⑴ 弹弹堂怎么看风度和距离（最好有图）
下面先记住70度无风的弹道落点.分别是
屏距: 1/4 1/2 3/4 1 5/4 6/4 7/4 2 (正好两屏幕)
力度: 25 40 50 60 70 80 87 95
这分别是炮弹落点对应的力度值,
.当对方不在整屏距时怎么吧,就是改变力度大小来调整就行了,这么简单我也不说了吧,好这就是算力,下面说变角.
刚刚介绍无风状态下的落点,下面就是重要的了怎么在有风情况下命中呢,于是找到了办法,通过改变角都来抵消风力,让它和无风落点时一样.公式是这样的70+或-(风度除以0.5).公式里顺风+,逆风-,为什么这样,举个例子解释顺风+的原理,大家都知道在同样的力度无风情况下,70角越大,打的越近,而顺风则是让炮弹飞得更远,这样两者相抵销,就产生落点不变.所以顺风要+角度.同理逆风不做解释
下面举个具体例子,假如逆风2.5风打半屏怎么办,简单,2.5/0.5=5,好,然后用公式70-5=65,然后就用角度65打,力度就是使用无风的力度,你会发现弹道竟然和无风时落点一样.就是这么简单.
当然有人会问,0.3这样的不构成整除的怎么办,很简单哦,稍微调整力度来抵消了,例如顺风1.3打3/4屏幕怎么吧,很简单,可以把它按照1.0风或者1.5风来处理,我这里把它当做1.5风来处理,根据个人喜好,都一样.好,用公式70+1.5/0.5=73度,开炮角度为73.但是这样你是按照1.5风处理的,而风没有1,5,就会导致打的近了,你看答案都出来了,你都说打的打的近了,我们就把力度稍微按大一点就可以了.逆风自然就是按小一点哦.这个,我想不用我说了吧(别嫌啰嗦,谁扔的西红柿)
这个的力度微调的实际操作非常简单,一屏幕其实不要调整,只要误差在0.2内,基本舍掉.你1.3就可以当1.5来处理.但是我这里着重说一下, 超过两个屏幕这个就非常明显,本人测试了一下,超过两屏幕,0.1风0.5厘米力度可以抵消,0.2风正好1厘米力度.
大家注意高度差,进行适当的调整,因为本贴里的落点都是和你在一直线的,如果高度差较大,那么你要注意调整力度了.当然调整的不会太大
以上就是70度变角算力的用法,
另外,这个要求超过1.5屏时,力度按的要相当精确,本人是以前玩疯狂坦克的,特别喜欢飞火,如过你能做到飞火双杀,独木桥直接带下去,老土两屏幕耍红豆爆头(这个最难),叉叉玩两屏倒抛.我想你的力度按的准确率,可以说是相当高手了.
本人有个**病,把力度标好后,容易按小,有时按小能差2厘米多(别拿凳子,注意和谐)这也说明本人为什么手感好了,玩的不错,手感差了,玩的一般的原因,引用经典的一句话,算的准不如按的准,
个人经过实践认为半抛的力量应该是61
另外针对的的是轰天来说的
具体计算方式如下：
一屏幕的距离按做20考虑，特别说明：第二屏幕的距离应该按照25考虑
比方说距离是15，风度表顺风3.5
那么你调节的角度就应该是90-15+3.5*2=82度
力度应该打在60的位置
另外依据本人的实测 满力的原始地带（就是新手教学的那个地图）高度落差是1-2度
那么半力的就是2-4度
朝上打角度要— 朝上打角度要+
总结：半力的优点就是比满力的要精准
同时有的地图每一度距离比较远 车子在中间的时候很容易就打不到
⑵ alpha-go的计算能力等同于多少台服务器
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这么说吧：1997年下赢国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”是一台超级计算机，而即将和李世石对决围棋的AlphaGo却是谷歌旗下公司DeepMind开发出来的人工智能程序。强行把这二者拉在一起比较……少年我们还是来谈谈世界和平吧。不过AlphaGo作为程序，最终还是要运转在计算机上才能去和人类比个高下的。所以把问题换成“即将和人类下围棋的那台计算机到底比深蓝厉害多少倍？”
我们还是能够简单计算一下给出大致答案的。毕竟在衡量计算机性能方面，我们已经有了一个相当统一的标准：每秒浮点运算次数，为了方便起见，我们下面一律称之为“FLOPS”。
千万别被“浮点运算”这个计算机术语吓跑，说人话的话，浮点运算其实就是带小数的四则运算，比如1.2加2.1就是一个典型的浮点运算。如果你的小学数学老师不是美国人的话，那么我们估计这会儿你早就心算出结果是3.3了。不过这对计算机来说，这个问题没那么简单。
我们知道，计算机是以0和1构成的二进制数字进行运算的，比如在基础的二进制里，1就是1，2就变成了10，3是11，4是100……这种运算方式让我们可以用最简单的电路元件组装出稳定有效的计算机器，但它也带来一个问题：计算机能够处理的数字只有整数。如果想不借助任何其他的数学方法，用0和1表示一个0.1……少年我们真的还是来谈谈世界和平吧。
