绝望之塔奖励，dnf哪些图不需要疲劳值？
地下城不消耗疲劳的的情况有： 领主之塔，死亡之塔，迷妄之塔，总之各种塔= =~ 星期1和星期3晚上8-9点的南部溪谷和星期六和星期天下午3点的怪物攻城。
还有几个是很少疲劳的 ，例如远古和冰宫都是6PL， 冰心用两点疲劳。
不需要疲劳的： 南部溪谷限时开启。 周2和周4 牛头乐园。
迷失的宝藏（要70级以上） 发电站的赫拉斯（需到达74） 乔安费雷诺的计划，每日一次免费，消耗100点疲劳送一张票。
还有就是几个塔：迷茫和绝望和极限祭坛（有每日次数限制） 周6和周7的怪物攻城打了有回复疲劳的奖励， 限时开启的领主之塔，记得要60级以上。 还有就是部分活动（官网会有具体开启时间）。
机器学习是什么意思？
什么是人工智能？
要了解什么是机器学习，必须首先查看人工智能（AI）的基本概念。AI被定义为表现出与人类相似的认知能力的程序。使计算机像人一样思考并以我们的方式解决问题是人工智能的主要宗旨之一。人工智能是一个总括性术语，用于表示所有可以像人类一样思考的计算机程序。任何具有特征（例如自我完善，通过推理学习）甚至基本的人类任务（例如图像识别和语言处理）的计算机程序都被视为AI的一种形式。人工智能领域包括机器学习和深度学习的子领域。深度学习是机器学习的更专业版本，它利用更复杂的方法来解决难题。但是要注意的一件事是机器学习和人工智能之间的区别。虽然机器学习是概率性的（可以解释输出，从而排除了AI的黑匣子性质），但深度学习却是确定性的。
人工智能将成为一个伟大的变革者，它将提高许多部门的效率，并实现创造更高价值的服务，从而带动整体经济增长，是推动社会进步的强劲引擎。
什么是机器学习？机器学习是最流行的预测未来或对信息进行分类以帮助人们做出必要决策的技术。机器学习算法经过实例或示例训练，从中可以从过去的经验中学习并分析历史数据。因此在遍历示例的过程中，它能够识别模式以便对未来做出预测。
机器学习是人工智能（AI）的一种应用，它使系统能够自动学习并从经验中进行改进，而无需进行明确的编程。机器学习专注于计算机程序的开发，该程序可以访问数据并自己学习。学习的过程始于观察或数据，例如示例，直接经验或指导，以便根据我们提供的示例查找数据模式并在将来做出更好的决策。主要目的是允许计算机在没有人工干预或帮助的情况下自动学习，并相应地调整操作。但是，使用经典的机器学习算法，文本被视为关键字序列；相反，基于语义分析的方法模仿了人类理解文本含义的能力。
事实证明，机器学习（ML）是过去十年中最具颠覆性的技术进步之一。在竞争日益激烈的科技世界中，ML使企业能够快速跟踪数字化转型并进入自动化时代。甚至有人可能认为AI/ML必须在某些垂直领域保持相关性，例如数字支付和银行中的欺诈检测或产品推荐中。
机器学习定义为对计算机程序的研究，该程序利用算法和统计模型来进行推理和模式学习，而无需进行明确的编程。在过去的十年中，机器学习领域取得了重大发展。
机器学习和人工智能的关系。机器学习是AI的专有子集，仅保留给可以动态改进的算法。它们不是像许多AI程序一样针对一项任务进行静态编程的，即使在部署它们之后也可以进行改进。这不仅使它们适用于企业应用程序，而且还是一种在瞬息万变的环境中解决问题的新颖方法。机器学习还包括深度学习，这是掌握AI未来关键的专业学科。深度学习具有神经网络的功能，神经网络是一种基于人脑物理结构的算法。神经网络似乎是AI研究中最有生产力的发展方向，因为它可以比以前更紧密地模拟人脑。借助机器学习算法，AI不仅可以执行编程要完成的任务，还可以进行开发。在ML进入主流之前，AI程序仅用于自动化业务和企业环境中的低级任务。这包括诸如智能自动化或基于规则的简单分类之类的任务。这意味着AI算法仅限于其处理范围。但是，通过机器学习，计算机能够超越编程的要求，并随着每次迭代而不断发展。
