玩你说的游戏没问题，gt650的性能很好！
联想y570-ifi(2450)您看下
内存2，硬盘1。总共2个sata接口能插硬盘，但剩下一个得给光驱。
每个最多2个
你好！草，那是笔记本啊打字不易，采纳哦！
按配置来看是高配的笔记本但是笔记本玩游戏发热量大，会导致某某问题的！特效的话要看什么游戏啦，像地铁2033这个bt游戏就开不了全效大部分游戏能开中高特效！
配置还是蛮不错的，用一些大型游戏，办公软件之类的就足够了，显卡属于中低端显卡。
华硕这款配置很好，综合性能很强，属于适合大型游戏的笔记本。需要更好的话，还有华硕g系列，如华硕g75；以及戴尔外星人系列，这一类属于高端游戏型笔记本，不过价位比较高。
你好，我是大鱼儿爱做梦，用百度网盘分享给你，点开就可以保存，链接永久有效^_^链接:https://pan.baidu.com/s/1joz98n5eutntu16zvzl3uq提取码:adzt复制这段内容后打开百度网盘手机app，操作更方便哦
??给你
分辨率有几种是正常的，我想是因为你没弄明白这分辨率是什么意思，比如说常规分辨率是1024*768，也就是说有它们乘积这么多个像素点，像素点越多屏幕显示的图样越清晰越真实。前提，要你的显示屏能支持。因为开太高，显示器不支持就会黑屏，所以调到最合适你的分辨率就足够了。
你好！1366x768笔记本一般都是这个如有疑问，请追问。
可以调嘛，哪个看着舒服就哪个
华硕屏大，内存大，蓝牙4.0联想硬盘大，双显。如果华硕价格上有优势选华硕
华硕n56xi361vz-sl和联想y480n-ise相比，配置是差不多的但是n56是15.6寸的，而y480是14寸的y480性价比比n56更高不过你要是喜欢15寸的话，可以选择y580i7的哦，配置更高的哈如果还有什么疑问或者其他需要，可以咨询米米乐销售经理雷小红028-8548wo10751308447wo7343
当然华硕，处理器不一般的好
编者按：本文来自机器之心（id：almosthuman2014），36氪经授权转载。
据机器之心了解，这是腾讯ailab与王者荣耀共同探索的研究项目——策略协作型ai「绝悟」首次露面，并于昨天在kpl秋季决赛接受前职业kpl选手辰鬼、零度和职业解说白乐、九天和立人组成的人类战队（平均水平超过99%玩家）的水平测试。最终ai战队获得胜利。这是继围棋ai「绝艺」后，腾讯ai在深度学习与强化学习领域的又一项前沿研究。
其实，腾讯ailab一直以来都在研究如何使用人工智能来打王者荣耀，我们可以从一些论文和演讲中略知一二。今年五月，他们和匹茨堡大学的研究人员曾经向ai顶级会议icml2018提交了一篇论文，其中人们尝试了alphagozero中出现的蒙特卡洛树搜索（mcts）等技术，并取得了不错的效果。
那时，人工智能还只能玩狄仁杰一个英雄。几个月后，它们已经可以「五人」组队，在王者段位和人类玩家打得有来有回了。
那么问题来了：王者荣耀的「前1%」玩家是有多强？作为流行手机游戏，王者荣耀自上线到现在已经有三年了，有的高手早早就上了王者，但大部分都还卡在钻石和铂金段位上。今年10月，腾讯官方统计了王者荣耀玩家的段位分布图：
看起来，能和ai打的至少需要是「最强王者」级别水平的玩家。
以下是腾讯ailab在arxiv上传的最新一篇论文《hierarchicalmacrostrategymodelformobagameai》的相关内容：
alphago打败世界冠军李世乭让我们看到了通用人工智能的曙光（silveretal.2016）。从那时起，游戏ai不仅引起了研究者的注意，还吸引了大量来自公众的目光。游戏ai的目标远不止玩游戏的机器人那么简单。游戏为模拟真实世界提供了理想的环境。ai研究人员可以在游戏中开展实验，并将卓越的ai能力应用到现实世界。
尽管alphago是通往通用人工智能的里程碑，但与现实世界相比，它所解决的问题仍然非常简单。因此，研究者们近来更加关注即时战略游戏（rts），如dota（openai2018a）、星际争霸（vinyalsetal.2017;tianetal.2017），这些游戏涉及的问题更加复杂。dota是一款著名的奇幻5v5多人在线战术竞技游戏（moba）。每个玩家控制一个英雄，与其他四个队友一起保护防御塔，攻击敌人的防御塔并通过杀死小兵收集资源。他们的目标是摧毁敌人的基地。
