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外挂第一课: 利用代码 设置图标 图标文件必需是ICO花样 我们本人做个吧 教判定饬令 称号就是写代码的时辰用到的,题目就是显示的器材, 箭头指着的就是与前提不吻合的,就是框里打的不是”暗码123″ 碰运气 教下竣事饬令 竣事 () 封闭本顺序的意思 再教时钟的应用 时钟周期就是每隔几许豪秒运转一次周期事务 1000豪秒就是1秒 嘿嘿我们设置一豪秒看看 这就是时钟 说下变量 这就是变量 秒固然是整数型. 就是每隔一千豪秒会主动减1秒 先设定是10 由于 信息框 要点肯定才履行上面的饬令 左侧的是题目固然是文本 右侧的是整数就要用一个饬令转换 这模样上面的判定 一个是文本一个是0(整数) 要转换 主动封闭了 这些都是变量,时钟的应用例子根蒂根基 先说到这吧 然后由于时钟每秒会主动减一

3、若是上游戏到赛利亚仓库翻开无结果,多翻开几回就好了;

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是一款专为DNF私服建造的游戏辅助工具,该款东西为地下城与懦夫的玩家们带来了浩繁辅佐功用,包孕了超等属性、妙技冷却、全屏钩子、超等评分、全屏冰冻、全局弱怪等,匡助玩家愈加轻松的畅玩该款游戏。【目次】- MATLAB神经网络30个案例阐明(开辟实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特点旌旗灯号分类1 本案例拔取了民歌、古筝、摇滚和盛行四类分歧音乐,用BP神经网络完成对这四类音乐的无效分类。 第2章 BP神经网络的非线性零碎建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 凭据遗传算法和BP神经网络实际,在MATLAB软件中编程完成基于遗传算法优化的BP神经网络非线性零碎拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对未知的非线性函数,仅经过函数的输入输出数据难以正确寻觅函数极值。这类成绩可以经过神经网络连系遗传算法求解,行使神经网络的非线性拟合才能和遗传算法的非线性寻优才能寻觅函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模子即把BP神经网络作为弱分类器,频频练习BP神经网络展望样本输入,经过Adaboost算法失掉多个BP神经网络弱分类器构成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 凭据PID神经元网络控制器道理,在MATLAB中编程完成PID神经元网络节制多变量耦合零碎。 第7章 RBF收集的回归——非线性函数回归的完成65 本例用RBF收集拟合未知函数,事后设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清晰的环境下,随机发生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF收集的输出数据,将y作为RBF收集的输入数据,离别竖立近似和正确RBF收集停止回归阐明,并评价收集拟合结果。 第8章 GRNN的数据展望——基于狭义回归神经网络的货运量展望73 凭据货运量影响要素的阐明,离别取国际生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,单线里程比重,公路运输线路长度,品级公路比重,铁路货车数目和民用载货汽车数目8项目标要素作为收集输出,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项目标要素作为收集输入,构建GRNN,因为练习数据较少,接纳穿插验证方式练习GRNN神经网络,并用轮回找出最好的SPREAD。 第9章 团圆Hopfield神经网络的联想记忆——数字辨认81 凭据Hopfield神经网络相关常识,设计一个具有联想记忆功用的团圆型Hopfield神经网络。请求该收集可以准确地辨认0~9这10个数字,当数字被必然的噪声搅扰后,仍具有较好的辨认结果。 第10章 团圆Hopfield神经网络的分类——高校科研才能评价90 某机构对20所高校的科研才能停止了调研和评价,试凭据调研效果中较为主要的11个评价目标的数据,并连系团圆Hopfield神经网络的联想记忆才能,竖立团圆Hopfield高校科研才能评价模子。 第11章 一连Hopfield神经网络的优化——游览商成绩优化较量争论100 现对一个城市数目为10的TSP成绩,请求设计一个可以对其停止组合优化的连续型Hopfield神经网络模子,行使该模子可以疾速地找到最优(或近似最优)的一条线路。 第12章 SVM的数据分类展望——意大利葡萄酒品种辨认112 将这178个样本的50%做为练习集,另50%做为测试集,用练习集对SVM停止练习可以失掉分类模子,再用失掉的模子对测试集停止种别标签展望。 第13章 SVM的参数优化——若何更好的提拔分类器的功能122 本章要处理的成绩就是仅仅行使练习集找到分类的最好参数,不仅可以高准确率的展望练习集并且要公道的展望测试集,使得测试集的分类准确率也保持在一个较高水平,即便得失掉的SVM分类器的进修才能和推行才能连结一个均衡,防止过进修和欠进修情况发作。 第14章 SVM的回归展望阐明——上证指数收盘指数展望133 。 第15章 SVM的信息粒化时序回归展望——上证指数收盘指数变化趋势和转变空间展望141 在这个案例外面我们将行使SVM对停止恍惚信息粒化后的上证逐日的收盘指数停止变化趋势和转变空间的展望。