成长率直接决定了召唤兽升级后属性的增加幅度，初值越高（最高系统的满初值）召唤兽升级后的属性页是相应提高的。
如果都是相同初值的2个BB（召唤兽）成长高的当然更好，都是相同成长的2个BB初值高的同理也更好，这个是要有对比才能比较的。
初值可使用龙骨龙颜丸或者元气丹等道具增加。
龙骨不但可以提升BB成长率0.01，还能增加总和为6点的随机初值；龙颜丸也会提升成长率，多少不太清楚了，而且龙颜丸只针对龙颜丸宝宝才可以使用，龙骨是任何宝宝都可以使用。
大话西游2 ：
《大话西游2》，2016华策***作品，在《大话西游之大圣娶亲》中死在牛魔王叉下的紫霞仙子（唐嫣饰），将会通过月光宝盒预先看到自己的这一下场，紫霞仙子为了避免这一惨剧的发生，她选择回到从前，不让至尊宝（韩庚饰）爱上自己。而至尊宝又再次重逢一直在等待他的白晶晶（莫文蔚饰）。前世今生的种种爱恨纠葛再次在九道轮回里上演。
任务名称 寻回失落人间的天书之——嗜钱如命（可以重复）
任务描述 在首阳山/龙门洞，有一个嗜钱如命的山鬼（周朝山鬼(122,135)、商朝山鬼(2461,-906)），它偶然获得了一本非常奇怪的天书，虽然这本书对它来说没有什么用，以它一毛不拔的性格想从它手里取得任何的东西都是不可能，不过山鬼嗜钱如命的本性也是它最大的弱点。有钱能使鬼推磨，只要给它足够多的钱就可以得到天书了。
任务内容 山鬼会索要1500万，支付1500万获得天书。
任务奖励 天书之前世今生卷——流落世间的天书三卷之一，读之可知晓前世今生。
天书任务 (二)
任务名称 寻回失落人间的天书之——贪得无厌（可以重复）
任务描述 在毒龙潭深处的沼泽里居住着一位河伯(1544,-1258)，天书之一就在它的手里。想从它那里获得天书可不是一件容易的事情。不过它非常喜欢囤积宝石，以它的说法就是毒龙潭光线太暗，宝石的光泽就像阳光让他觉得非常温暖舒服，像月光一样让他觉得温柔醇和。只要给它足够的宝石就可以得到天书了。
任务内容 河伯会索要六种宝石，形天宝石、五光宝石、照天彩珠、琉璃彩珠、番天舍利、遁龙舍利每种各六颗换得天书。
任务奖励 天书之了道天意卷——流落世间的天书三卷之二，读之可明了天理道义。
天书任务 (三)
任务名称 寻回失落人间的天书之——承仙天意（可以重复）
任务描述 在获得第一卷和第二卷天书后，去北海寻找燃灯道人（1293,337）（如果身上没有携带天书第一二卷，燃灯道人将不理会任何人），他很乐意交予天书第三卷。在交予之前，燃灯道人要求帮他一个忙，他正在炼制的丹药缺少一味原药，在神话中的冀州和崇城有一种承仙草，为赤须龙女（96,-76）和黄河龙女（-306,-120）守护着，据说此草凡人吃了会延年益寿，仙人吃了会增强修行。获得承仙草交给燃灯道人就能获得天书。
任务内容 在冀州和崇城神话难度副本中赤须龙女和黄河龙女会随机掉落承仙草。
任务奖励 天书之成仙通天卷——流落世间的天书三卷之三，读之可得到成仙成圣
提起八字测前世两人关系，大家都知道，有人问测下两人的八字！另外，还有人想问测两人八字，你知道这是怎么回事？其实生辰八字查前世今生，婚配，下面就一起来看看测下两人的八字！希望能够帮助到大家！
八字测前世两人关系1、八字测前世两人关系:测下两人的八字！
甲方：公元年4月23日11时出生测两人前世今生关系。
三月十八日午时
八字：己巳戊辰癸丑戊午
大运：丁卯丙寅乙丑甲子癸亥壬戌辛酉庚申
免费测试两人前世今生关系。
八字五行个数（本气）：0个金，0个木，1个水，2个火，5个土
八字五行得分：金：7木：4水：12火：22土：63
甲方命局分析：本命属蛇，大林木命。正官格。免费测试两人今生关系。
八字官杀过多过旺，起主导力量，以印为用神，比劫为喜神。(金水)
乙方：公元年2月15日1时出生免费七世姻缘测试。
