要想玩爽WOT到底玩游戏需要开高性能么多高的APM

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-25 06:33 标签： 男人必看的高清爽视频
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说的好详细啊，一年没玩固定翼了，空速价格多少啊
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一个空速计就超过APM了，不过还是值得装一个的。
先顶，再慢慢看，有个飞翼等着装飞控，PIX应该可以参照。
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顶贴是一种美德！
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说实话，光靠签到升级太慢，所以我复制了这一段话遇贴就回，回一次最少也得15个经验，还能帮你不沉贴！
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好帖 要顶&&后期也要使用apm装固定翼
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学习了 支持
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辛苦楼主了
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适合自已的最好
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| 冀ICP备号&APM手速低于180别玩LOL这四个英雄 Uzi因他们手受伤
06:48 来源:qq_kuaibao | 查看: 0|
可能很多新手不知道APM是什么东西，简单来说就是你的鼠标键盘的点击速度，这个主要在星际、War3里比较出名，但是LOL里怼手速要求不高，但是有几个英雄想玩好必须要有手速。第一个：卡莉斯塔这个曾经见过微笑经常玩这个英雄，记得有一天看微笑直播，玩了几局之后，微笑表示不能继续玩卡莉斯塔这个英雄了，因为他的手已经快要抽筋了。我们都知道Uzi比较喜欢玩这个英雄的，尤其是卡莉斯塔Uzi玩的是真的好，我估计Uzi的手受伤很大程度上就是因为ADC有几个需要手速的英雄，否则的话是不会出现这么严重的问题的。第二个：VNVN这个英雄很多的新手玩不好，主要原因有两个，一个是这个英雄要求的手速比较高，还有一个就是本身比较的脆。前几天Uzi拿出这个英雄来玩，我相信很多人都是看了的，把现在版本强势ADC霞给教育了一下，但是还是要说一下，不要看Uzi拿出来打霞普通玩家就跟风，这个真的不好玩。第三个：大嘴大嘴以前装备成型的时候可以站撸坦克，现在的话不会走A还是很难玩的，不仅需要走A还需要闪现，毕竟走A有时候也是拉不开距离的，所以现在很多人喜欢拿蛇女来限制大嘴，一旦被蛇女的腹地给命中，大嘴的团战战斗力起码降低一半，不过大嘴现在我见过很多中等级别的高手，经常专注走A忘记了ER。这个也需要注意一下的。第四个：老鼠虽然说老鼠后期开大5秒站撸，但是不是总能这么好运气的，还是一个需要走A的英雄，虽然说整体操作难度比大嘴和卡莉斯塔要小一点，但是依然是一个需要手速的ADC英雄，手速差的话就不要玩了。
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这些秀爽小伙伴们觉得APM手速低于180别玩LOL这四个英雄 Uzi因他们手受伤很爽！
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秀爽游戏热门话题WOT讲师李学庆：大数据风控能否让互联网金融黑产“滚粗”
互联网金融的发展带火了P2P市场，也折射出风控体系建设的缺失。关于这个问题，基于大数据、个人征信的风控手段似乎能指出一条明路，这从理论上来讲无可厚非，但在实际行动中却有诸多困难。
究竟大数据风控是否存在为互联网金融保驾护航的现实途径，【WOT2015&互联网+&时代大数据技术峰会】特邀讲师、&京东安全第一人&李学庆在接受51CTO记者独家访谈时做出如下解读。