作为moba游戏，王者荣耀内含防御塔、野区、装备等机制。
与围棋相比，rts游戏的难度主要体现在四个方面：1）计算复杂度。rts游戏动作空间和状态空间的计算复杂度可能达到10^20,000，但围棋的复杂度只有10^250左右（openai2018b）。2）
。rts游戏通常包含多个智能体。多个智能体协调、合作非常关键。3）信息不完整。与围棋不同，许多rts游戏利用战争迷雾（vinyalsetal.2017)）来增加游戏难度。4）奖励稀疏、延迟。在围棋中，基于游戏奖励进行学习的挑战性在于稀疏和延迟。rts游戏长度通常大于20,000帧，而每局围棋通常不超过361步。
围棋和moba的计算复杂度对比
为了掌握rts游戏，玩家在宏观战略操作和微观执行方面都要有很强的技巧。在最近的研究中，大多数注意力和研究都集中在微观执行方面(vinyalsetal.2017;tianetal.2017;synnaeveandbessiere2011;wenderandwatson2012)。到目前为止，由openai开发的dota2ai使用的是强化学习，openaifive已经取得了最先进的成果(openai2018a)。openaifive是通过最近的策略优化算法和团队奖励直接在微观动作空间上训练的(schulmanetal.2017)。在2018年的国际比赛（dota22018）中，相比顶尖的职业dota2队伍，openai展示出了强大的团队战斗技能与合作意识。openai的方法没有明确地模拟宏观战略，而是使用微观操作来学习整个游戏。然而，由于宏观战略管理薄弱，openaifive无法击败职业队伍(vincent2018;simonite2018)。
关于明确的宏观战略操作的研究已经做了不少，大部分都集中在导航上。导航旨在为智能体提供合理的目的地和有效的路径。大部分关于导航的研究都使用势力图（influencemap）或势场法（potentialfield）（deloura2001;hagelb?ckandjohansson2008;donascimentosilvaandchaimowicz2015）。势力图使用手工制作的方程式量化单元。然后，使用规则将多个势力图融合，以提供单值输出来为智能体导航。
就宏观战略操作而言，为智能体提供目的地是最重要的导航目的。在正确的时间到达正确的地点至关重要，这也是高级玩家和其他玩家之间的区别。在宏观战略操作中还使用了规划。ontanon等人提出用对抗分层任务网络（ahtn）规划（ontanónandburo2015）来搜索rts游戏中的分层任务。虽然ahtn在mini-rts游戏中展示出了一定的前景，但它存在效率问题，这也导致很难将其直接应用于完整的moba游戏中。
虽然文献很多，但以前关于宏观战略的研究终究没能提供完整的解决方案：
首先，通过在微观动作空间层面学习来隐式地推理宏观战略可能会很困难。openaifive在微观执行和宏观战略操作方面的能力差距很明显。如果想让模型通过简单地观察微观动作和奖励后想出高级战略，这显然是过于乐观的。作者认为明确的宏观战略建模十分必要。
其次，先前关于明确的宏观战略的研究过于依赖于手工绘制的方程式来计算和融合势力图/势场法。在实际操作中，通常有成千上万的参数需要手动决定，因此几乎不可能实现良好的性能。而另一方面，规划方法无法满足完整moba游戏的效率要求。
第三，rts游戏宏观战略操作中最具挑战性的问题之一是多个智能体之间的协调。然而，据作者所知，先前的研究并没有明确地考虑这一点。openaifive虽然在微观建模中使用了团队奖励来考虑多智能体协调问题，但每个智能体在独立做决定时并没有考虑队友的宏观战略决策，因此它很难在宏观战略级别发挥出最好的协调能力。
最后，作者发现建模战略阶段对moba游戏中ai的表现至关重要。然而，据其所知，先前的研究同样没有考虑到这一点。
然而，教智能体学习宏观战略操作颇具挑战性。首先，从数学上定义宏观战略，如围攻和分线推进就很困难。此外，在openaifive的强化学习框架（openai2018a）上加入宏观战略需要相应的执行才能获得奖励，但学习宏观战略操作本身就是很复杂的过程。因此，作者认为监督学习是更好的方案，因为可以充分利用高质量游戏的回放来学习宏观战略以及相应的执行示例。需要注意的是，通过监督学习学到的宏观战略和执行可以进一步作为强化学习的初始策略。