机器学习从根本上与人工智能不同，因为它具有发展的能力。使用各种编程技术，机器学习算法能够处理大量数据并提取有用的信息。这样，他们可以通过从提供的数据中学习来改进以前的迭代。
人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉有什么区别？人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉将成为历史上最大的技术革命。
人工智能是计算机科学的一个子集，通过运行程序，机器看起来像是智能的。这是一个非常广泛的主题，涉及从购物中心的自动门到当今建造的最智能系统的所有内容。
机器学习是一种为计算机提供一组规则和任务，然后让计算机找出完成这些任务的方法的实践。机器本质上是在没有知识的情况下启动的，通过反复试验得出了合适的解决方案。机器学习的动力是神经网络。
神经网络是一种算法和数据结构，旨在让机器根据一系列输入来分类和预测输出。神经网络是大脑的类似结构。它由节点（脑细胞），连接和权重组成，并遵循“梯度下降”原理。网络具有两种操作模式：训练和推理。在训练模式下，许多数据集被馈入输入节点，并调整权重。在推论模式下，未知数据被馈送到输入节点，并且系统建议输出。对神经网络的理解还有很多，但这是一个非常广泛的概述。神经网络通常非常复杂，需要大量的计算能力来训练。
深度学习网络在其中使用神经网络。深度学习网络和神经网络架构有很多共同点。它们都具有输入和输出层以及训练和推理模式。但是，通常在深度学习网络中会实现卷积和最大池化之类的一些新的转折，以使算法运行更快并允许进行更深的计算。简而言之，可以将深度学习网络视为神经网络的网络。
计算机视觉是一种通过传感器为机器提供其周围环境知识的实践。过去，这是非常脆弱和复杂的任务，需要特定的量身定制的算法来分析像素。这些算法不灵活，必须在特定情况下使用，并且极易受到旋转和光照的影响。硬件GPU的速度和数量方面的最新发展使计算机能够利用深度学习网络来帮助缓解标准计算机视觉算法中遇到的问题。
人工智能是使用计算技术扩展人类智能的科学技术，它包含众多领域，计算机视觉就是其重要的一个研究方向；机器学习是实现人工智能的方法之一，而深度学习又是一种具体实现机器学习的技术。
机器学习的历史机器学习的历史非常复杂，机器学习不是一个整体的概念，而是在过去70多年或更久的时间里有各自不同起源的集合、工具和技术。但是仍然有一些时间点可以被标记为足够重要，足以使我们今天所看到的形式体现出机器学习，下面给出了机器学习历史中发生的一些里程碑：
研究时期（1940年代以前）。在1940年前的这一时期，研究将机器学习和AI视为简单的科幻小说。研究人员几乎不知道他们所认为的小说会在几十年后变成现实。机器学习的历史始于广泛的研究，没有实际的愿景转化为我们今天所理解的机器学习。
