI传送门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI (Goku Mohandas)该课会讲解学习和使用机器学习的实用技巧,帮助程序员能够利用机器学习从数据中获取有价值的信息。· 使用PyTorch实现基本的ML算法和深度神经网络。· 在浏览器上运行所有东西,不需要进行任何Google Colab设置。· 学习面向对象的能为产品编码的ML实用教程,而不仅仅是学习书面教程。5. 深度无监督学习传送门:https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home (加州大学伯克利分校)本课程涉及了两个不需要标记数据的深度学习领域:深度生成模型和自我监督学习。生成模型领域的最新进展有助于对高维原始数据(如自然图像、音频波形和文本语料库)进行逼真的建模。自我监督学习的发展缩小了监督表征学习与无监督表征学习在微调不可见任务方面的差距。本课程将介绍这些主题的理论基础以及最新启用的应用程序。6. 深度学习简介传送门:http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html (加州大学伯克利分校)本课程介绍了深度学习的实际应用,包括理论动机以及实际操作方法。另外,还介绍了多层感知器、反向传播、自动微分和随机梯度下降。此外,本课程用卷积网络来处理图像,从简单的LeNet到最新的ResNet高精度模型体系结构。其次,文中还讨论了序列模型和循环网络,如LSTMs,GRU和注意机制。本课程强调高效实践、优化和可扩展性,例如扩展到多个GPU和多台机器。本课程的目标是使学员获得现代非参数估计所需的理解力和实践能力。7. 强化学习传送门:https://cs.uwaterloo.ca/~ppoupart/teaching/cs885-spring18/goals.html(滑铁卢大学)本课程向学员们讲解如何设计算法,使机器能进行强化学习。监督学习状态下,机器从含有正确决策的示例中学习;非监督学习状态下,机器从数据中发现模式来学习。而在强化学习状态下,机器从部分、隐式和延迟反馈中学习,顺序决策任务需要机器反复与环境或用户交互,强化学习对执行这一任务起到很大帮助。强化学习的应用包括机器人控制、自动驾驶汽车、游戏、会话代理、辅助技术、计算金融、运筹学等。8. 深度学习在自然语言处理中的应用传送门:https://www.comp.nus.edu.sg/~kanmy/courses/6101_1810/ (新加坡国立大学)本课程参考于CS 224N《自然语言处理中的深度学习》——斯坦福大学的Richard Socher教授的课程。经Socher教授许可,本课照搬了他的课程模式和文献选择。9. 自然语言处理的应用传送门:http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html (加州大学伯克利分校)本课程探讨了将自然语言处理作为探索和推理数据化文本的方法,尤其侧重于NLP的应用方面——创新使用Python中现有的NLP方法和库,而不是探索其核心算法。这是一门应用性课程,每个课程都包括简短讲解环节和用Jupyter Notebooks当堂实验环节(大约各占50%)。学员将在课堂上进行大量编程,并与其他学员和教师进行小组合作。学员必须为每节课做好准备,并在课前提交准备材料,考勤有硬性要求。10. 机器学习讲座传送门:https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/LecturesOnML/ (英属哥伦比亚大学)这门课程资料是UBC大学一位教授整理的关于机器学习的资料合集,包括80多个讲座的材料,涉及了大量与机器学习相关的话题。各个主题中的符号相当一致,这使得其关联清晰可见,并且各主题按难度排序(难度递增,并且所有概念都有明确定义)。留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”我在2011年带学生参加“第六届全国信息技术应用水平大赛二维CAD机械设计(AutoCAD)比赛中,有7名同学获得全国二等奖”,我也因此获得了教育部最佳指导老师奖。我来说一下如何学好机械CAD吧关于机械制图这是纯理论,不在这里探讨。我只谈一下机械CAD的学习。1.熟练使用各种常用命令,尤其是快捷方式(左手指法)。关于这个,我想学过CAD的人都是知道的,不再赘述。2.机械CAD跟普通CAD最大的区别有以下2个方面。(1)标注的规定与建筑、装饰CAD有着极大的不同,必须学会建立好相应的机械类型的标注样式。(2)机械CAD是最重要的是零件图的绘制,而零件图用到较多的是圆,弧,还有环形阵列。所以平时要多练习一些相切的习题(我的头条号里有每日一练的彩色几何图形,大家可以收藏练习)。既然说到相切,这里就多说一些,要熟悉这些方法:C空T空(相切+相切+半径)。F圆角命令。A圆弧的11种画法(你了解吗?)。L命令中的TAN(切点)的捕捉方法。这是两圆公切线的最佳画法。作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!【速看!十大免费机器学习课程已经给你备好了】希望对你有帮助~全文共1670字,预计学习时长4分钟图片来源:pexels本文介绍了10门相关课程,涵盖了机器学习入门、深度学习和自然语言处理等,希望对你的学习有所帮助。 本系列课程的提供者有:Delta Analytics、作家兼培训师Aurélien Geron、威斯康星大学麦迪逊分校、AI研究员Goku Mohandas、滑铁卢大学、新加坡国立大学和英属哥伦比亚大学等。来源: Deep Unsupervised Learning Spring(加州大学伯克利分校)1. 机器学习的基础传送门:http://www.deltanalytics.org/curriculum.html (Delta Analytics)本课讲解的是一些基本的建模理论,是成为一名合格的程序员所必备的知识。每个版块的课程都侧重于实用示例,旨在向读者介绍实践技巧以及用于模型数据的强大算法(其实非常简单)。2. 使用TensorFlow 2和Keras进行深度学习传送门:https://github.com/ageron/tf2_course (Aurélien Geron)在这个课程里,包含用TensorFlow 2和Keras进行深度学习的训练。而习题与详解由Jupyter Notebooks呈现。警告:TensorFlow 2.0预览版会有bug,可能与最终的2.0版本不完全相同。但愿这段代码在TF 2出来后可以正常运行。3. 深度学习传送门:http://http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/stat479-ss2019/(威斯康星大学麦迪逊分校)本课程的重点是理解人工神经网络和深度学习算法(在基本层面讨论这些方法背后的数学原理),并用代码实现网络模型,以及将这些模型应用于实际数据集。所涉及的主题包括——用于图像分类和目标检测的卷积神经网络、用于建模文本的循环神经网络、以及用于生成新数据的生成对抗网络。4. 