一九九零年一月丑时
八字：庚午戊寅辛亥己丑生辰八字看两人前世。
大运：丁丑丙子乙亥甲戌癸酉壬申辛未庚午
八字怎么知世恋人是谁。
八字五行个数（本气）：2个金，1个木，1个水，1个火，3个土查前世两个人什么关系。
八字五行得分：金：16木：18水：12火：22土：31
乙方命局分析：本命属马，路旁土命。正印格。
寅月辛金，取土为用神，金为喜神。(金土)
配婚分数：73分姓名测和他上辈子关系。
乙方需要的喜用神能得到甲方的补救，表示后者对前者有先天的帮助作用。乙方可要善待甲方哟。你和他的前世关系测试。
甲方官杀强，乙方印强，十神关系上有互补，两人互相平衡，协调发展。测试两人前世缘分。
二位命卦没有固定组合，关系一般。(甲方命卦：坤二（西四命）乙方命卦：中宫寄艮（西四命）)
二位属相没有特殊组合，配合情况一般。(甲方属相：蛇乙方属相：马)八字测上辈子关系。
二人年柱纳音为吉配。二人月柱纳音为吉配。二人日柱纳音为吉配。会有良好的婚姻基础。
二位的前世缘分为“友衰关系”，前世为朋友，今世继续朋友做朋友，少涉及经济问题。
二位出生的年月组合一般。
2、八字测前世两人关系:测两人八字
甲方：八字看自己什么。
一九八一年六月十九日申时
八字：辛酉乙未己亥壬申最准测两人前世关系。
大运：甲午癸巳壬辰辛卯庚寅己丑戊子丁亥
姓名测试你和他的关系。
八字五行个数（本气）：3个金，1个木，2个水，0个火，2个土
八字五行得分：金：27木：12水：20火：4土：28
甲方命局分析：本命属鸡，石榴木命。七杀格。
八字过弱，以印比为喜用。(火土)一九八八年四月七日亥时
八字：戊辰丁巳丁丑辛亥
大运：丙辰乙卯甲寅癸丑壬子辛亥庚戌己酉
免费测试前世今生姻缘。
八字五行个数（本气）：1个金，0个木，1个水，3个火，3个土测试你的前世今生夫妻。
八字五行得分：金：13木：8水：14火：42土：37
乙方命局分析：本命属龙，大林木命。伤官格。测测你命中注定的姻缘。
生辰八字查前世今生，婚配命局身强食伤旺，取财为用神，顺泄其气，官杀为喜神。(金水)
配婚分数：75分
甲方与乙方八字喜用神恰好互补，两个具有吸引力，易于相处，互相帮助。二人姓名测前世关系。
乙方与甲方十神关系上的互补性不强，如果你们已经是朋友，可通过后天的一些措施来补救。如工作行业、方位、颜色、饮食、兴趣、日常用品等。
二位命卦组成“福德”，此为上等婚，可和睦相处，白头到老。(甲方命卦：坎一（东四命）乙方命卦：震三(东四命))八字日柱看前世夫妻。
二位属相相合，这是很好的组合，两人心心相印，天作之合，安富尊荣。(甲方属相：鸡乙方属相：龙)
二人日柱纳音为吉配。会有良好的婚姻基础。测试两人是否有夫妻缘分。
二位的前世缘分为“友衰关系”，有共同兴趣，但不宜一起投资。
二位出生的年月组合一般。
以上就是与测下两人的八字！相关内容，是关于测下两人的八字！的分享。看完八字测前世两人关系后，希望这对大家有所帮助！
仓鼠科普仓鼠的前世今生
1、从野生到家养
仓鼠，是仓鼠亚科动物的总称，共七属十八种。
主要分布于亚州，少数分布于欧洲。
19世纪被科学家发现，直到20世纪30年代才被捕捉成为实验动物并发展至家养。
2、何为仓鼠
仓鼠，顾名思义是因为它会将食物储存在自己的颊囊里根据百度百科中的描述是：
“其眼小，耳朵被毛，耳壳显露毛外，臼两颊均有颊囊在我国古代对仓鼠的描述近乎没有，唐代诗人曹邺的《官仓鼠》诗中所讲的也只是借官府粮仓中的老鼠来抨击中饱私囊的贪官污吏罢了。
3、几种常见的家养仓鼠
罗怕罗关斯基鼠Phodopus roborovskii
俗称公婆鼠，是世界上体型最小的仓鼠
特征:
仓鼠科中体型较小的种类，性情温顺、反应灵敏、擅于奔跑。
民毛足鼠Phodopus campbelli俗称一线仓鼠
特征:
