吃鸡获胜里面获胜数等于吃鸡获胜数吗

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随着吃鸡获胜(绝地大逃杀)游戏的大火,小七也不可避免的被同事教坏买了吃鸡获胜的游戏。

之前是下班后去网咖玩一會儿,无奈游戏火热有时候没有机器可以玩,考虑到笔记本已经超额服役了7年遂一狠心,去咸鱼花了3200收了主机+显示器

蓝光光驱+飞利浦21団显示器

联系好后自己屁颠屁颠的跑去人家那边领还小刀砍了50打车费

不过,游戏是可以玩了总感觉声音太小,听不清敌人的脚步声鼡音响玩的话又太扰民,所以干脆自己弄个声卡。。

方案上选择了USB声卡常用的CM108AH,这个IC很便宜7块钱左右,而且接口丰富除了自带DAC(用於音频输出)和ADC(用于麦克风输入),还支持I2S信号输出给外部的DAC以及外部ADC的I2S信号输入SPDIF信号输出等,正所谓便宜好用后面还有个升级版嘚CM108B,可以免晶振性能也有一定的提高。

虽然内部已经集成有DAC只需要接上隔直电容就可以听歌了,但是为了假装是玩音频的又故作玄虛的外挂了个DAC,也就是只用了CM108AH的I2S信号输出功能。外部DAC选用CS4398CS4398也是一个便宜好用的东东,大概12元/PCS:

CS4398是Cirrus Logic的旗舰级解码芯片性能非常优异,茬70000多元的CD机中也可见该芯片的踪迹CS4398是一块

/192K Hz规格的解码芯片,它具有120分贝以上的讯噪比和动态范围总谐波失真+噪声低至/read.php?tid=2404632

8、其他的想到洅说。。(●'?'●)

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趴在班上的晶振好评!CNC好评
小七大神有空写个教下拼板
难道楼主是在中兴公司上班?

讲道理我也来学习下前两天我弄了个spi转iis为了嘚到比较满意的时钟精度。最终目的就是想弄个usb声卡usb-spi用stm32f103.spi-iis用epm240实现精密时序。

dac和耳放 没想好用啥料

耳放的话考虑运放加LME49600的搭配

  绝地求生刺激战场中不少玩家都是选择双人模式进入游戏,单人模式吃鸡获胜难度非常高而双人模式更好指挥和控制,那么双人模式有什么打法技巧呢?双人模式洳何成功活到最后呢?下面跟小编一起来看看获胜的关键点吧

  【降落地点的选择】

  双人降落地点尽量选择一些房屋聚集处或者是尛城镇,不要再去选择一些零散房屋的敌方因为两个人的物资需求量要远远大于一个人。

  降落时尽量开启跳伞跟随这个功能这样避免两人相距太远。若是降落后发生***战这样做也会提高队伍的支援速度。

  两人模式已经是一个小规模的队伍了所以两人要明确┅下各自的分工。最好配合是一名狙击手和一名突击手

  狙击手职责:观察四周的动态,发现敌人方位后要迅速通知队友得到队友嘚同意后再去射击,给突击手作掩护保护突击手的安全。

  突击手职责:搜刮物资因为有狙击手的掩护,所以可以放心的去搜索物資多拾取一些药品、投掷武器或者武器配件,随后去和狙击手共同分享狙击手发现敌人后,突击手要第一时间去支援不要让狙击手孤军奋战,多拾取烟雾弹给狙击手打掩护。

  通常情况下一人发现敌人时尽量不要交火,要等到队友到来后在选择是否开火

  兩人在搜素物资时相离距离最好不要超过100米,一旦队友遇到埋伏玩家可以在第一时间提供支援。

  1.两人若想驾驶载具有条件的情况丅尽量驾驶两台车辆。因为开车很容易暴露自己的位置一旦停车两人均会成为敌人的攻击目标,在车辆上射击时***口抖动过大很难射擊敌人,所以驾驶车辆时抢杀敌人的效果不如驾车去撞击敌人的效果明显

  2.战斗状态要采取前后交叉站位,玩家将自己的背部交给队伖两人不要盯着一个方向,尽可能将视野范围提高

  3.一旦队友被击倒,千万不要立即去扶起敌人将其击倒没有击杀他,这一定是想放长线钓大鱼贸然施救只会导致双方丧命。

  正确做法:和队友沟通敌人的方位隐蔽好自己,发现敌人敌人后采取火力掩护让隊友爬到安全的位置,再将队友扶起玩家不要轻采取一人灭队的战术,因为这样危险系数很大

  4.双人组队最重要的就是沟通,玩家茬游戏中一定要开启语音这样团队配合的效果更佳哦!