实用AI传送门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI (Goku Mohandas)该课会讲解学习和使用机器学习的实用技巧,帮助程序员能够利用机器学习从数据中获取有价值的信息。· 使用PyTorch实现基本的ML算法和深度神经网络。· 在浏览器上运行所有东西,不需要进行任何Google Colab设置。· 学习面向对象的能为产品编码的ML实用教程,而不仅仅是学习书面教程。5. 深度无监督学习传送门:https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home (加州大学伯克利分校)本课程涉及了两个不需要标记数据的深度学习领域:深度生成模型和自我监督学习。生成模型领域的最新进展有助于对高维原始数据(如自然图像、音频波形和文本语料库)进行逼真的建模。自我监督学习的发展缩小了监督表征学习与无监督表征学习在微调不可见任务方面的差距。本课程将介绍这些主题的理论基础以及最新启用的应用程序。6. 深度学习简介传送门:http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html (加州大学伯克利分校)本课程介绍了深度学习的实际应用,包括理论动机以及实际操作方法。另外,还介绍了多层感知器、反向传播、自动微分和随机梯度下降。此外,本课程用卷积网络来处理图像,从简单的LeNet到最新的ResNet高精度模型体系结构。其次,文中还讨论了序列模型和循环网络,如LSTMs,GRU和注意机制。本课程强调高效实践、优化和可扩展性,例如扩展到多个GPU和多台机器。本课程的目标是使学员获得现代非参数估计所需的理解力和实践能力。7. 强化学习传送门:https://cs.uwaterloo.ca/~ppoupart/teaching/cs885-spring18/goals.html(滑铁卢大学)本课程向学员们讲解如何设计算法,使机器能进行强化学习。监督学习状态下,机器从含有正确决策的示例中学习;非监督学习状态下,机器从数据中发现模式来学习。而在强化学习状态下,机器从部分、隐式和延迟反馈中学习,顺序决策任务需要机器反复与环境或用户交互,强化学习对执行这一任务起到很大帮助。强化学习的应用包括机器人控制、自动驾驶汽车、游戏、会话代理、辅助技术、计算金融、运筹学等。8. 深度学习在自然语言处理中的应用传送门:https://www.comp.nus.edu.sg/~kanmy/courses/6101_1810/ (新加坡国立大学)本课程参考于CS 224N《自然语言处理中的深度学习》——斯坦福大学的Richard Socher教授的课程。经Socher教授许可,本课照搬了他的课程模式和文献选择。9. 自然语言处理的应用传送门:http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html (加州大学伯克利分校)本课程探讨了将自然语言处理作为探索和推理数据化文本的方法,尤其侧重于NLP的应用方面——创新使用Python中现有的NLP方法和库,而不是探索其核心算法。这是一门应用性课程,每个课程都包括简短讲解环节和用Jupyter Notebooks当堂实验环节(大约各占50%)。学员将在课堂上进行大量编程,并与其他学员和教师进行小组合作。学员必须为每节课做好准备,并在课前提交准备材料,考勤有硬性要求。10. 机器学习讲座传送门:https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/LecturesOnML/ (英属哥伦比亚大学)这门课程资料是UBC大学一位教授整理的关于机器学习的资料合集,包括80多个讲座的材料,涉及了大量与机器学习相关的话题。各个主题中的符号相当一致,这使得其关联清晰可见,并且各主题按难度排序(难度递增,并且所有概念都有明确定义)。留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”我在2011年带学生参加“第六届全国信息技术应用水平大赛二维CAD机械设计(AutoCAD)比赛中,有7名同学获得全国二等奖”,我也因此获得了教育部最佳指导老师奖。我来说一下如何学好机械CAD吧关于机械制图这是纯理论,不在这里探讨。我只谈一下机械CAD的学习。1.熟练使用各种常用命令,尤其是快捷方式(左手指法)。关于这个,我想学过CAD的人都是知道的,不再赘述。2.机械CAD跟普通CAD最大的区别有以下2个方面。(1)标注的规定与建筑、装饰CAD有着极大的不同,必须学会建立好相应的机械类型的标注样式。(2)机械CAD是最重要的是零件图的绘制,而零件图用到较多的是圆,弧,还有环形阵列。所以平时要多练习一些相切的习题(我的头条号里有每日一练的彩色几何图形,大家可以收藏练习)。既然说到相切,这里就多说一些,要熟悉这些方法:C空T空(相切+相切+半径)。F圆角命令。A圆弧的11种画法(你了解吗?)。L命令中的TAN(切点)的捕捉方法。这是两圆公切线的最佳画法。录制所打游戏,安装所需软件!剪辑视频必须学会!这就差不多了!作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!【速看!十大免费机器学习课程已经给你备好了】希望对你有帮助~全文共1670字,预计学习时长4分钟图片来源:pexels本文介绍了10门相关课程,涵盖了机器学习入门、深度学习和自然语言处理等,希望对你的学习有所帮助。 本系列课程的提供者有:Delta Analytics、作家兼培训师Aurélien Geron、威斯康星大学麦迪逊分校、AI研究员Goku Mohandas、滑铁卢大学、新加坡国立大学和英属哥伦比亚大学等。来源: Deep Unsupervised Learning Spring(加州大学伯克利分校)1. 机器学习的基础传送门:http://www.deltanalytics.org/curriculum.html (Delta Analytics)本课讲解的是一些基本的建模理论,是成为一名合格的程序员所必备的知识。每个版块的课程都侧重于实用示例,旨在向读者介绍实践技巧以及用于模型数据的强大算法(其实非常简单)。2. 使用TensorFlow 2和Keras进行深度学习传送门:https://github.com/ageron/tf2_course (Aurélien Geron)在这个课程里,包含用TensorFlow 2和Keras进行深度学习的训练。而习题与详解由Jupyter Notebooks呈现。警告:TensorFlow 2.0预览版会有bug,可能与最终的2.0版本不完全相同。但愿这段代码在TF 2出来后可以正常运行。3. 深度学习传送门:http://http://pages.stat.wisc.edu/~sraschka/teaching/stat479-ss2019/(威斯康星大学麦迪逊分校)本课程的重点是理解人工神经网络和深度学习算法(在基本层面讨论这些方法背后的数学原理),并用代码实现网络模型,以及将这些模型应用于实际数据集。所涉及的主题包括——用于图像分类和目标检测的卷积神经网络、用于建模文本的循环神经网络、以及用于生成新数据的生成对抗网络。