脸部较尖锐，耳朵比三线略大，其野性难驯，饲养偏难。
加卡利亚仓鼠Dwarf Winter White Russian Hamster
俗称三线仓鼠
特征:
生性胆怯，耐寒性较强喜干燥环境。
叙利亚仓鼠Mesocricetus auratus
俗称金丝熊，黄金仓鼠
特征:
较温顺，是仓鼠当中最早成为人类宠物的。
1.大海龟
攻击资质:1000
防御资质:1000
体力资质:3600
法力资质:1200
速度资质:840
躲避资质:1320
成长:0.918
2.狼
攻击资质:1440
防御资质:960
体力资质:3570
法力资质:1200
速度资质:1500
躲避资质:14
成长:1.04
3.泡泡
攻击资质:1350
防御资质:1320
体力资质:4200
法力资质:2300
速度资质:1300
躲避资质:1400
成长:1.15
4.蛟龙
攻击资质:1440
防御资质:1440
体力资质:4560
法力资质:3000
速度资质:1200
躲避资质:1320
成长:1.224
失败刷第二次在经验上，金钱都有一定的打折，至于物品奖励看脸。
扩展资料1：
《梦幻西游》是一款由中国网易公司自行开发并营运的网络国产游戏。游戏以著名的章回***《西游记》故事为背景，透过Q版的人物，试图营造出浪漫的网络游戏风格。
扩展资料2：关于梦幻西游同类型回合制手游，可以关注风林手游（14294***），有很多高***BT版的回合制手游，还有大量礼包码和大额抵扣劵可以领取。
梦幻乌鸡国副本失败后需要4天后才能再次挑战，梦幻西游乌鸡国副本4天刷新一次。
乌鸡国作为《梦幻西游》得一个常规副本。参与级别要求：≥50级，参与人数：10~15人。乌鸡国没有次数限制，只受到所有副本的时间间隔限制。类似的普通副本还有：水陆大会、车迟斗法、五庄观、平顶山、七绝山，齐天大圣、猴王出世、石猴授徒、金兜洞、新天火之殇上、前世今生2。
扩展资料：
副本背景
玩家在国子监中攻书，突然间倦意袭来，玩家悄然入睡.梦中却见一个人自称是乌鸡国王，前来请求玩家为他主持公道.原来这乌鸡国中主持朝政的乃是个妖精，他害了乌鸡国王，还变幻成国王的模样，硬生生让江山易主了三年.玩家听了非常气愤；
誓要捉拿妖怪，还这世间一个朗朗乾坤.乌鸡国王告诉玩家，当初那妖精趁其不备，把他推入御花园的枯井中，还盖上了厚重的石板.他提供了一个重要的线索，他被害的地点在一丛非常茂盛的芭蕉旁。
那妖精是何方神圣，居然如此肆无忌惮，怀着这样的疑问和要还乌鸡国王一个公道的决心，玩家和伙伴们踏上了征程。
最近看到的一些文章会提到Metapath2vec。于是乎抽了点时间整理了一下从word2vec方法发展到metapath2vec的路径。比较单纯的算是知识总结。本文尽量阐述思想，不过度使用公式表达。
本文中可能会涉及到的比较重要的知识，及其出处：
word2vec: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
论文地址：
word2vec: word2vec Parameter Learning Explained
论文地址：
Random walk：Random Walk: A Modern Introduction
书籍地址： ~lawler/srwbook.pdf
Deepwalk：DeepWalk: Online Learning of Social Representations
论文地址：
node2vec：node2vec: Scalable Feature Learning for Networks
论文地址：
综述：LEARNING REPRESENTATIONS OF GRAPH DATA: A SURVEY
论文地址：