解决这个问题的办法很简单：0.1可以看成是1除以10的结果，我们想让计算机计算一个带小数点的数字，只要告诉CPU这是一个被1后面加了多少个0整除的整数就行了。不过这样一来，计算机在处理小数点的时候，就多了好几个运算步骤。所以进行浮点运算的速度也就成了衡量计算机性能的标准。
拿在国际象棋上击败人类的深蓝来说，它的计算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深蓝能在每秒钟里计算113.8亿次带小数的加减乘除。而在二战期间帮助美国设计制造原子弹的第一台通用计算机ENIAC，它的性能只有300 FLOP。
在今天看来，深蓝的性能怎么样？三个字：弱爆了。单就PC中使用的CPU来说，早在2006年，英特尔推出的第一代酷睿2就已经稳稳地超过了深蓝。这还没有算上显卡里GPU带来的效果加成，今天最普通的集成显卡，其性能也已经超过了700 GFLOPS。如果真要在性能上比个高下，深蓝这种上个世纪的超级计算机，就算组团也不一定能单挑你面前的这台笔记本电脑。
那么今天的超级计算机已经达到了什么样的性能水平？我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机，它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS。也就是说，深蓝要在性能上增长到自身的30万倍，才能和天河二号相提并论。
不过对于深蓝来说，这样的比较实在是太不公平。因为即便在当年，深蓝也不是速度最快的超级计算机。相比之下，只有通过谷歌AlphaGo使用的电脑，我们才能比较出这20年里，我们的计算机到底经过了怎样惊人的发展。
根据谷歌团队发表在《自然》杂志上的论文， AlphaGo最初是在谷歌的一台计算机上“训练”人工智能下围棋的。按照论文里的描述，谷歌利用这台计算机，让AlphaGo的围棋水平提升到了与欧洲冠军樊麾接近的地步。不过论文除了提到这台计算机装有48个CPU和8个GPU之外，对计算机的性能连一个数字都没有提到。好在AlphaGo是在云计算平台上运行的，我们只要找来竞争对手的计算机数据比较，就可以了解到大概了。
比如说去年12月，阿里云对外开放的高性能计算服务。按照阿里云的描述，这些计算机的单机浮点运算能力是11 TFLOPS，而且同样可以用来训练人工智能自行学习。如果谷歌的计算机性能与阿里云接近的话，那么AlphaGo所驱动的硬件，性能至少是深蓝的1000倍。
但故事到这里还没有完，AlphaGo并非只有“单机版”一个版本。为了达到更高的运算能力，谷歌还把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中。联网后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子从“单机版”不到职业二段的水平，跳跃到了职业五段上下的水准。
所以AlphaGo比深蓝厉害多少倍？估计这会你已经得出答案了：2.5万倍。从这个角度，我们也能看出来，围棋究竟是怎样复杂的一种智力游戏，以至于计算机的性能需要20年的提高，才能在象棋上战胜人类后，再在围棋棋盘面前，坐到人类顶尖选手的对面。不过归根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么优秀的电脑，而是第一次让程序可以以人类的方式思考、学习和提高。所以过几天的比赛，无论谁输谁赢，我们见证的都是一个崭新纪元的开端。
当然别忘了关注新浪科技，我们到时候会在最前方，带你迎接这个新纪元的第一道曙光。
⑶ Python判断一个数是否为素数
Python中判断一个数是否为素数，既可用基础的试探法（可能不准确），也可以采用高阶的穷举法（100%正确但耗时）。
基础算法，虽然代码简洁，例如尝试2、5、7等数进行整除，但这种方法在处理大数时效率低下，如输入5773，虽能快速得出结果，但结果可能有误，因为它被23、251和5773本身整除，误判为素数。
相比之下，高阶算法利用从1到n的除法遍历，若整除次数超过2，即非素数。虽然这种方法绝对正确，但对大数的处理效率低下，需要大量CPU算力。可以通过GitHub的ouyangyanhuo/MyPythonStudy了解更多细节。
在实际编程中，我们可能需要权衡效率和准确性。例如，使用内置的int()函数将输入转换为整数，避免浮点数带来的误差，而range()函数则用于生成需要遍历的数列。虽然这些函数看似简单，但在算法构建中起着关键作用。
素数算法的学习，只是算法研究的起点，随着深入，我们能够探索更多高效且精确的算法。