4. 实用AI传送门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI (Goku Mohandas)该课会讲解学习和使用机器学习的实用技巧,帮助程序员能够利用机器学习从数据中获取有价值的信息。· 使用PyTorch实现基本的ML算法和深度神经网络。· 在浏览器上运行所有东西,不需要进行任何Google Colab设置。· 学习面向对象的能为产品编码的ML实用教程,而不仅仅是学习书面教程。5. 深度无监督学习传送门:https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home (加州大学伯克利分校)本课程涉及了两个不需要标记数据的深度学习领域:深度生成模型和自我监督学习。生成模型领域的最新进展有助于对高维原始数据(如自然图像、音频波形和文本语料库)进行逼真的建模。自我监督学习的发展缩小了监督表征学习与无监督表征学习在微调不可见任务方面的差距。本课程将介绍这些主题的理论基础以及最新启用的应用程序。6. 深度学习简介传送门:http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/index.html (加州大学伯克利分校)本课程介绍了深度学习的实际应用,包括理论动机以及实际操作方法。另外,还介绍了多层感知器、反向传播、自动微分和随机梯度下降。此外,本课程用卷积网络来处理图像,从简单的LeNet到最新的ResNet高精度模型体系结构。其次,文中还讨论了序列模型和循环网络,如LSTMs,GRU和注意机制。本课程强调高效实践、优化和可扩展性,例如扩展到多个GPU和多台机器。本课程的目标是使学员获得现代非参数估计所需的理解力和实践能力。7. 强化学习传送门:https://cs.uwaterloo.ca/~ppoupart/teaching/cs885-spring18/goals.html(滑铁卢大学)本课程向学员们讲解如何设计算法,使机器能进行强化学习。监督学习状态下,机器从含有正确决策的示例中学习;非监督学习状态下,机器从数据中发现模式来学习。而在强化学习状态下,机器从部分、隐式和延迟反馈中学习,顺序决策任务需要机器反复与环境或用户交互,强化学习对执行这一任务起到很大帮助。强化学习的应用包括机器人控制、自动驾驶汽车、游戏、会话代理、辅助技术、计算金融、运筹学等。8. 深度学习在自然语言处理中的应用传送门:https://www.comp.nus.edu.sg/~kanmy/courses/6101_1810/ (新加坡国立大学)本课程参考于CS 224N《自然语言处理中的深度学习》——斯坦福大学的Richard Socher教授的课程。经Socher教授许可,本课照搬了他的课程模式和文献选择。9. 自然语言处理的应用传送门:http://people.ischool.berkeley.edu/~dbamman/info256.html (加州大学伯克利分校)本课程探讨了将自然语言处理作为探索和推理数据化文本的方法,尤其侧重于NLP的应用方面——创新使用Python中现有的NLP方法和库,而不是探索其核心算法。这是一门应用性课程,每个课程都包括简短讲解环节和用Jupyter Notebooks当堂实验环节(大约各占50%)。学员将在课堂上进行大量编程,并与其他学员和教师进行小组合作。学员必须为每节课做好准备,并在课前提交准备材料,考勤有硬性要求。10. 机器学习讲座传送门:https://www.cs.ubc.ca/~schmidtm/Courses/LecturesOnML/ (英属哥伦比亚大学)这门课程资料是UBC大学一位教授整理的关于机器学习的资料合集,包括80多个讲座的材料,涉及了大量与机器学习相关的话题。各个主题中的符号相当一致,这使得其关联清晰可见,并且各主题按难度排序(难度递增,并且所有概念都有明确定义)。留言 点赞 关注我们一起分享AI学习与发展的干货欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”我在2011年带学生参加“第六届全国信息技术应用水平大赛二维CAD机械设计(AutoCAD)比赛中,有7名同学获得全国二等奖”,我也因此获得了教育部最佳指导老师奖。我来说一下如何学好机械CAD吧关于机械制图这是纯理论,不在这里探讨。我只谈一下机械CAD的学习。1.熟练使用各种常用命令,尤其是快捷方式(左手指法)。关于这个,我想学过CAD的人都是知道的,不再赘述。2.机械CAD跟普通CAD最大的区别有以下2个方面。(1)标注的规定与建筑、装饰CAD有着极大的不同,必须学会建立好相应的机械类型的标注样式。(2)机械CAD是最重要的是零件图的绘制,而零件图用到较多的是圆,弧,还有环形阵列。所以平时要多练习一些相切的习题(我的头条号里有每日一练的彩色几何图形,大家可以收藏练习)。既然说到相切,这里就多说一些,要熟悉这些方法:C空T空(相切+相切+半径)。F圆角命令。A圆弧的11种画法(你了解吗?)。L命令中的TAN(切点)的捕捉方法。这是两圆公切线的最佳画法。录制所打游戏,安装所需软件!剪辑视频必须学会!这就差不多了!1.海底捞作为一个火锅爱好者,分享给大家几个吃海底捞更便宜的小技巧~首先锅底,海底捞的锅底可以选择单锅,双锅和四宫格,但是如果是只是两个人吃的话,强烈建议你点四宫格,然后选择一种或两种锅底,其他几个用清水。比如番茄锅,番茄锅整锅的价格是69元,而四宫格只需要25元,基本上这样点过来便宜40-60元是没问题的。旁边的清水可以用来过油或者涮蔬菜也用得上。海底捞的菜品还可以点半份,非常适合我这种选择困难症患者。而且说实话,两个半份可能比整份要多。另外,万能的某宝上面有超多的打折优惠券,这个留给大家自己解锁,但是要注意的是使用的时间,有的优惠券不是任何时间都能用的。2.星巴克强烈建议大家办一张星享卡!绑定App后,会员卡里有面是五张券,三张买一赠一券,一张十一点前的免费中杯券,一张升杯券。卡内的优惠用完之后,随着卡上面的星级增加,满十次可以赠一杯,是计算消费次数的。如果你只想买一杯,用不到买一送一,那你可以到某宝或者闲鱼上买星巴克伙伴券。在职的员工公司每月会送十张中杯卷,还有一些公司发给员工的纸质中杯卷,信用卡积分兑换的二维码中杯卷等等,市场价25一张左右,要注意可以使用的地区,江浙沪和其他地区可能不能同时使用的。3.汉堡王第一种大家可以在马爸爸网上搜索“汉堡王优惠券”,3元左右可以下单买“小薯条+霸王鸡条”套装,付款后店家会给你两个二维码,到店把二维码出示给收银员扫描,他就会免费送你一份霸王鸡条和小薯,相当于3块钱买一份小薯+鸡条,超级划算!然后马爸爸网上还有皇堡+薯条+可乐套餐,价格在36-40元左右,这个我个人觉得性价比一般般!除了上面这种,大家还可以在汉堡王的官网和支付宝中领取它们的优惠券,相比门店价格和各种优惠券网站,其优惠券的优惠力度还是蛮大的。比如我之前领过的双皇堡33元,皇堡+薯条+可乐=25元,4.肯德基优惠券如果大家喜欢吃肯德基,可以在马爸爸网上搜索“肯德基优惠券”,一般有以下这些套装和优惠券可以购买:128元购买4人汉堡套餐:4个汉堡+烤翅+鸡翅+原味鸡+土豆泥+红豆派+饮料,宅急送免费送到家。