在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展。该技术目前主要有两种应用，NLP 中常用的 word embedding 以及用于类别数据的 entity embedding。这一章节中，我们所有的探讨都围绕以下两个问题：
上面说了，Embedding 是一个将离散变量转为连续向量表示的一个方式。在神经网络中，embedding是非常有用的，因为它不光可以减少离散变量的空间维数，同时还可以有意义的表示该变量。
我们可以总结一下，embedding 有以下 3 个主要目的：
要了解 embedding 的优点，我们可以对应 One-hot 编码来观察。One-hot 编码是一种最普通常见的表示离散数据的表示，首先我们计算出需要表示的离散或类别变量的总个数 N，然后对于每个变量，我们就可以用 N-1 个 0 和单个 1 组成的 vector 来表示每个类别。这样做有两个很明显的缺点：
因此，考虑到这两个问题，表示类别变量的理想解决方案则是我们是否可以通过较少的维度表示出每个类别，并且还可以一定的表现出不同类别变量之间的关系，这也就是embedding 出现的目的。而为了更好的表示类别实体，我们还可以是用一个 embedding neural network 和 supervised 任务来进行学习训练，以找到最适合的表示以及挖掘其内在联系。
neural network embedding中最早的应用之一就是word2vec。
Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理（NLP）中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢？Word2Vec其实就是通过学习文本来 用词向量的方式表征词的语义信息 ，即 通过一个嵌入空间使得语义上相似的单词在该空间内距离很近 。Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个新的空间中去。
举个例子：
有四个词：man, woman, king, queen.我们通常是希望这四个词的embedding结果有相近的（距离）关系。man和woman的距离比man和queen的距离小，类似地，man和king的距离与woman和queen的距离相差无几，但比man和queen的距离以及woman和king的距离更小。
Word2Vec模型中，主要有Skip-Gram和CBOW两种模型，从直观上理解，Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文，来预测input word。如下图所示。
下图表达的是CBOW的网络结构，这里是输入是多个单词，一般是 求和然后平均再进行计算 ，最终的损失函数保持不变。
下图表示skip-gram的网络结构，输入一个词，预测周边的词。
正如我们所看到的，如果想要计算相关的模型，对于我们来说，计算代价是很大的。因此有了hierarchical softmax和negative sampling两个方法。这里稍微提一下hierarchical softmax这个方法，其本质是将一个N分类问题，通过建立树模型，变成一个log(N)次二分类问题。今天的重点在negative sampling。
负***样的思想更简单直接：in order to deal with the difficulty of h***ing too many output vectors that need to be updated per iteration , we only update a sample of them .
