⑴ 彈彈堂怎麼看風度和距離（最好有圖）
下面先記住70度無風的彈道落點.分別是
屏距: 1/4 1/2 3/4 1 5/4 6/4 7/4 2 (正好兩屏幕)
力度: 25 40 50 60 70 80 87 95
這分別是炮彈落點對應的力度值,
.當對方不在整屏距時怎麼吧,就是改變力度大小來調整就行了,這么簡單我也不說了吧,好這就是算力,下面說變角.
剛剛介紹無風狀態下的落點,下面就是重要的了怎麼在有風情況下命中呢,於是找到了辦法,通過改變角都來抵消風力,讓它和無風落點時一樣.公式是這樣的70+或-(風度除以0.5).公式里順風+,逆風-,為什麼這樣,舉個例子解釋順風+的原理,大家都知道在同樣的力度無風情況下,70角越大,打的越近,而順風則是讓炮彈飛得更遠,這樣兩者相抵銷,就產生落點不變.所以順風要+角度.同理逆風不做解釋
下面舉個具體例子,假如逆風2.5風打半屏怎麼辦,簡單,2.5/0.5=5,好,然後用公式70-5=65,然後就用角度65打,力度就是使用無風的力度,你會發現彈道竟然和無風時落點一樣.就是這么簡單.
當然有人會問,0.3這樣的不構成整除的怎麼辦,很簡單哦,稍微調整力度來抵消了,例如順風1.3打3/4屏幕怎麼吧,很簡單,可以把它按照1.0風或者1.5風來處理,我這里把它當做1.5風來處理,根據個人喜好,都一樣.好,用公式70+1.5/0.5=73度,開炮角度為73.但是這樣你是按照1.5風處理的,而風沒有1,5,就會導致打的近了,你看答案都出來了,你都說打的打的近了,我們就把力度稍微按大一點就可以了.逆風自然就是按小一點哦.這個,我想不用我說了吧(別嫌啰嗦,誰扔的西紅柿)
這個的力度微調的實際操作非常簡單,一屏幕其實不要調整,只要誤差在0.2內,基本舍掉.你1.3就可以當1.5來處理.但是我這里著重說一下, 超過兩個屏幕這個就非常明顯,本人測試了一下,超過兩屏幕,0.1風0.5厘米力度可以抵消,0.2風正好1厘米力度.
大家注意高度差,進行適當的調整,因為本貼里的落點都是和你在一直線的,如果高度差較大,那麼你要注意調整力度了.當然調整的不會太大
以上就是70度變角算力的用法,
另外,這個要求超過1.5屏時,力度按的要相當精確,本人是以前玩瘋狂坦克的,特別喜歡飛火,如過你能做到飛火雙殺,獨木橋直接帶下去,老土兩屏幕耍紅豆爆頭(這個最難),叉叉玩兩屏倒拋.我想你的力度按的准確率,可以說是相當高手了.
本人有個**病,把力度標好後,容易按小,有時按小能差2厘米多(別拿凳子,注意和諧)這也說明本人為什麼手感好了,玩的不錯,手感差了,玩的一般的原因,引用經典的一句話,算的准不如按的准,
個人經過實踐認為半拋的力量應該是61
另外針對的的是轟天來說的
具體計算方式如下：
一屏幕的距離按做20考慮，特別說明：第二屏幕的距離應該按照25考慮
比方說距離是15，風度表順風3.5
那麼你調節的角度就應該是90-15+3.5*2=82度
力度應該打在60的位置
另外依據本人的實測 滿力的原始地帶（就是新手教學的那個地圖）高度落差是1-2度
那麼半力的就是2-4度
朝上打角度要— 朝上打角度要+
總結：半力的優點就是比滿力的要精準
同時有的地圖每一度距離比較遠 車子在中間的時候很容易就打不到
⑵ alpha-go的計算能力等同於多少台伺服器
找到一篇文章
這么說吧：1997年下贏國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的「深藍」是一台超級計算機，而即將和李世石對決圍棋的AlphaGo卻是谷歌旗下公司DeepMind開發出來的人工智慧程序。強行把這二者拉在一起比較……少年我們還是來談談世界和平吧。不過AlphaGo作為程序，最終還是要運轉在計算機上才能去和人類比個高下的。所以把問題換成「即將和人類下圍棋的那台計算機到底比深藍厲害多少倍？」
我們還是能夠簡單計算一下給出大致答案的。畢竟在衡量計算機性能方面，我們已經有了一個相當統一的標准：每秒浮點運算次數，為了方便起見，我們下面一律稱之為「FLOPS」。
千萬別被「浮點運算」這個計算機術語嚇跑，說人話的話，浮點運算其實就是帶小數的四則運算，比如1.2加2.1就是一個典型的浮點運算。如果你的小學數學老師不是美國人的話，那麼我們估計這會兒你早就心算出結果是3.3了。不過這對計算機來說，這個問題沒那麼簡單。
我們知道，計算機是以0和1構成的二進制數字進行運算的，比如在基礎的二進制里，1就是1，2就變成了10，3是11，4是100……這種運算方式讓我們可以用最簡單的電路元件組裝出穩定有效的計算機器，但它也帶來一個問題：計算機能夠處理的數字只有整數。如果想不藉助任何其他的數學方法，用0和1表示一個0.1……少年我們真的還是來談談世界和平吧。