KFC宅急送免运费券:1元可以买他们给的账号,然后用账号下单满39元可以免运费一次,如果自己是新用户也可以注册。20元、50元肯德基代金券:一般20元代金券价格是11元,50元代金券价格是30元左右,在肯德基店铺使用没有什么限制。双人全家桶套餐:店内130元,马爸爸网80元就可以下单,里面包含汉堡,鸡翅,饮品,薯条,蛋挞等等,两个人吃完全足够了,性价比也不错!5.饿了吗、美团外卖优惠券如果你平时用饿了么、美团外卖比较多,可以百度“券妈妈”或者“券老大”,然后进去搜索饿了么或者美团外卖,直接领取各种外卖红包,一次性多领取些,非常方便。6.滴滴积分商城的美食券作为一个常年加班党,深夜打滴滴回家已经成为日常,某天发现滴滴的积分商城可以换东西(16年就开始了,我才知道),出租车和专车是车费满5块钱赚1个,快车满2块钱赚1个,点下面这个积分商城可以查看。除此之外,每次行程结束后分享可以再得5个,甚至可以换到飞机贵宾厅的优惠券,还是很爽的哈哈哈哈(好像之前打车没花钱一样)。然后在积分商城就可以兑换快车券、手机流量等等,本地特惠里面的东西还挺实用的。另外行程结束后还有个快领美食券的按钮,可以领一些周边美食的立减券,减的不多,没准能用到呢。在发现这个之后,我就迷上了积分商城的兑换,支付宝、外卖平台、大众点评等等等等……大学时在某家快销品牌兼职,身边的的同学在另外的几家品牌,所以对优衣库、Zara、H&M降价规律肥肠熟悉,分别说说哈!1.优衣库优衣库是我大学时候的心头爱,但是工作结婚后就很少买日常的衣服了,像内衣、袜子、睡衣等等会在优衣库买,性价比还是非常高的。优衣库每周二会进行一次“卖变”,就是把过季、不好卖的商品降价处理,衣服上的价签会在原价上贴着红色的价格条,基本上每周都会卖变一些不好卖的袜子内裤,如果对样式要求不高的话,光凭质量来说还是非常值得买的,一般就是10块、19块的价格。卖变商品如果还是卖不出去,可能会在下周二继续降价卖变处理,但是码数可能就不全了。每周四优衣库会进行一次“限时特优”,把当季的主推商品优惠售卖,一般为期三天,毕竟周末是高峰期嘛,这里有个规律就是限定的商品是轮着来的,这周没有你喜欢的可以下周再去看看。优衣库在去年提供了门店自提的服务,也就是说你可以以网店的价格买到实体店的商品,比如今年的年货节有满500-50元的优惠券,你就可以在网上下单,再到门店提货,即省钱又省了等物流的时间。优衣库的降价活动可以说是很实在的了,有的时候员工价都没有优惠价格便宜。2.H&MH&M我大学的时候会买一些基础款的衣服,有些衣服的质量真的不敢恭维,但是价格还是很可爱的。因为H&M的衣服更新换代很快,没有像优衣库一样固定的降价规律,但还是有很多方式可以享受优惠。H&M有一个引以为傲的营销手段,带旧衣服到店里(3-5件),可以是任何品牌,并且得到一张优惠券,再次购物的时候,整单可以优惠8.5折。还有一个可以获得折扣的方法就是H&M的官方App,下载和注册都是免费的,之后你就会收到很多App独家优惠券,7折左右的力度都是标配,首单购物9折,生日券7.5折,这样的优惠券力度还是非常给力的!当然某宝上也有很多打折券卖,大家自己解锁吧。3.ZARAZara作为无数姑娘们最心水的品牌,可以说是这三家最高冷的了,平时没什么降价活动,App上的优惠活动也是少之又少,只在Sale季的时候优惠力度最大,双十一也会有部分商品5折出售。Sale季是每年的6月以及12月的中旬,全场降价,我之前看中的一款裙子没下手就不见了,后来在Sale季买下来便宜了快200块。但是Sale季的价格也不是固定的,在之后的几周每周四会继续降价,但是很多热门款没等到二次降价就已经卖完了。关于某宝上的代购,一般渠道就是员工代购,而据我所知,正品代购的价格一般是原价的7-7.5折,而且是不允许退换货的,所以那些说随便退换货,或者价格过低,有可能是不正规渠道得来的(每个品牌店都会有丢衣服的情况),也很有可能是假的。4.某宝大额优惠券淘宝买东西的时候,可以和客服说“主播推荐”,大店一般都有做淘宝主播,说这个可以优惠5-10块,省个运费什么的还是不错的。5.奥特莱斯折扣店经常去奥特莱斯买鞋,NIKE和ADIDAS是真的便宜,但还是经常要排长队,这是我们这奥特莱斯刚开业的时候,真的便宜哭,同款的鞋会便宜5折左右。1.快捷酒店预订某宝是个神奇的网站。如果订7天、如家这种快捷连锁酒店,自己不是会员的话,可以在马爸爸网上直接搜索“7天连锁会员”这种关键词,可以帮你以门市价5-8折左右订到房间,一些门店也有加送双早。整体的流程还可以,把你想订的房和时间告诉这些店,如果有房间和优惠,他们会帮你预定,然后你直接去快捷酒店付费入住即可。Ps:这种预定快捷酒店虽然价格便宜些,但是个人信息容易泄露,也是一个问题,大家注意下。同理,一些品牌的鞋子包包啊,都可以搜一下会员卡,报上卡号就可以打折了。至于为什么这么便宜,因为你用了他们的卡号预定,他们会累积积分,成为更高级的会员,有很多跑腿买星巴克的小哥也都会办张星享卡,一个道理。2.豪华酒店预订希尔顿、万豪、香格里拉等5星级酒店其实都可以折扣价预定。基本是内部折扣价或者是高级会员折扣。希尔顿和万豪有些门店还可以免费升级成行政房或套房。之前我在上海的时候预定过香格里拉,价格是门店的5-7折左右,价格500-700左右可以拿下,牛逼的是免费送双早,这个真的超级舒服,豪华酒店的早餐还是蛮不错的。Ps:在马爸爸网搜索“五星级酒店代订”即可预定,但是这种预定方式个人信息存在泄漏的风险。3.机票预订说说买机票的小技巧吧,我是下载了一个机票比价的App,叫「机票全网比价」,可以同时比较多家线上订票软件的价格,还是挺方便的。还有我会到各个航空公司的官网注册会员,每月的会员日的票价基本是全网最低价,但是一定要提前注册好会员,提前两个月订机票大概率是最便宜的。海南航空的会员日是每月8日。东方航空是每月18日。春秋航空是每月27日。南方航空是每月28日。国航是「每月同月数日」,即「1月1日,2月2日」,以此类推。深圳航空会员日:每月12日。厦门航空会员日:每月9日。四川航空会员日:每月19日。吉祥航空会员日:每月25日。我们的目标是钱可以省,但是生活品质不打折以上就是我的回答,如果您有什么不懂得欢迎留言提问,我看到后会第一时间为您解答。喜欢美食的朋友记得关注我哦~主页有更多美食等着你。作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!如果你想知道背后的原理,建议先温习数学知识:1. 线性代数2. 概率统计3. 微积分,偏微分4. 找一门知名的大学机器学习课程,比如斯坦福大学的5. 深度学习6. 神经网络(深度学习)作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!如果你想知道背后的原理,建议先温习数学知识:1. 线性代数2. 概率统计3. 微积分,偏微分4. 找一门知名的大学机器学习课程,比如斯坦福大学的5. 深度学习6. 神经网络(深度学习)你可以去网上查攻略作为一名科技工作者,同时也是一名计算机专业的教育工作者,我来回答一下这个问题。首先,当前学习机器学习是不错的选择,机器学习作为人工智能领域的六大研究方向之一,目前的热度也相对比较高,而且由于机器学习与人工智能领域的其他研究方向也有比较紧密的联系,所以通常也把学习机器学习作为入门人工智能的第一步。