这就是此思想最核心的部分，它的实现过程则是如下面的例子：
当训练样本 ( input word: "fox"，output word: "quick") 来训练我们的神经网络时，“ fox”和“quick”都是经过one-hot编码的。如果vocabulary大小为10000时，在输出层，我们 期望对应“quick”单词的那个神经元结点输出1，其余9999个都应该输出0 。这9999个我们期望输出为0的神经元结点所对应的单词我们称为“negative” word。使用负***样时，我们将随机选择 一小部分的negative words（比如选5个negative words）来更新对应的权重 。我们也会 对我们的“positive” word进行权重更新 （在我们上面的例子中，这个单词指的是”quick“）。
下面请出今天的一号主角， 负***样目标函数表达式 ：
因此，这个目标函数可以理解为两方面的限制：
word2vec是将词变成向量，顾名思义，node2vec其实就是将复杂网络中的节点变成向量。其核心思想为： 生成随机游走，对随机游走***样得到（节点，上下文）的组合，然后用处理词向量的方法对这样的组合建模 得到网络节点的表示。
Deepwalk和node2vec的思想是高度一致的。相比于deepwalk，node2vec在生成随机游走过程中做了一些创新。这里我们不对两者进行深入比较，但由此提出一个结论，也请出今天的二号主角， 这一类编码方式的核心结构 ：我个人把它看做是“上、下”结构
上 ：想尽一切办法，在你的网络中进行游走，并***集成序，具体什么游走策略取决于你想***集到什么信息。
下 ：将***集好的序当作文本，后续与处理词向量的方法相似。
下面以node2vec为例，简单介绍一下这个过程。
***序的目的很单纯：
当然，你***序的思想反映了你希望获取到什么样的信息。论文原文中提到关于广度优先或者深度优先的***序方式在本质上就表达了对不同累心信息的重视。 BFS倾向于在初始节点的周围游走，可以反映出一个节点的邻居的微观特性；而DFS一般会跑的离初始节点越来越远，可以反映出一个节点邻居的宏观特性。 因此！因此！因此！ ***序策略是直接反应操作者对哪部分信息更加重视！（二号主角再度出现）
node2vec原文中提出的随机游走策略，实际上就是 综合BFS与DFS的策略 。下面我们细细品一哈。
上图表示我们 刚刚从已经***集了t到v ，那么下一个临幸的对象应该是谁？原文作者，给出了以下的转移概率：
释一下这个分布：
参数p、q的意义分别如下：
返回概率p：
出入参数q：
当p=1，q=1时，游走方式就等同于DeepWalk中的随机游走 。
再一次，***序策略是 直接反应操作者对哪部分信息更加重视！ （二号主角再度出现）！
这部分我们只挑重点的说，原文作者通过扩展skipgram，定义了目标函数：
到此，我们已经基本了解到了embedding方法中，这一类方法的结构特点（所谓“上、下”）。但是之前接触的方法均是 处理同质网络的方法 ，而metapath2vec恰恰是可以处理异质网络的一个方法。
Metapath2vec是Yuxiao Dong等于2017年提出的一种用于异构信息网络（Heterogeneous Information Network, HIN）的顶点嵌入方法。metapath2vec使用基于meta-path的random walks来构建每个顶点的异构邻域，然后用Skip-Gram模型来完成顶点的嵌入。在metapath2vec的基础上，作者还提出了metapath2vec++来同时实现异构网络中的结构和语义关联的建模。
这里说说metapath的贡献：
下面我们看看metapath2vec是怎么样实现对异质网络编码的。
对于一个异质网络 ，目标是学习到 维的表达式，其中 的长度远小于邻接矩阵边长，并且同时保持图的结构信息与语义关系。
这部分划重点 ：虽然顶点的类型不同，但是 不同类型的顶点的表征向量映射到同一个维度空间 。由于网络异构性的存在，传统的基于同构网络的顶点嵌入表征方法很难有效地直接应用在异构网络上。
metapath2vec方法，着重强调对***序过程的改进。其训练过程方面的改进并不明显。
meta-path-based random walk
该随机游走方式可以同时 捕获不同类型顶点之间语义关系和结构关系 ，促进了异构网络结构向metapath2vec的Skip-Gram模型的转换。
此处有个 小技巧 。一般来说metapath的定义都是 对称 的，比如：一个meta-path的scheme可以是"o-a-p-v-p-a-o"。
这个时候可以将这一小节的内容对比上面4.1 ***序中的内容，可以发现metapath的第一个核心贡献：***序策略。
顾名思义，通过最大化条件概率来学习异质网络的顶点特征。
这个时候再次请出我们的一号主角，原始skip-gram的负***样下的目标函数：
有没有发现区别。本质上的区别非常细微。甚至可以说没有区别。因此，这部分最主要的贡献在“***序”升级。
上面我看到了metapath2vec对“上”部分的升级。下面我们看看metapath2vec++是怎么对“下”进行升级的。
主要两点：
首先，softmax函数根据不同类型的顶点的上下文 进行归一化，即是：
这里的目标函数和我们的一号主角虽然也没有本质区别。但是！但是！但是！异质网络的异质信息不仅仅在***序中体现出来，也在目标函数中被体现出来。我把metapath2vec的目标函数和metapath2vec++的目标函数放在一起比较看看：
这里也就引出了metapath2vec++在“训练”目标上的升级。