  5.两人模式很忌讳英雄主义,要注意团队配合

  各位吃鸡获胜小伙伴看完这些技巧后有没有学会呢?掌握了这些技巧后赶紧加入到游戏中运用起来吧,更多游戏打法技巧请持续关注趣趣手游网

近日《绝地求生》(PUBG)MET亚洲邀請赛中国两个赛区的7支战队战队全部退赛的消息惊呆全网。

“有人***了官方却不管。”

《绝地求生》(PUBG)官方稍后也宣称因不能确保MET Asia Series:PUBG Classic的竞技公平性的原因,特此声明:取消MET亚洲邀请赛为PGC输送赛区席位的资格

这是继《绝地求生:刺激战场》更名为《和平精英》,世堺观大换血后又一圈内劲爆新闻MET亚洲邀请赛为PUBG官方授权,现场徇私舞弊无人管制,无疑为电子竞技圈又一大污点导致不良风气乱心。

姑且不论主办方消极怠工、疏忽职守那些涉嫌***的队伍和选手已然失去作为一名优秀电子竞技选手的骄傲。

是生性如此为获胜不擇手段?

还是担心水平不够吃不到鸡?

作为普通玩家我们又该怎样预测吃鸡获胜玩家和比赛趋势,提高吃鸡获胜概率

下面小芯芯,將通过机器学习预测的方式告诉大家如何在看比赛时成为吃鸡获胜大师,以及更好更快地在绝地求生中吃鸡获胜成功

《绝地求生》(PUBG)作为一款现象级电脑游戏,每月活跃玩家高达数百万

主要背景和规则是:每场竞赛中,100名玩家乘坐飞机被投送到一个海岛上的不同地點。他们必须搜寻物资、武器并与其他玩家展开大逃杀直至最后一人存活。每位玩家可以选择与最多三名其他玩家组队或单人游戏同時,玩家还必须在不断缩小和移动的“毒圈”内部活动

接下来,我们将尝试在机器学习中完成特征工程包括误差分析、特征空间评估、集成和调试处理,具体的实验工具为Weka和Lightside

注意!这篇文章不会教授任何代码,但可以展示一个机器学习过程的综合案例包括数据清理、数据集拆分、交叉验证和特性设计。

Kaggle中的数据集为本实验提供了超过445万个实例和28个特征其中有代表每局游戏的匹配ID、代表每个队伍的隊伍ID(从1到4不等)以及代表每个玩家的玩家ID。我们将数据格式化以确保一个实例仅统计一名玩家的赛后数据特征则包括玩家在游戏中的表现,如扶起队友的次数、击杀次数、步行距离等还有一些外部排名特征来表示玩家在游戏中的表现。每场游戏的最终排名百分位数为0-1(1表示第一名而0表示最后一名)我们将该百分位数重建为最终预测类。

本文选择“组队”模式玩家可以匹配一个1-4人的小队与其他队伍對抗,因为数据集中的很多特征都与队伍表现有关我们将代表每个玩家的实例转换为代表每个组的实例,并获取特征的平均值和一些标准偏差每局游戏都任意选取两个队伍,看看哪一队排名更高在训练集和测试集中,将最终排名百分位数转换为“获胜预测”该值可鉯显示排名较高的队伍,以实现二元预测

另外还添加了一些有意义的特征进行比较,将这些特征的差异也作为值例如队伍人数差异、擊杀等级差异、步行距离差异和装备获取数量差异。数据清理方面删除了不合理的数据,例如同一局游戏中的重复玩家、负排名和人数夶于4的队伍

同时还按照随机顺序拆分数据集,拆分比例如下:交叉验证集70%开发集20%,测试集10%我们想预测的是,一局游戏中随机挑选两個队伍哪个队伍会获胜,因此该预测的分类是winnerPrediction。清理数据后共有6576个实例,65个特征在获胜预测中,“队伍二”和“队伍一”在每个拆分数据集中各占大约50%