机器学习本身涉及到六个大的环节,分别是数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用,所以学习机器学习可以从数据收集开始学起,然后逐渐向其他环节过渡。在当前的大数据时代,数据收集和整理的方式也越来越多,获取数据的途径也比较多,可以从基本的数据库技术开始学起。实际上,机器学习作为大数据分析的两种常见方式,大数据领域的从业者往往也需要重点掌握机器学习技术。算法设计是机器学习的核心,所以算法知识的学习是机器学习的重点,学习算法知识可以从基本的常见算法开始,比如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等算法都需要重点学习一下,在学习算法的过程中,一定要结合具体的案例进行学习。在实现算法时可以采用Python语言,目前Python在机器学习领域的应用也比较普遍。最后,对于目前IT行业的开发人员来说,学习机器学习知识,可以重点结合一下大数据、人工智能平台所提供的开发环境,这样会有一个更好的学习体验,同时也会在一定程度上加强自身的实践能力,毕竟未来大量的机器学习开发都离不开平台的支撑。我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!如果你想知道背后的原理,建议先温习数学知识:1. 线性代数2. 概率统计3. 微积分,偏微分4. 找一门知名的大学机器学习课程,比如斯坦福大学的5. 深度学习6. 神经网络(深度学习)你可以去网上查攻略作为一名CAD新手,你要考虑CAD如何绘图快,其次是绘图好也就是绘图标准,而如何绘图又快又好呢?绘图快你的熟练的掌握CAD快捷键,而这些快捷键不是什么快捷都要学的,必须是你经常用的经常接触的快捷键,说实话冷门的、不经常用的建议大家不要学,因为绘图很少用到,记下来没有什么意义,那些是常用的CAD快捷键呢?接下来我一一为大家分享CAD快捷键1CAD快捷键2CAD快捷键3CAD快捷键4CAD快捷键5CAD快捷键6好了,以上就是180个CAD快捷键的介绍了,同时我们还在下方提供关于CAD入门课的学习视频,大家可以边学边操作有不懂私信问我们的老师?同时欢迎留言区交流哦~记不住这些快捷键的小伙伴也记得收藏下!如果想要CAD相关的视频可以关注我的头条号,每天我会定时分享CAD绘图相关的内容,里面还有CAD施工图专栏,希望对大家有所帮助
5,DNF刷机械牛技巧
打牛,一要靠伤害,二要靠站位。千万不要站在牛面对的方向上位或者下位,吹火必中招。尽量和他站一起,吹不到你,而且他出招挥斧子速度慢,能躲。要是出机器人的,追过去干掉,追的时候要注意还是不能站牛前方。不要急,时间够。建议去看视频,前面没有太大的技巧,第三图可以卡那个小boss。 boss主要是斜位打,不能站在他的面前,多打就有经验了,其次是小机器人一定要迅速清理 修罗的觉醒貌似可以让boss一直起不来,看见过这样的视频。用冰刃邪光斩和珠珠尽量别把领主弄倒,因为弄倒后起身就是打雷、喷火,出小机器人马上清出要不然全屏幕都是怪第一个图:大技能乱放、第二个没说的、第三个:功击高直接打,不高先把那驻子打了,再卡牛(看看视屏就知道怎样卡了)第四个好打无色放、五个继续无色。boss不在同一直线,把它到地了立即跑。OK?多看看视屏!建议楼主不要单单看文字攻略,可以去搜索下修罗打牛的视频结合攻略效果会更好
6,求机械迷城全攻略
废话少说,直接进入主题。 场景一(垃圾处理场) 顺着箭头点击两下那个金属浴缸,再点击里面的机器人躯干,接着点头部,两部分自动组合到一起。由于这时没有腿,不能移动,当鼠标移动到机器人身体时会变成一个上下箭头,如果向上拖动鼠标,机器人的躯干会跟着向上伸长(反之亦然),顺手点击左上方的人偶。这时,机器人会把获得的道具放到游戏界面上方的储存栏里,鼠标移动上去,在储存栏中点击人偶再等机器鼠靠近的时候点击它,老鼠叼走人偶但很快就把机器人的腿找了回来。接下来,走过去取下吸铁,再从线卷上得到线,在储存栏里把这两样东西组合在一起。走到前面的金属杆下,一脚把金属杆踹弯,拿出吸铁再点击金属杆,终于把污水里的手臂钓了上来,并且机器人来到了对岸。这时,相信各位玩家已经掌握了基本操作,那么接下来就大步向前吧!为了便于叙述,我给机器人取了个名字“阿Q” 提醒:在储存栏右边有个小灯泡的图标,点击后阿Q就会灵机一动,其实就是每个场景的重点提示,就这么一副抽象画当然不够啦,所以才有了攻略的必要。 场景二(城堡入口吊桥) 刚来到城门口,后面就闯来一个高大的家伙,一脚把阿Q踢到了路边,看那架势应该是条子,不好惹~只见这个大家伙拉了拉门岗下的把手,扬长而去。这么容易就进过去了?阿Q走过去向上伸长躯干(如果不伸长,鼠标移动到把手处则不能点击,无法继续剧情,缩短身体也是一个道理,游戏后面有多处类似,请注意)也拉了拉把手,保安伸出脑袋一看,哪来的小屁孩,一边玩去~没办法,看样子得乔装打扮一下。正好路边有一叠路障,留下一个,其它的丢掉,发现路障下还有一桶蓝色油漆。把蓝油漆倒进旁边的白色大缸里,再把路障放进去染一染,不就是一顶警帽了吗?别急着戴上,爬到路灯杆上,当不能再上去时就把下面的横杆抽出来插到上面继续爬,在最高处伸长身体就可以拿到灯泡了。把灯泡装在头顶再戴上警帽,这下就有模有样了吧。这次保安二话不说,敬礼!放行!可是天有不测风云,阿Q离城门还有一步之遥的地方踩到地上一滩油渍,跌下了吊桥~ 场景三(锅炉房外) 幸好阿Q是铁打的,走到台阶上捡起一个铁钩,顺手安装到台阶栏杆的上端,走下来蹲在大铁桶下(一定要缩短身体)伸手过去按一按地上的按钮,出现了按钮界面,左边一个钮可从1拧到5,右边一个从A到E。随便拧几下,点中间的红色按钮,发现这个按钮是控制上方的一条伸缩机械臂的,按钮左右两边组合在一起的号码对应墙壁上一个孔位,一共25种组合,墙上也就有25个孔,原来数字是从左到右,字母是从下到上。这个场景的要点是拿到机械臂末端的黄色顶角,所以一定要先攀上机械臂,把左钮拧到2,右边拧到A,这时机械臂插入孔后离台阶最近。走到台阶上,还是伸长身体就可以攀到机械臂上了,像人猿泰山一样攀过去拿下黄色顶角。掉下来以后,不要再上台阶,在原地把顶角拿出来安装到两条铁轨中离阿Q远的哪一条上,再顺手拉一拉台阶栏杆,拉杆勾下,一辆煤车滑了出来在顶角的作用下翻到了铁桶下。拿下煤车的滑轮装在铁轨上,坐上去再拉一下台阶栏杆~ 场景四(锅炉房内) 终于进到室内,不过反派紧跟着就登场了。原地不动,点一下右边不停闪动的红色按钮,旁边的接线盒便打开了。花点时间研究一下,发现这里面的三个红色按钮是控制房顶的机械手(123三个红色按钮表示三个操作步骤,滑到上面表示这一步机械手伸下来抓起煤车里的媒,滑到下面表示机械手转到锅炉口扔下媒以后再转回原处,停在中间数字处表示不操作,三个步骤彼此循环)。右边的门似乎锁上了,还是先看一下灯泡提示,原来华山一条路,阿Q只有从通风口进入。往左走,入口处墙上贴着一张操作草图,1234步骤分明,这时阿Q已经胸有成竹了。回到接线盒那里,把1号按钮滑到下面,2号上面,3号下面,别急着发动,走到右边门口拿到一小铁勾。再发动机械手,然后迅速走到煤车前,跳上去,紧接着就被机械手抓了上去,这时离左边的平台近时鼠标会变成向左的箭头,一定要迅速点击,否则……还好阿Q身手矫健,逃离了火口。重来一次,终于跳到了左边的平台上。