李学庆，京东安全方向第一人，早在2011年入职京东商城，并承担公司安全质量提升和自动化测试工作。他是京东安全开发生命周期SDL实践者，在前期带领团队规划和实践了上线安全、生产环境安全、重要项目安全、业务部门安全下沉等相关体系流程工作;他在2013年开始规划和筹建京东安全应急响应中心(JSRC)，到目前为止京东核心白帽子已达到百余人，接报漏洞上千余个，并通过接报漏洞建立内部安全技术提升的机制。他通过多年积累整理出一套不同行业定位安全方向的模型&安全决策蜂窝模型&。
为何黑产频频盯上P2P
黑势力为何频频将魔爪伸向电商和P2P平台?李学庆认为，这是由于电商P2P平台具备黑产关注的两个焦点：一是平台账户中存在真金白银;二是随着交易不断产生的大量用户真实数据，这些都吸引着黑客们在此安营扎寨。
然而，存在于P2P一些现实问题，更给黑色产业带来诸多入驻的有利条件。首先，企业在创始之初往往将大部分精力集中于业务发展层面，忽视了风控体系建设的完整方案;再者，P2P企业往往选择同一类开源框架搭建平台，虽然这降低了P2P平台的技术门槛，但是一旦框架本身出现问题，可能会使一批P2P平台面临巨大灾难。
电商与P2P融合 推动大数据风控技术发展
传统的风控模式更多关注的是静态风险，对风险进行预判。这种做法往往以个人经验为依据,风险较大，而且缺乏时效性。大数据技术则通过运用大数据构建模型的方法对借款人进行风险控制和风险提示，更多关注对风险的实时把握。
红火的P2P市场让越来越多的传统金融企业转型互联网金融。但实际上，中国的P2P发展尚处于起步阶段，很多平台的业务依然严重依赖线下，线上风控系统的建立刚更不完善。这就导致风控的压力随平台规模的增大而增大。信息壁垒让可以给风控系统支撑的有效数据少之又少。数据从何而来?电商挺身而出!
作为像京东这样的大型全品类综合电商，每天都会有海量来自消费在网站前端浏览、搜索、评价、交易到网站后端支付、收货、客服等多维度的用户真实数据汇集，这为风控系统模型建立的两个核心提供坚实的基础：一是样本筛选，就是通过在这些庞杂无序的海量数据建立相关性，从而推演出某一相同行为群体可能引发风险的概率;二是规则制定，这需要足够多的数量来覆盖统计学里的偶发性特征。
因此，长期看来，P2P和电商资源的融合将是真正做到大数据风控，实现互联网金融的便捷、高效的一条捷径。
实时大数据风控尚需探索
李学庆具体讲解到，风控体系模型可以通过数据提取、数据分析、数据存储、规则学习、对外服务五个层面进行实现。数据提取部分可以从各业务线的mq、行为日志、业务日志，埋点等进行抽取。数据分析针对用户IP画像、人机画像、设备画像、征信画像等多个维度建立矩阵式画像模型。通过矩阵分类式对每一级画像进行最小颗粒维护，并可以做到横向、竖向进行组合规则分析。数据存储可根据存储的属性进行分类，例如风险数据、原始数据、状态等进行逐类存储打标。规则学习可根据真实的效果进行调整，其中包含正向和反向特征调整。最后需要以产品的形式呈现给其他业务方使用和调取。
谈及未来大数据风控技术的发展时李学庆表示，除了不断完善底层的大数据技术，如何提高大型企业平台的系统性能和运算速度，使系统做到实时的风险控制，还需要一段时间的探索。
WOT2015 我们说点儿你不知道的
李学庆认为，在构建风控系统时，技术、框架只是其中一个方面，建设思路才是核心。实现框架的方式多种多样，而风控更多的还是定制属于自己公司的规则库。怎样才能针对企业自身的发展和业务方向，玩儿转大数据风控系统，使其发挥到最大作用?在11月28-29日由51CTO主办位于深圳的【WOT2015&互联网+&时代大数据技术峰会】中，李学庆将会把自己的经验分享给大家，并就电商行业面临的风控威胁、电商行业风控体系建设以及大数据实时分析框架技术展望等话题，和与会者近一步交流。
51CTO主办的高端技术峰会【WOT2015&互联网+&时代大数据技术峰会】将于11月28日-29日在深圳盛大揭幕，42位业内重量级嘉宾汇聚，重磅解析大数据技术的点睛应用。福利大放送，主办方将邀请更多讲师来到&WOT讲师专访间&，深度解析技术干货。
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