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交换卡登录中文论坛与作者交换。 第16章 自组织竞争收集在形式分类中的利用——患者癌症病发展望153 本案例中给出了一个含有60个集体基因表达程度的样本。每一个样本中丈量了114个基因特点,此中前20个样本是癌症病人的基因表达程度的样本(此中还能够有子类), 中心的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是不是正常)。以下将想法找出癌症与正常样本在基因表达程度上的区分,竖立竞争收集模子去展望待检测样本是癌症照旧正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个毛病样本的数据集。每一个毛病样本中有8个特点,离别是后面说起过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),利用SOM收集停止故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据展望——电力负荷展望模子研讨170 凭据负荷的历史数据,选定反应神经网络的输出、输入节点,来反应电力系统负荷运转的内涵纪律,从而到达展望将来时段负荷的目标。 第19章 几率神经网络的分类展望——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中消融气体分析法停止深入分析后,以改进三比值法为根蒂根基,竖立基于几率神经网络的故障诊断模子。 第20章 神经网络变量挑选——基于BP的神经网络变量挑选183 本例将连系BP神经网络应用均匀影响值(MIV,Mean Impact Value)方式来申明若何利用神经网络来挑选变量,找到对效果有较大影响的输出项,继而完成利用神经网络停止变量挑选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院颠末多年的搜集和收拾整顿,竖立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图象数据库。数据库中包括了细胞核图象的10个量化特点(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特点与肿瘤的性质有亲切的关系。因而,需求竖立一个肯定的模子来描绘数据库中各个量化特点与肿瘤性质的关系,从而可以凭据细胞核显微图象的量化特点诊断乳腺肿瘤是良性照旧恶性。 第22章 LVQ神经网络的展望——人脸朝向辨认198 现收集到一组人脸朝向分歧角度时的图象,图象来自分歧的10团体,每人5幅图象,人脸的朝向离别为:左方、左前方、后方、右前方和右方。试建立一个LVQ神经网络,对随便给出的人脸图象停止朝向展望和辨认。 第23章 小波神经网络的时候序列展望——短时交通流量展望208 凭据小波神经网络道理在MATLAB情况中编程完成基于小波神经网络的短时交通流量展望。 第24章 恍惚神经网络的展望算法——嘉陵江水质评价218 凭据恍惚神经网络道理,在MATLAB中编程完成基于恍惚神经网络的水质评价算法。 第25章 狭义神经网络的聚类算法——收集入侵聚类229 恍惚聚类固然可以对数据聚类发掘,可是因为收集入侵特点数据维数较多,分歧入侵种别间的数据不同较小,很多入侵形式不克不及被正确分类。本案例采取连系恍惚聚类和狭义神经网络回归的聚类算法对入侵数据停止分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 凭据PSO算法道理,在MATLAB中编程完成基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化较量争论——建模自变量降维243 在第21章中,竖立模子时选用的每一个样本(即病例)数据包孕10个量化特点(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特点的标准差和10个量化特点的最坏值(各特点的3个最大数据的平均值)共30个数据。显着,这30个输出自变量相互之间存在必然的关系,并不是彼此自力的,因而,为了延长建模时候、进步建模精度,有需要将30个输出自变量中起首要影响要素的自变量挑选出来介入终究的建模。 第28章 基于灰色神经网络的展望算法研讨——定单需求预测258 凭据灰色神经网络道理,在MATLAB中编程完成基于灰色神经网络的定单需求预测。 第29章 基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类268 凭据Kohonen收集道理,在MATLAB软件中编程完成基于Kohonen收集的收集入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的完成——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于利用MATLAB编程的新用户,疾速地行使神经网络处理实践成绩,MATLAB供应了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。思索到图形用户界面带来的轻易和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的利用,MATLAB R2009a供应了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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