用小铁钩打开接线盒,看到有红黑两色共四组接线,四组接线都可以点击,点一下就改变了红黑接线口。正确接法是蓝色主线的两组改变其中一组的接法,黄色也只改变一组接法就行了。然后跳下来,发动机械手,就会发现黄色电线有一出短路出现了故障。点击故障处把红黑两色电线拧开再交叉拧到一起,回去发动机械手就会发现转动的方向和原来正好相反。同样,发动机械手跳上煤车,鼠标移动到通风口处,快速点击……如果失败,鼠标多移动一下,你一定可以的! 顶162009-10-24 01:14 回复 Nicolas_R10位粉丝2楼场景五(牢房) 2号反派也出现了,还把阿Q送进了牢房……狱友是个烟鬼,看在它体弱多病的份上满足一下它吧。右边得到水草来到灯泡下伸长身体,把水草烤干就成了烟草,撕一点厕纸,两件物品组合起来OK。狱友接过卷烟竟然把一条手臂递给了阿Q。正好来到左边墙角的洞口处,蹲下来,旁边的牢房中一胖一瘦两个家伙,把借来的手臂伸过去。朝上边一个洞继续往里伸,第三间牢房中只有一个大铁柜子,拉住柜子腿,摇三下,得到一柄扫把。回到获得草的水管处把上面的龙头拧下来和扫把组合在一起就成了一把起子。拧开牢房地面上的下水道盖子,跳下去往右一直走,拧开上面的盖子。 场景六(看守室) 3号反派是个喜欢打靶,为了不再听到它讨厌的笑声。阿Q必须尽快想办法出去才行。但无论偷偷拿钥匙,还是拿子弹,或者干脆直接跳出去都不行,既然不能硬来,那就智取。当反派后仰翘起椅子的时候,鼠标移动到椅子腿就可以推倒椅子,然后快速点击桌上的子弹盘。乘它跑过去捡子弹的时候伸手把挂在它身上的钥匙取下,然后把得到的子弹丢到地面上,跳上地面用钥匙打开两个牢房门,两个红灯都变绿就行了(如果动作连贯快速这几件事情可以一次做完,途中看守捡完子弹转身前阿Q会自动提前回到下水道,再重复操作就可以了)。这时,刚才隔壁牢房的胖瘦二人组蹑手蹑脚地开始越狱,看守追过去踩上子弹滑倒,爬起来追出了看守室。此时不走,更待何时? 场景七(望远镜房间) 这个房间就是阿Q被抓的地方,走到台阶上用望远镜看一看,不得了!发现了两个反派正在搞破坏。这下阿Q着急了,直接出门。 场景八(滴油寻狗) 这个场景由左右两部分组成,先往左走,看到一位粉红色衣着的女士打着一把伞在吹哨子,她旁边的路被水覆盖,看来得借一下人家的伞才行。阿Q上去一问,才知道原来是她的爱犬失踪了,既然这样,那就开始找吧。回到场景右边,能看到狗就在对岸,根据灯泡提示,要用吸盘枪把狗吸过来。先返回场景七,发现墙上有个挂钟很奇怪,关灯以后竟然是荧光,显示时间为04:45,不管这么多先记住吧。继续往回走,三间牢房前两间都开门了,进入中间那间房拿下天花板上的吸盘,来到第三间房门前门口有个时间锁,不正好可以用刚才的荧光钟时间试试看吗?果然输入04:45门就开了,想打开铁柜抽屉必须先玩一个转盘游戏,把六颗红色转到外围,绿色转到中间就可以了,很简单就打开了。得到手枪一把和吸盘组合到一起。回到能看见狗的地方,发现它躲在垃圾桶后面枪打不到它,看来又得想其它办法才行。往上看有一间控制室似乎有文章得想办法爬上去,可惜下面的大箱子太高爬不上去,把两个大箱子往左推,一直推到左边场景上面有个大吸盘的正下方。点击女士右边的控制盘又是一个小游戏,红色箭头朝下,黄色箭头朝上,需要做的是把三枚黄箭头移动到上面而红色的移动到下面,同样比较简单,要点是移动时保持红黄各间隔一个,移动完成以后拉下左边的拉杆,吸盘放下把大箱子吸了一个走。把剩下的箱子推回原位爬上去,伸长身体上到控制室里。出现了控制界面,花点时间研究一下,原来是遥控水里的油桶在什么地方滴油的。此处正确解法是将油桶移动到4点钟方向,也就是靠近狗的地方,然后滴油,可以滴两次,狗闻到油味会跑出来。接着快速下来用枪把狗吸过来,拿狗换伞,走人~ 场景九(三乐手) 沿着台阶往上来到了一全新的场景,首先看到三个街头艺人。过去打招呼才知道他们三个的乐器都出了问题无法演奏了,那还有什么说的呢?助人乃快乐之本。走进“油吧”,往右边的门里看,原来三个坏蛋在里边聚众赌博,先放他们一马。回过头来和店里的五子棋爱好者下一盘,这个五子棋游戏没有什么特殊规律获胜即可。如果没有五子棋基础的玩家可以参考以下链接: http://tieba.baidu.com/f?kz=657488763 2009-10-24 01:14 回复 Nicolas_R10位粉丝3楼获胜后对方气得砸翻棋盘,捡起五颗铜扣,再把店里置物架上粘苍蝇的胶带拿上出门。用粘蝇带在废水上弄点苍蝇,回到店里把苍蝇放出来,乘店员打苍蝇的时候把油桶拖出去。这下鼓手有得敲了,再把五颗铜扣给萨克斯风,楼上的包租婆会接连扔下两个花盆,捡起植物苗走人。 场景十(广场) 台阶往上来到一个广场,先往广场下方走,在一排灯泡中间找到一根摇杆。钟楼下方的孔刚好插入摇杆,先观察一下钟,外圈罗马数字当然表示12个时刻,内圈七个符号表示星期一到星期天。问问旁边的红色机器人,它说当美妙的广场钟声响起时就是该回家的时候了,再看看摇杆上的纸条阿Q已经心中有数了(红色机器人和纸条都有无穷符号,所以按照纸条上第一个符号和时刻转动吧)。逆时针方向转当内圈指针指向一个倒着的S符号,外圈指向7点钟时,钟声响起,红色机器人走进钟楼里。在它原来坐的地方看到一张新的纸条,按照上面的符号再摇一次,内圈指向一个类似鼻子的符号,外圈指向6点钟。红色机器人回来了,同时广场对面楼上的一个灰色机器人走进了钟楼里。这下,阿Q来到楼上取下一个喇叭,再从轮椅机器人那里得到一个油壶,转身从左边的台阶上去。 场景十一(游戏机房外) 这里有一个维修机器人、一只鸟还有一只猫,先查看有箭头符号的电线杆底座,出现一个拼图游戏,刚一点那只笨鸟就飞过来叼走了一块,其实拼图难度就降低了不是吗?可以先拼好剩余部分(拼图内容就是让电路连通电线,有两块空缺再多观察一下各块之间的接口这个拼图应该很容易搞定),然后走到桥中间活动一下身体发现那只笨鸟竟然也会模仿阿Q上下伸缩,才动了两三下(鼠标滑动慢一点上下两次就可以)电线竟然断了,笨鸟摔下来吐出了那块拼图,先把电线系到桥栏杆上,再完成拼图电线就通了。爬到维修工头上准备抓猫,这只猫倒是聪明老是往洞里躲,没办法一气之下把电焊的插头拔掉,维修工生气把阿Q摔下来,这时站起来后立刻点击吊在头上的红色电线(一定要赶在维修工插上插头之前,这个地方剧情很容易卡住)。接着维修工会往右边移动,再次爬上去抓猫,这次猫往左边跑,跳到栏杆上被电傻了,改变拼图断电,终于抓到猫了!回到场景九,用猫把最后一个乐手的乐器里的老鼠弄出来,在阿Q的努力下乐队复活了!众人陶醉在欢快的音乐里(阿Q随着音乐跳舞还挺可爱的,这段音乐也挺不错),这次,包租婆忍无可忍竟把一台收音机扔了下来……捡起收音机和喇叭组合在一起阿Q想起了广场上那个可怜的轮椅老头,得上哪去给他弄点油补一补。往左边的门出去,就是城堡入口的吊桥处,用油壶接一点滴下来的油,得来全不费功夫。回到广场,看到轮椅老头期盼的目光阿Q心中涌出一股巨大的成就感,老头兴奋地动了动接着又把油壶递了过来“小伙子,要是你再帮我弄点葵瓜子油来我这把老骨头就不碍事了”。好事做到底,阿Q打开了老头移走后露出来的下水道盖。 场景十二(广场地下) 来到地下层,发现这是在水箱底。水管上坐着个大嘴巴家伙,一口大钢牙,一问之下才知道它原来也是个弱势群体。先在密布水管的界面得到一把红色扳手和一个小铁钩。来到下面排水口用铁钩得到第二把红色扳手,通过一个管口看到三个坏蛋还在下面赌博。