图1：(a)王者荣耀游戏界面。玩家使用左下角的虚拟键控制移动，用右下角的键控制技能。玩家可以通过屏幕和左上角的小地图来观察环境。(b)moba示例地图。双方队伍分别用蓝色和红色表示，每队拥有9个防御塔和1个基地。四个野区分别标为1、2、3、4。
mobaai宏观战略架构
mobaai宏观战略模型的设计灵感来自人类玩家的战略决策方式。在moba游戏中，经验丰富的人类玩家完全了解游戏的每个阶段，如开启期、对线期、游戏中期和游戏后期（silvaandchaimowicz2017）。在每个阶段，玩家都要关注游戏地图并根据情况决定将英雄派往何处。例如，在对线期，玩家会将更多的注意力放在自己的线路上，而不是支持队友。但在游戏中期和后期，玩家会更加关注团战地点，向敌方的基地推进。
宏观战略操作过程可以总结为「阶段识别->注意力预测->执行」。为了建模这一过程，作者提出了一个双层宏观战略架构，如阶段层和注意力层：
阶段层旨在识别当前游戏阶段，这样注意力层就能更清楚地知道应该将注意力放在哪里。
注意力层旨在预测地图上适合派遣英雄的最佳地点。
阶段层和注意力层为宏观执行提供高级指导。下文将详细说明建模细节。宏观模型的网络架构几乎与openaifive1（openai2018a）中用到的结构一样，只不过前者是以监督学习的方式。经过一些小幅修改，作者将其应用到《王者荣耀》中，例如删除teleport。
图2：分层宏观战略模型的网络架构
图4：（a）在阶段层中建模的主要资源（即图中圈出的防御塔、基地、龙和暴君）。（b）举例说明阶段层中的标签提取。
图5：为不同英雄角色学习的开放战略之一。红圈内区域为最热门区域。
图7：相层输出上的t-分布随机近邻嵌入。嵌入数据样本按照不同的时间阶段进行着色。
论文：hierarchicalmacrostrategymodelformobagameai
论文链接：网页链接
摘要：游戏ai的下一个挑战是即时战略游戏（rts）。即时战略游戏提供了部分可观察的游戏环境，其中智能体之间交互的动作空间要比围棋游戏大得多。掌握即时战略游戏既需要强大的宏观战略，又需要微妙的微观执行操作。最近，微观执行层面已经取得了很大进展，但仍然缺乏针对宏观战略的完整解决方案。在本文中，作者提出了一种基于学习的新型分层宏观战略（hierarchicalmacrostrategy）模型，用于掌握rts游戏的子类型——moba（多人在线战术竞技）游戏。通过用分层宏观战略模型训练，智能体可以明确做出宏观战略决策，并进一步指导其微观执行。此外，虽然会利用一种新型的模拟跨智能体通信机制同时和队友沟通，但每个智能体会做出独立的战略决策。作者在流行的5v5moba游戏中对模型进行全面评估。在与人类玩家队伍（这些队伍在玩家排行榜系统中排名前1%）的竞技中，由5个ai智能体组成的队伍达到了48%的胜率。
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d:58《大八卦》、59《大宋艳情史之深宫情难禁》、香港伦理片60《胴体的诱惑》、61《大波女校会》、62电脑危情》、63《大内密探-零零性性》、64《挡不住的风情》、65《灯草和尚》、66《盗帅之风雨情》、67《赌债肉偿》、68《风流3壮士》、69《大吸野》、70《大宋艳情史之绮梦情劫》71《荡女诉心声》、72《当女人爱上男人》、73《灯草和尚2白蛇前传》、74《渡假屋偷窥事件》(曾燕&黄小玲)、75《妒火焚情》(叶晨&黄笑玲)、76《妲已**传》、77《癫马女郎之一夜情》(陈绮明)、78《赌城快活女》(吴启华&李京姬)、79《定情北海岸》、80《独自去偷欢》
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g:93《赶尸艳谭》、94《勾魂蛇魔女》95《古代性戏观》(陈宝莲)、96《感观世界》、97《官人我要》、98《高潮》、99《鬼叫春》、100《窥视玩物》、101《根太软》102《鬼话成真》、103《广州杀人狂i人皮日记》、104《广州杀人狂ii》、105《勾魂夜合花》、香港伦理片106《鬼名模》、107《赶尸先生》