从意图到行动（直到1980年）。在1943年，第一个神经网络播下了将小说变成现实的种子。在那之后，研究和应用在机器学习的历史上与光速并驾齐驱。对计算机进行欺骗性测试以欺骗人类以至于认为前者是人类，这也成为了真实智能的证明。最近的算法诞生于1967年，奠定了非常基本的模式识别框架。在此之前，此类场景只为大屏幕保留，但是机器学习将它们带入了现实生活。
科幻小说到现实（1980-2000）。机器学习历史上稳步增长的发展开始使一些最牵强的科幻小说栩栩如生。1981年，世界引入了基于解释的学习，使计算机可以丢弃不重要的数据。IBM的Deep Blue击败人类世界象棋冠军。毫无疑问，1980-2000年将以前的基础变成了现实，并为直接提供业务收益的现代机器学习奠定了基础。
现代机器学习（2000年后）。2006年是“深度学习”一词的诞生之年。目的是阐明计算机可以看到和区分图像和视频中的对象和文本。语音识别和图像标记是深度学习的现代应用。2011年Google Brain诞生了，它能够发现和分类像猫一样的物体。Google神经网络可以以81.7％的准确度检测人脸。2014年是Facebook开发DeepFace的一年。机器学习的现代时代激发了许多有意义的合作并创造更好的生活质量。
我们所拥有的技术将随着新的一天而展开。但是，可以肯定的是，机器学习及其与其他数字干扰（如IoT，虚拟现实）的协作无疑为更有意义和更具生产力的未来奠定了基调，未来可期！
机器学习如何工作？随着数据的指数增长，需要一种能够处理这种海量数据的系统。像深度学习这样的机器学习模型允许通过准确生成预测来处理绝大多数数据。机器学习彻底改变了我们感知信息的方式以及从中获得的各种见解。
这些机器学习算法使用训练数据中包含的模式来执行分类和将来的预测。每当将任何新输入引入ML模型时，它就会将其学习到的模式应用于新数据，以进行将来的预测。根据最终精度，可以使用各种标准化方法来优化其模型。这样，机器学习模型将学习以适应新的示例并产生更好的结果。
机器学习的类型。机器学习算法可以分为以下三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。
与任何方法一样，有多种方法来训练机器学习算法，每种方法各有优缺点。要了解每种机器学习的利弊，我们必须首先查看它们摄取什么样的数据。
写在最后机器学习是人工智能的一种应用，它使系统无需进行编程或监督即可学习和改进，它从数据或经验中学到的方法的集合。遗传算法和群体智能被认为是从周围环境中学习的方法。成熟度促进了本领域方法的统计和概率基础。因此，如今机器学习的成熟化带给我们的要点是，它将很快成为主流领域，人们将工作并依赖于机器学习。同时作为一种不断发展的语言，持续的技术进步必将冲击机器学习领域，这将塑造机器学习的未来。
以上是我的浅薄之见，欢迎指正，谢谢！
梦幻模拟战的绝望之城打法？
梦幻模拟战绝望之城打法详解一、通关奖励
圣魔晶 ×30
梦幻模拟战绝望之城打法详解二、战斗思路
两部分，先是一个小型智力游戏，用妹妹踩右下角的绿圈翻栏杆一直往上走就行。
第二部分要杀皇帝，先杀小兵，再用马修禁疗，就行。
本身基本没有什么难度，记得路线和小怪的分布就可以。
中间记得要禁疗，要不然会打的很久，除此之外也没有什么。
梦幻模拟战绝望之城打法详解三、活动介绍
秘境限时活动：异想的幻戏城
活动时间：3月10日10：00-3月31日23：59
活动期间，在「异想的幻戏城」秘境关卡中战胜敌人、赢取活动积分兑换SR级英雄羽柴当麻碎片、限定头像框「决斗樱华」等丰厚奖励!