回到右边的抽屉发现一本武功秘笈,书是一页一页翻的,在最后一页得到第三把红色扳手。这时大钢牙说话了,“用这三把扳手把其中连到上边的水管停了”(这个小游戏很挺有意思,目的是要有箭头那支水管断水就行,要点是先确定哪两个阀门是必须先关的,进水口和出水口之间如果只有这一个阀门那就必须关掉,多试几次,你一定行的),断水以后广场上的喷水口就停了。拿出收音机放到抽屉上,插上插头,激动人心的摇滚乐让大钢牙完全满足。于是它同意拧下水箱底的阀门,三个坏蛋这个遭殃了,恶有恶报,阿弥陀佛……回到广场跳入空了的水箱,通过一条管道~ 2009-10-24 01:14 回复 Nicolas_R10位粉丝4楼场景十三(升降机上) 跳出管道,来到一个升降机上,先按左边墙上的红色按钮。降下停在一个小窗口旁,阿Q探头往里边一瞧……这不是发小阿J吗?!原来他被关在这里,阿J向阿Q述说了整个事件,阿Q坚定地说“我一定救你出去”。这时操作对象暂时转为阿J。先把锅放到地上然后从壁柜里找到玉米,然后把玉米放到炉子上,爆米花从烟囱冲了出去,把烟囱盖上的铁钩打了下来。阿Q把铁钩递给阿J,阿J站到锅上用铁钩打开了上面的盖子,再用铁钩得到里面的一段被冻硬了的管子。把锅放回炉子上,然后把管子扔到锅里加热,管子又恢复了柔软,赶快连通左边的油桶口。升降机的油加满了,发动引擎,然后打开右边的操作面板,又是一个小游戏(很容易的游戏,两颗红色与灰色交换位置即可)。扳动控制杆向上,来到了抽风机大叔的口边,寂寞的大叔急不可耐地抛出一大堆问题问阿Q(相信聪明的玩家一定可以找到正确答案,可是这里要想剧情继续,正确的解答却是要故意答错),可惜阿Q接连答错,大叔的心情越来越糟,最后竟然把风扇吐了出去。正好新的入口出现了~ 场景十四(植物园) 进入这个了无生机的植物园后先拿几件道具再说,首先是右手边办公桌的两个抽屉,这其实是放映用的幻灯片。把植物前的加热生长机推往左边得到一根黄色的棍子,然后把储存栏里的植物苗种到空的花盆里。回到办公桌前打开墙上的控制面板,又出现了小游戏,应该是电源控制没错。这个小游戏也不算太难,一共有六关由下方的六个按钮表示,如果左边三关都通过那下面稍大一点的按钮就会亮起来表示生长机的电源已连通,右边的电源则是连接幻灯机。这个游戏类似“一笔画”目的是把红色格子以外用黄色格子一笔画完,只不过点击箭头以后,前方列或者纵会全部变成黄色而非一格一格前进,要点是选择好第一步点哪一格。如果生长机停在阿Q种的植物苗前,加热以后,这株植物会立刻生长成熟结出向日葵,点击就可以得到葵瓜子,建议移动生长机让其它三株植物也恢复生机,尤其是那株可吞噬昆虫的植物。爬上台阶用黄色棍子把吞噬植物的大嘴巴架起来,伸手进去可得到放大镜一个,回到幻灯机前伸长身体把放大镜作为镜片安装上去。两套幻灯片中一套是昆虫,上下翻看其中有一只翅膀上有红斑点的蝴蝶很特别,先记住红斑点的排列方式再说。另外一套关于植物的告诉阿Q葵瓜子可以榨油。记住这些就来到最左边的门口点击控制板,是不是发觉这个控制板简直就是那知蝴蝶呢,依样点亮红色斑点,门就开了。出门就看到一台榨油机,先把油壶放到下面的接口再把葵瓜子丢进去,轻轻松松就得到一壶葵瓜子油。左边有个抱洋娃娃的胖家伙因为没有电池正在苦恼,先不管他从右边的管道滑下去。下来就到了广场与三乐手之间的地方,这个管道伸长身体可以再爬上去,还是先回广场再说。轮椅老头终于复活了,还给了阿Q一张游戏机房的门票,捡起地上绷带走人。 场景十五(游戏机房内) 进入游戏机房先用单车发电机给1号和2号游戏机通电,至于3号嘛还是别试为好。1号机算是动作游戏,让人想起任天堂红白机的时代,凑够1000分就可以得到一枚金币。2号机的推箱子游戏个人认为很有难度,目的是把红色小筐推进红色大筐里,门就开了,建议玩家耐心分析,并尝试每一步的各种可能性,实在头痛的话可以参考网上的图片攻略。终于过关得到第二枚金币后就可以回广场了。用两枚金币在轮椅老头侧后方的自动贩卖机里购买两枚电池,再用绷带把电池绑在一起,回到大块头那里让它自己一边去玩洋娃娃,进入电梯。 场景十六(电梯内) 好大一颗植物在电梯里边,一不小心弄了点土到地毯上,立马有一台小型清扫机器出来了,直接点击它拿起来摇了两下,得到一颗小灯泡。来到电梯控制板前把小灯泡安装回去,又需要玩小游戏了,电梯可以到-1、0、1、11共4个楼层,去的方法就是一笔画出墙上相应数字旁的图案,由于缺少一颗小灯泡,先去11楼,可惜11楼的图案被植物叶片挡住了,自己猜猜看吧,正解是五角星。 2009-10-24 01:14 回复 Nicolas_R10位粉丝5楼场景十七(11楼) 出来后先到左边,拉杆向下拉几次,让吸尘器进到右边的卫生间里去。到卫生间里爬到吸尘器上伸长身体拿到置物架上的剪刀,再出来把吸尘器移动到吊灯正下方,关闭电源,剪断电线得到吊灯铁钩。打开电源,让吸尘器移动回卫生间,把铁钩挂在抽水马桶上,回到控制拉杆旁操作,吸尘器把马桶拉坏了,用厕纸从洞中吊出去。解除炸弹又是小游戏,虽然有4分钟时间限制,不过只要对应接口很容易就搞定。回到电梯口这下可以上楼去了。 场景十八(塔楼) 通过巨脑博士的叙述,整件事情的来龙去脉终于搞清楚了。先到房间左边的铁盒玩小游戏,点中间的红色按钮,铁盒打开后上下同时解锁以后就可以得到里面的连结线。这个游戏还是有点难度可以参考网上图片攻略,其实,我觉得玩这种益智小游戏,最重要的就是耐心和细心。用连结线把阿Q和博士连接起来,就开始手动帮博士杀毒了,这是一个迷宫射击游戏。进入以后在第一个十字路口会看到一个锁起来的门,从右边的出口出去找到钥匙回来开门得到手枪,就可以反击了右上方有剩余病毒数,清除干净以后从博士那里得到电梯控制板的小灯泡。在电梯中完成一笔画游戏来到-1层,三个坏蛋还泡在水里看来它们的末日快到了。先用大槌子砸碎右边墙上的玻璃得到一把小钥匙,回到电梯里打开右边的墙上的铁板,得到冷冻喷雾。返回-1层用喷雾冷冻铁锁,再用力砸碎它,这下三个坏蛋终于去了它们应该去的地方,阿门~。救出阿J回到塔楼室外,左边有一个奇怪的装置上面写着7.0:108,什么意思呢?回到室内看见博士前面的收音机挺有意思……阿Q灵机一动,刚才的数字也许就是收音机的调频频率吧,横向调到7.0纵向调到108,得到一段简单的旋律,在室外的装置上重现这段旋律(如果5块音板从左至右为1-5号的话,这段旋律的顺序为1423523)屋顶的台阶就伸出来了,请注意!这时立刻点击阿J身边的十字才可以固定台阶,否则几秒钟后台阶会复原。一番辛苦之后,阿Q和阿J终于坐上了直升机……The End 这款游戏个人认为是近年来不可多得的佳作,画面与背景音乐都非常有特色,无论整体剧情还是细节处理都无可挑剔。最后祝大家玩得开心! 文中遗漏谬误之处,还望各位多多指教。
7,机械觉醒详细步骤
首先1000的PK胜点 在就是5次王的遗迹 在就是机械牛的触角 也就是打一次机械牛 其他的都是跑腿的任务 打的任务就只有这些任务名:觉醒--机械战神 1
起始 NPC 凯丽 结束 NPC 凯丽
要求等级 48~99 要求职业 机械师
完成条件 把决斗胜点1000点交给凯丽.(决胜点可通过PK场进行PK获得)
任务奖励 20SP技能书
任务名:觉醒--机械战神 2
起始 NPC 凯丽 结束 NPC 凯丽
要求等级 48~99 要求职业 机械师
完成条件 去王的遗迹,消灭锤王波罗丁(BOSS)5次,再到凯丽处.