h:108《花街狂奔》(陈宝莲)、109《幻想玉女》、110《护花情迷》111《好色妖姬杨贵妃》、112《和尚的一场春梦》、113《黑兰花》、114《*****1-12》(张睿玲)、115《还枝格格》》、116《黑道女金钗》、117《互动杀科》、118《好色淑女》、119《皇者之种》、120《豪情超极舞女》、121《黑蝴蝶》、122《红尘劫》、123《黑狱圣女》、124《红灯区》、125香港伦理片《红鞋日记之扑克》、126《黑猫迷情》、127《花心大少》、128《婚姻宝鉴》、129《虎胆风云》、130《黄色追杀》、131《黄色手巾》、132《红楼梦》、133《火爆倩女》(吴绮珊&唐琳&霜霜)、134《花心男女(郑文雅&林建明)、135皇帝也风流(韩君玉&方依婷&李美姗&乐怡&李梅&周虹)、136《红楼十八春》
j:137《激情之女》、138《家花自有香》(宝生奈奈)、139《金装情不自禁》、140《妓女之野女郎》、141《军妓慰安妇》、142《*魔》、143《92****》、144、《金虫降》、145《绝艳规条》、146《兼差女郎147《99美妹》、148《96超级床上接班人》、149《96应召名册》、150《99雪在烧》、151《绝代艳星陈宝莲的一生》、152《9413》(李蕙敏&伍咏薇)、153《禁宫奇女子》、154《惊爆激情夜》、155《决战蝙蝠公子》、156警花肉搏强*党》、157《禁春》(黄祖儿&叶先儿)、158香港伦理片《禁忌游戏》、159《绝色网吧惊变》160《警备员》、161《酒女情深》、162《鸡年大*情》(叶先儿)、162《极度强*》、164《剑侠与飞机妹》、165《禁色之美少女》、166《惊变》、167《金瓶风月》、168《金瓶艳史》、169《剑奴》、170《畸恋ii》、171《架妹-台湾片子》、172《家族的朋友i》、173《家族的朋友ii》、174《禁房艳奇》、175《家族的朋友iii》、176《娇妻四艳鬼》、177《极度诱惑》(美艳虹)、178《激情艳女》(顾杰&徐曼华)、179《惊天桃色劫》(黄祖儿&王爱美)、180《鸡鸦恋》(刘嘉玲&任达华)、181《机密重案之致命诱惑》(吴妙仪&许蓓&宣彤)、182《警花与流莺》(郑艳丽&西协美智子)、183《剃刀**》(张家慈&曾燕&黄小玲)、184《借啜骚扰》、185《惊天动地》(李婷宜&林美贞)、186《鸡鸦情未了》
k:187《空枕难眠》、188《狂欲幻影》、189《葵花宝典》、190《捆绑*相扑斗》、191《快乐到死》、192《康熙艳潭》
l:193《老泥妹》、194《连环杀戮》、195香港伦理片《狼吻夜惊魂》(彭丹)、196《雷电交加》、197《蕾》、198《浪漫空姐之为性锺情》、199《莲妓艳情史》、200《六魔女》、201《梁祝艳谭》、202《聊斋惊艳》、203《聊斋艳谭之幽媾》、204《凌迟处死》、205《聊斋花弄月》、206《聊斋艳谭之欲焰三娘子》、207《辣手激情》、208《聊斋志异之孽欲狐仙》、209《灵山奇潭》、210《落鸟》、211《灵欲轨道》(舒淇)、212《聊斋之鬼妹》、213《聊斋艳谭2五通神》、214《冷面杀机》、215《聊斋金瓶梅》(陈蓓祺&文素&黄美贞&白羽晨)、216《浪蝶狂花》(袁雯&刑小路&徐宝麟)、217《靓妹仔之失贞》(洪晓芸)、218《罗命哥罗方》(吴妙仪)、219《狼吻之问题少女》(大友梨奈&徐曼华&陈蓓琪)
m:220《迷情时空交*点》、221《灭门惨案之孽杀》、222《灭门惨案之借种》、223《孟波ⅱ之羔羊杀手》、224《盲女72小时》(叶玉卿)、225《迷魂党》、226《玫瑰陷阱》、227《魔鬼天使》、228《满清十大酷刑系列》、229《美女传之色欲喜临门》230《命带桃花》、231《满清禁宫奇案》、232《密桃成熟时1997》、233《蜜桃成熟ii》、234《蜜桃成熟时3蜜桃仙子》、235《魔情女》236《魔鬼与天使》、237《马夫》、238《美女.杀手.摧花狂》、239香港伦理片《猛鬼大厦》、240《媚眼复仇记》、241《马杀鸡》(秦虹)、242《蜜桃来偷欢》(徐曼华&陈蓓琪&大友梨奈)、243《梦情人》、244《迷失森林》245《迷失羔羊》(陈颖芝&曾玉茹)、246《末路惊情》(吴雪雯&粱佩瑚))、247《摩登龙争虎斗(梁思敏&黄沾&郑浩南)
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