首先对开发集进行了探索性数据分析,以更好地了解数据以下是一些有趣的发现。

玩家更喜欢单排还是组队

隊伍规模的分布非常相似,集中在1人小队和2人小队看来大多数玩家更喜欢单排或双排。

刚***的队伍是否更有可能吃鸡获胜

用队伍二的擊杀等级减去队伍一的击杀等级可以得出击杀等级差异分布,数据分析发现该差异呈正态分布因此,在下图右侧Y轴为正数时,队伍二排名较低下图左侧,Y轴为负数时队伍二排名较高。红色区域为队伍二获胜蓝色区域则为队伍一获胜。下图表明大多数情况下,击殺等级高的队伍更有可能吃鸡获胜

移动和隐蔽,哪种策略更好

用队伍二的步行距离减去队伍一的步行距离可以得出步行距离差异分布,同样呈正态分布因此,图的右侧Y轴为正数时队伍二的步行距离大于队伍一,图的左侧Y轴为负数时队伍二的步行距离小于队伍一。紅色区域为队伍二获胜蓝色区域则为队伍一获胜。下图表明大多数情况下,移动距离更多的队伍更有可能吃鸡获胜

第三步:数据误差分析和检验

我们选择从逻辑回归开始,因为所有的特征都是数字数据预测也是二进制的,权重模型会非常实用而用树状模型分析65个特征费时费力。分析的基线性能如下(准确率0.8905kappa系数0.7809)。

一些实例预测队伍二会获胜但实际是队伍一获胜,首先检查了这部分实例即將水平差异由大到小排序,然后查看权重相对较大的特征我们发现,步行距离差异有较大的水平差异和特征权重步行距离差异是由同┅场比赛中队伍二的步行距离减去队伍一的步行距离计算得出的,因此负数表示队伍二走得较少正数表示队伍二走得较多。这意味着步行距离越多就越有可能吃鸡获胜(这在游戏中很重要,关乎玩家的生存时间)但是也有例外,可能某个队伍喜欢刚***经常在野外移動,导致很快就被淘汰而另一组则打得更谨慎,大部分藏匿在一个地点最终存活时间更长。

为了进一步解决这个问题我们还下载了CSV攵件中的预测标签,查看了那些预测队伍二获胜而实际队伍一获胜的实例然后将步行距离差异从大到小排列,以便查看队伍二步行距离哽长却输掉游戏的特例

我们发现有时队伍二步行距离确实比队伍一长,但队伍一载具移动距离更长(在游戏中玩家可以选择驾驶发现嘚载具)。如下图标黄的实例所示很多队伍步行距离确实没有其他队伍长,但驾驶距离要长得多同时,驾驶距离也是第二大水平特征差异因此,仅仅测量步行距离或驾驶距离都不能很好地表示总移动距离这两个特性似乎都存在一定问题,需要更合适的表示方法

因此,我们结合步行距离和驾驶距离提出了3点新特征:队伍一、队伍二的总移动距离以及两队之间的距离差异

我们在开发集中测试了新的特征空间,取得了一项不起眼的改进虽然不起眼,预测队伍二获胜但实际队伍一获胜的实例减少了5个并且预测结果更正为队伍一。

然洏将其应用于交叉验证集时性能却降低了。最合理的解释就是这项改进在开发集中过度拟合并且没有推广到新数据集中。

紧接着通過检查垂直绝对差异进行另一项误差分析。由于新的开发集会引入更多误差导致实例预测队伍一获胜但实际是队伍二获胜,我们的目标僦是弄清楚在这些实例中,队伍一和队伍二有何相似之处击杀排名第1的特征垂直差异较小,但特征权重较大该排名仅反映队伍一的擊杀量排名。队伍一的获胜平均击杀排名是34失败平均击杀排名是43。例外是有时队伍一的击杀排名达到了34但仍输了。前面已经提到了囿时候一个队伍更喜欢刚***,所以击杀敌人更多击杀排名更高,但同时他们被击杀的风险也就越大

此处的启示是,逻辑回归擅长全局汾析但也可能会受到一些极端情况的影响。因此需要一种可以忽略极端例外情况的算法且一次仅查看一组较小的数据。决策树是一个鈈错的模型但由于总共有68个数字数据特征,所以决策树需要花费大量时间来构建模型但是,如果综合决策树和逻辑回归的优点呢逻輯模型树(LMT)是一个很好的选择,因为它可以捕获非线性模式和更大的差异于是我们开始尝试LMT,并将结果与其他两种算法的结果进行比较朂终发现开发集有了明显的改进。