任务奖励 100000经验书*5,突变草莓*10,突变苎麻花叶*10
任务名:觉醒--机械战神 3
起始 NPC 凯丽 结束 NPC 凯丽
要求等级 48~99 要求职业 机械师
完成条件 用凯丽给的设计图制作异次元移动装置(生产获得)
任务奖励 魔力之石*4,突变草莓*10,突变苎麻花叶*10
任务名:觉醒--机械战神 4
起始 NPC 凯丽 结束 NPC 诺顿
要求等级 48~99 要求职业 机械师
完成条件 去找诺顿
任务奖励 2000金币
任务名:觉醒--机械战神 5
起始 NPC 诺顿 结束 NPC 诺顿
要求等级 48~99 要求职业 机械师
完成条件 收集机械牛王的心脏.(去比尔马克帝国试验场,消灭机械牛王可得).
任务奖励 锐眼药剂*10,出血恢复剂*10,抗性之石*2,
任务名:觉醒--机械战神 6
起始 NPC 诺顿 结束 NPC 凯丽
要求等级 48~99 要求职业 弹药专家
完成条件 去凯丽那里.
任务奖励 由机械师觉醒成为[机械战神]
8,如何DIY串珠纸巾盒方法图解
首先。准备原料包括:6号尼龙线和亚克力(或水晶)串珠,要是手觉得被线拉得疼得化最好再准备一双手套。第一步。先从底部做起,剪一段6号尼龙线,长度可 能4米(初学者可以短点),见下面图片,穿四粒珠子在线得当中,即左右线得长度各保持约两米。 其次步。左手抓紧线,右手抓好线从左手线后面绕到前面(方向从右至左),绕过来以后,再穿回原右手边得最后一只珠子(方向从右至左),穿出后左右两手再用力拉紧(提 示:两根线得接触结点要把它拉到珠子内孔得中央,这么珠子就被固定得特牢固)。第三步。呵呵,第一个小花就做行了,见图3,万丈高楼平地起,整个盒子是有非常多个小花组成,因 此,千山万水艰难困苦,精彩得,好看得还在后头。第四步。接下来左手穿一粒,右手穿串二粒。第五步。右手线从左手得线后面绕到前面(方向从右至左),绕过来以后,再穿回原右手边得最后一只珠子(提 示:1。穿右手边得二粒珠子得最后一只,别穿前面一只,方向从右至左;2。左手得那只珠子要在两根线得交叉结点之下,手得穿珠得动做和其次步得动做是一样得,只不过所穿得珠子数目有变化)。第六步。这么其次个小花就诞生了,见下面的图片。第七步。接下来得流 程与第四和第五步一样,先穿珠,再绕线穿回拉紧,这么以此类推穿十组这么得小花(这么底部得竖边就出来了)。第八步。穿好第十组往后,此 时候就要就要做弯了,左手不穿珠,右手穿三粒,动做与二步和第五步动做一样,右手纸从左手绕过以后穿右手得三粒珠得最后一只。穿好以后拉紧。第九步。拐弯做好往后,做法还是与第四步和第五步相同,左手穿一粒,右手穿二粒,穿好后参考图片。 第十步。接下来此类推穿四组,穿好后(这么底部得横边就出来了)就要拐弯,拐弯得操做和第八步一样,左手不穿珠,右手穿三粒,穿好后参考图片9。 第十一步。接着继续穿底部得另一条竖边,穿得办法和前面得第四步至第七步得办法一样,穿好后就要拐弯,拐弯得办法和第八步得做法一样。拐弯做好后继续做另一条横边。横边得做法和第九步至第十步得做法一样。(总结:这一步得竖边和横边得做法与前面另两条边得做法是一样得) 第十二步。这么四条边都做行了,准备接头,见图十,左手线从竖边得最头上一只珠子穿过,右手线穿二只珠子,接着穿法同第五步,穿好后双手拉紧,这么底部得第一层就行了。
9,DNF刷图机械攻略请战神们多多指教下
移动自爆+10(空投的前致技能)
固定自爆+满
引爆+5(控制机器人冲向目标,范围很重要)
机械改良+满
GI+满(威力不俗)
G2+5
G3+满(帮你分工的)
大炮+满(改版后CD时间短了,不满怎么行)
伪装+满(组对很有用,很多回血快的BOSS都要靠CD来定住打,推许组鬼泣之类,魔道)
空战机器人+满(同上)
飞机场+满(牵制BOSS的,这个很重要,为反击做好了足够的时间)
空投支援+满(这个在机器人刚落地就引爆,加自爆者打BOSS一管血不是问题,CD也不长怎能不满)
踏射+1(配合G3,G3是跟着你移动的,危险时就是保命)
其他的自送技能就不学了
觉醒+1
银弹那些就先不学了,组个弹药喊他帮你加一点,还有爆炎弹呢
第五章机械又变得强大了!pk!刷图!爽歪歪!
如果要玩纯刷图,建议玩G系列的~
下面是我的建议:
体术类:
不加!
弹药类:
银弹+1(打暗属性的咯~)
手雷跟级走!(第五章手雷可以加到20级啦!嘿嘿~20级的手雷。。。不敢想像啊~)
枪炮类:
不加!
机械类:
小机器人 满
定时机器人 满
延时 满
机械升温 满(打boss时和远古记忆一起开,再吃个加智力的药~哇塞)
嗜战追击者 不加!(现在pk必加满)
伪装 +1(后面的图绝对有用啊!!!而且对所有队员有效~如果你组个召唤,她的哥布林也会被伪装的!神奇吧~机械升温也一样!)
机械引爆 (+3~~+5)(这可是大家的经验啊!)
炮台 +1(其实你想加满也可以的~有人说它加满后攻击力爆高,但到以后50多级再看其实也不怎么高)
高达 满(刷图神技啊~~~)
G-1 满(影响G-2,G-3的攻击力哦~)
G-2 +5(改版后sp紧缺啊。。。)
G-3 满(刷图时这三个技能可以造成意想不到的伤害!!!)
空投 +1(我只看中那2个加血,加魔的机器人。。。)
麻雀工厂 +1)有多余的SP往上加!牵制怪很好用! 刷深渊什么的!把它放那!你就先抽跟烟或者洒泡尿什么的!)
大拳头 +1(改啦!改啦!改成魔法攻击了~哦耶~不过一级的伤害才4000。。。郁闷吧所以还是不要幻想了)
唱歌机器人 +1(送的~没啥用的~真的)
通用类:
后跳及其强制 送给你了
远古记忆 满(不加满不叫机械哦~150智力~)
蹲伏 +1
装备的话!刷图你就穿玄武鸣天套装! 便宜还有加大招的技能!如果有钱就收下50粉影魔肩、机械布甲精通+的属性好!天蚕衣服+2远古!七彩裤+2远古!七星腰带+3释放,破稀鞋子+2释放!
文章TAG:
机械盒攻略视频教程 PPT图片叠加效果怎么添加图文教程 机械 攻略 视频