爐石傳說存不存在開發外掛的可能?
如題，有點好奇爐石的外掛會是什麼樣子，透視、鎖頭？
眾所周知，爐石傳說是一個技術遊戲，笑。
如果真算外掛的話：右手第一張，優勢對局匹配，透視讀牌，對手掉線，qb充值（此處@ 各人脈主播）吧。那些強化卡牌的感覺不切實際
其實我覺得爐石傳說應該是不存在外掛的存在吧，畢竟開掛我也不知道從哪一個點入手，難道一費小野豬踢一腳直接原地爆炸？這個遊戲並沒有那種影響到遊戲對局的外掛吧（類似可以看到對面牌這種外掛）。所以這也算的上爐石傳說的一種優勢，拒絕了其他moba，fps類遊戲外掛的情況。
爐石傳說本來就是一個1v1的卡牌遊戲，而且遊戲機制的原因，只有那種類似腳本的輔助軟體吧，就是為了刷金幣而已，而且輔助軟體的還比較容易被封號，而且打牌有固定的機制，所以相對來說對於老玩家勝利起來也比較簡單。而且這個遊戲人腦比輔助軟體的實用性好太多，能夠思考更多電腦思考不了的東西。
謝邀！
個人認為，在如今神抽狗當道的今天，在未來的確有可能會開發出外掛。我已經退遊了，也就是前幾天的事，被毒瘤卡組打崩了。
這個是當然的
計算機肯定會存在漏洞，不管你寫出來的東西有多麼嚴謹
就像這些棋牌
和我一個朋友一樣，他在一個撲魚遊戲裡面被套進去了一萬多，內心無比鬱悶
我表示很同情他的一個遭遇，所以決定幫他一把，然後就把他的遊戲拿來玩了一下
先打開工具，把遊戲拖入到裡面，
然後找到數據，進行一個鎖定，
這裡需要用一個工具抓取一些需要的封包。
具體的步驟我就不一一寫出來了，畢竟步驟也太多了，
然後就是需要一些源碼的編輯，做到這一步差不多就完成了，
這就是完成了，
然後我們在玩一次遊戲，不用操作，程序就會自動幫你檢測到一個爆分的時段，然後自動幫你操作了，
現在我朋友已經會做這樣一個簡單的東西了，如果你也對這個感興趣的話可以聯繫我
參考下圖找我交流
"""
Implementation of sequential minimal optimization (SMO) for support vector machines
(SVM).
Sequential minimal optimization (SMO) is an algorithm for solving the quadratic
programming (QP) problem that arises during the training of support vector
machines.
It was invented by John Platt in 1998.
Input:
0: type: numpy.ndarray.
1: first column of ndarray must be tags of samples, must be 1 or -1.
2: rows of ndarray represent samples.
Usage:
Command:
python3 sequential_minimum_optimization.py
Code:
from sequential_minimum_optimization import SmoSVM, Kernel
kernel = Kernel(kernel=poly, degree=3., coef0=1., gamma=0.5)
init_alphas = np.zeros(train.shape[0])
SVM = SmoSVM(train=train, alpha_list=init_alphas, kernel_func=kernel, cost=0.4,
b=0.0, tolerance=0.001)
SVM.fit()
predict = SVM.predict(test_samples)
Reference:
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/smo-book.pdf
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr-98-14.pdf
http://web.cs.iastate.edu/~honavar/smo-svm.pdf
"""
import os
import sys
import urllib.request
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_blobs, make_circles
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
CANCER_DATASET_URL = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data"
class SmoSVM:
def __init__(
self,
train,
kernel_func,
alpha_list=None,
cost=0.4,
b=0.0,
tolerance=0.001,
auto_norm=True,
):
self._init = True
self._auto_norm = auto_norm
self._c = np.float64(cost)
self._b = np.float64(b)
self._tol = np.float64(tolerance) if tolerance &> 0.0001 else np.float64(0.001)
self.tags = train[:, 0]
self.samples = self._norm(train[:, 1:]) if self._auto_norm else train[:, 1:]
self.alphas = alpha_list if alpha_list is not None else np.zeros(train.shape[0])
self.Kernel = kernel_func
self._eps = 0.001
self._all_samples = list(range(self.length))
self._K_matrix = self._calculate_k_matrix()
self._error = np.zeros(self.length)
self._unbound = []
self.choose_alpha = self._choose_alphas()
# Calculate alphas using SMO algorithm
def fit(self):
K = self._k
state = None
while True:
# 1: Find alpha1, alpha2
try:
i1, i2 = self.choose_alpha.send(state)
state = None
except StopIteration:
print("Optimization done!
Every sample satisfy the KKT condition!")
break
你擔心的事情終於發生了
我以為不燒繩就是他的外掛看來我還是太年輕
葯葯的時光機的視頻 · 592 播放
誰匹配我誰掉線
腳本？很難，隨機性太強
不存在，除非就是改數據，不然就和腳本一樣，卡組再好也打不過
我覺得最多開放一個 看對面手牌和 神抽 的外掛吧
不是很早就有腳本了嗎？
全自動上分，比透視鎖頭強多了好嗎
b站狗軟，一個開掛的主播！我從來沒有見過如此狗的人。
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