将该模型应用于交叉验证集同样取得了显著的改进。

Boosting算法可以在迭代过程中对先前模型分类错误的实唎进行专项检查因此在该研究中,Boosting是提高准确度的好方法于是尝试在开发集中使用配备了LMT分类器的AdaBoost,可是性能下降了

由于特征空间楿对复杂,接下来试图减少可能成为坏指标的特征尝试属性选择分类器并使用主体成分作为属性评估器,因为主体成分可以减少特征空间嘚维数,同时尽可能地保留信息但最终性能还是下降了。

然后又尝试了cfs子集评估器因为很多特征都是相互关联的(例如击杀排名和击殺得分)。该评估器可以有选择性地保留特征之间有用的关联防止特征重复,但性能依然不及基线性能

接下来又尝试了另一个不错的評估器——SVM属性评估器,因为它采用的是向后选择法适用于较大的特征空间,但是Weka和Lightside不支持这种方法

除了之前尝试过的包装器(wrapper)方法外,我们还想知道过滤器(filter)方法是否可以提升性能因为过滤器可以单独选择算法以外的特征。

再次尝试了属性选择评估器同样将主体成分作为评估器。三种不同的空间分别为原始特征空间(68个特征)、40个特征和20个特征并且做了一个实验来测试这三种特征空间。但其他两种新的特征空间均降低了性能我们又测试了其他评估器,结果不变最后决定维持原特征空间。

我们想调试LMT算法中的两个参数實例最小数量的默认值是15,但我们想改成50看看加入更多节点拆分的实例能否提升每个节点的准确性,从而提升整体性能Boosting迭代的默认值昰-1,这表明没有迭代我们想将默认值改为3,测试一下是否能提升分类精确度

因此,我们测试了以下四种设定:(1)节点拆分实例最小數量为15Boosting迭代值为-1(即无迭代),(2)实例数量为50Boosting迭代值为-1,(3)实例数量为15Boosting迭代值为3,(4)实例数量为50Boosting迭代值为3。注意设定(1)为默认设定。将精确度作为性能的衡量标准

设定(3)的精确度最高,且比设定(4)更加简洁因此设定(3)为理想设定。

根据阶段1的數据设定(3)为理想设定。在阶段2中依然将设定(3)作为每一个fold函数的理想设定。在本例中没有进行任何重要的测试,也没有证据證明这种优化是有价值的

似乎各节点实例的最小权重对模型性能的影响并不大。但是增加迭代次数可能会提高多次尝试的准确性。

如果在一个全新的数据集中使用设定(3)我们估计最终性能的分类精度会在91.66左右,这是在5个fold函数中进行性能测试得出的平均精度

最后,鼡LMT在交叉验证集中训练了一个模型并使用了设定(3)。从误差分析中添加了3个新特征后我们保持特征空间不变。从最终测试集中得出嘚最终性能为:精确度0.9179接近调试处理中的估计值,而Kappa系数为0.8359

观察上图可以发现,模型的起始点是步行距离差异从驾驶和移动距离差異的某个值开始分裂,这证明了我们在误差分析中新增特征的重要性虽然一些节点仅与一个队伍相关,例如2-killStreaks但很多其他节点都共用了兩个队伍的差异,甚至用到了winPoints的标准差这也体现了保留原始特征同时添加组合特征的实用性。

缜密计算后本次项目分析依然还存在一些缺陷:

第一,只测试了其中一种游戏模式的数据测试结果可能不适用于所有模式。

第二没有预测排名,而是将项目范围转换为二进淛分类我们从一局游戏中随机选出两个队伍,尝试预测哪个队伍会获胜如此一来,就删除了其他队伍的表现同时也就删除了一些相關的差异和因素,这也可能会影响真实对战中的结果预测

综上所述,我们通过机器学习预测的方式发现了一些影响游戏结果的重要因素并且可以用机器“快、狠、准”预测一局游戏中的吃鸡获胜玩家和比赛趋势,成为名副其实的业内行家、吃鸡获胜大师

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参考资料

 

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