解決這個問題的辦法很簡單：0.1可以看成是1除以10的結果，我們想讓計算機計算一個帶小數點的數字，只要告訴CPU這是一個被1後面加了多少個0整除的整數就行了。不過這樣一來，計算機在處理小數點的時候，就多了好幾個運算步驟。所以進行浮點運算的速度也就成了衡量計算機性能的標准。
拿在國際象棋上擊敗人類的深藍來說，它的計算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深藍能在每秒鍾里計算113.8億次帶小數的加減乘除。而在二戰期間幫助美國設計製造原子彈的第一台通用計算機ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看來，深藍的性能怎麼樣？三個字：弱爆了。單就PC中使用的CPU來說，早在2006年，英特爾推出的第一代酷睿2就已經穩穩地超過了深藍。這還沒有算上顯卡里GPU帶來的效果加成，今天最普通的集成顯卡，其性能也已經超過了700 GFLOPS。如果真要在性能上比個高下，深藍這種上個世紀的超級計算機，就算組團也不一定能單挑你面前的這台筆記本電腦。
那麼今天的超級計算機已經達到了什麼樣的性能水平？我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點運算能力已經達到了33.86 PFLOPS。也就是說，深藍要在性能上增長到自身的30萬倍，才能和天河二號相提並論。
不過對於深藍來說，這樣的比較實在是太不公平。因為即便在當年，深藍也不是速度最快的超級計算機。相比之下，只有通過谷歌AlphaGo使用的電腦，我們才能比較出這20年裡，我們的計算機到底經過了怎樣驚人的發展。
根據谷歌團隊發表在《自然》雜志上的論文， AlphaGo最初是在谷歌的一台計算機上「訓練」人工智慧下圍棋的。按照論文里的描述，谷歌利用這台計算機，讓AlphaGo的圍棋水平提升到了與歐洲冠軍樊麾接近的地步。不過論文除了提到這台計算機裝有48個CPU和8個GPU之外，對計算機的性能連一個數字都沒有提到。好在AlphaGo是在雲計算平台上運行的，我們只要找來競爭對手的計算機數據比較，就可以了解到大概了。
比如說去年12月，阿里雲對外開放的高性能計算服務。按照阿里雲的描述，這些計算機的單機浮點運算能力是11 TFLOPS，而且同樣可以用來訓練人工智慧自行學習。如果谷歌的計算機性能與阿里雲接近的話，那麼AlphaGo所驅動的硬體，性能至少是深藍的1000倍。
但故事到這里還沒有完，AlphaGo並非只有「單機版」一個版本。為了達到更高的運算能力，谷歌還把AlphaGo接入到了1202個CPU組成的網路之中。聯網後的AlphaGo算力猛增24倍，一下子從「單機版」不到職業二段的水平，跳躍到了職業五段上下的水準。
所以AlphaGo比深藍厲害多少倍？估計這會你已經得出答案了：2.5萬倍。從這個角度，我們也能看出來，圍棋究竟是怎樣復雜的一種智力游戲，以至於計算機的性能需要20年的提高，才能在象棋上戰勝人類後，再在圍棋棋盤面前，坐到人類頂尖選手的對面。不過歸根揭底，AlphaGo最重要的成就並不是採用了性能多麼優秀的電腦，而是第一次讓程序可以以人類的方式思考、學習和提高。所以過幾天的比賽，無論誰輸誰贏，我們見證的都是一個嶄新紀元的開端。
當然別忘了關注新浪科技，我們到時候會在最前方，帶你迎接這個新紀元的第一道曙光。
⑶ Python判斷一個數是否為素數
Python中判斷一個數是否為素數，既可用基礎的試探法（可能不準確），也可以採用高階的窮舉法（100%正確但耗時）。
基礎演算法，雖然代碼簡潔，例如嘗試2、5、7等數進行整除，但這種方法在處理大數時效率低下，如輸入5773，雖能快速得出結果，但結果可能有誤，因為它被23、251和5773本身整除，誤判為素數。
相比之下，高階演算法利用從1到n的除法遍歷，若整除次數超過2，即非素數。雖然這種方法絕對正確，但對大數的處理效率低下，需要大量CPU算力。可以通過GitHub的ouyangyanhuo/MyPythonStudy了解更多細節。
在實際編程中，我們可能需要權衡效率和准確性。例如，使用內置的int()函數將輸入轉換為整數，避免浮點數帶來的誤差，而range()函數則用於生成需要遍歷的數列。雖然這些函數看似簡單，但在演算法構建中起著關鍵作用。
素數演算法的學習，只是演算法研究的起點，隨著深入，我們能夠探索更多高效且精確的演算法。