跟她妈犟嘴？
高一女孩不爱学习，睡懒觉，迷恋手机，顶嘴，家长该怎么办？
题主的问题里有一以下信息，
1、孩子不爱学习，
2、孩子迷恋手机，
3、孩子叛逆
归结为一点，孩子很叛逆，家长很焦虑。
答案是，不管、不问、不教。只专注于家长自己的事就可以了，就是家长把自己的事做好，不要再管孩子了。
一、发现孩子的优点听到这个解决方案时，题主会有些隐隐的不安，马上就会反驳说——这不可能，你是站着说话不腰疼，她是我的孩子，我不管她，谁管她？
如果你已经愤怒了，显然您对这个答案并不满意。我们可以舍弃这个答案，看看第二个可能选择。
题主想管孩子，想让孩子进步，那题主愿意发现自己孩子的优点，并把它说出来吗？
能，还是不能？
如果题主不能做到，那就回归到第一个答案——不要再管孩子了。因为如果你不去发现孩子的优点，并赞美她，那你用什么方法使她动起来呢？
小时候，孩子如果不听话，骂一顿，打一顿，她马上就可以按着你的想法来了。可是年龄大了呢？无论是批评，还是许以好处——买衣服、买手机？你会发现除了憋一肚子气，你毫无办法！
二、夸孩子的难处在哪里？如果题主选择走第二条路——夸孩子。那么我们需要明白，为什么要夸孩子？
心理学上讲，亲密关系+管理=顺从。所以，题主要想对孩子施加影响，需要处理好和孩子之间的关系，才能更好的施加自己的影响。
夸孩子的难处在哪里？
1、认知问题。父母认为自己是孩子的爸妈，有权利管理孩子。所以，夸孩子完全没有必要！
实际上，孩子已经长大，对待孩子就和对待朋友没有什么区别。题主可以找找对待周边朋友的感觉。让朋友高兴的方法，最直接、最方便的就是夸对方。
我们还要明白不是因为你们有血源关系，你们就会有亲密关系。没有亲密关系，就常常出现“交浅言深”的尴尬情况。
还有刚开始夸孩子，家长有点开不了口。同样孩子也有点不大适应的，她可能会对你的赞美不屑一顾。
但是，不管孩子如何反应，家长找到孩子进步的地方，就夸！
如果家长做不到，请回到上文的第一个选择——做好家长自己的事即可！
2、不知道如何夸孩子。因为中国的父母习惯找孩子缺点，并进行批评。而且它几乎成了我们家长的本能。
比如，美国孩子和中国孩子踢足球。中国孩子进了9个球，美国孩子只进了一个球。中国家长就会说，我们本来有三个球是可以进去的。可是你们失误了！好好反思一下。美国父母呢？他们告诉孩子，你们进的那个球太棒了！配合的很好。
这里不是比较谁的教育方式更好。而是说，我们家长的视角需要变换一下。以便更容易找到孩子的优点，来增加父母和孩子的关系。
比如说，在孩子吃早饭的时候，很显然她起来晚了。家长可以说，昨晚是不是学得太晚了，别太累了。
再比如，看到孩子玩手机，你装作不知道，只是告诉孩子，不要一直用手机学习，别累坏了眼睛。活动一会再学，或吃点再学。
孩子在吃饭时一直在玩手机，你可以说，不要再学了，这样会消化不良。吃完饭也要多休息一下。晚上很晚手机，你可以装作看不见。
在改变的前期，你可能是咬着牙在夸孩子——不是出自内心。可是，慢慢的，希望题主能真得发现孩子的优点，并能从内心感受到喜悦。
三、不教、不管和不问的合理性我们已经理解了，想对一个青春期的孩子施加影响最主要的是要有好的关系。
如果你们的关系不好，孩子就不会听你的。就会出现“逆生长”——“你让我往东，我偏要往西”。
不让她玩手机，她因为讨厌你的唠叨，为了逃避她的愤怒的情绪，她可能玩的更“带劲”。
最糟糕的是，她的精力都花在和不和谐的关系对抗上，根本没有机会反思自己的行为。尤其孩子到了高二，学科难度变大，自己日趋成熟，再加上和父母关系不好，很可能不会反思如何进步，而会想，找个人家嫁了算了，不需要如何努力——同样是在逃避一些东西。
所以从长远来看，家长和孩子关系不好，更不利于孩子的发展。如果你不知道如何夸孩子，就用“三不原则”来处理和孩子之间的关系。
虽然起效慢，但是却给孩子留下来更多的时间，去反思。尤其到了高二，想通了，成绩一样能赶上来。
总之，不让她“逆生长”，就是让她在进步。
采用这个“三不”策略同样有困难。比如你看到孩子玩手机是，就很焦虑，很想去训斥孩子。忍！看到孩子睡懒觉时，忍！老师反应孩子没养成作业时，忍！（千万不要向老师告状）。她熬夜，忍！
告诉自己，自己只要能忍得住，就是为了孩子好。
写在最后，夸孩子真得是为了孩子好吗？不全是，很多的是帮助家长减少焦虑。因为根据自然法则，如果关注优势，我们就会充满力量。如果关注焦虑，我们就疲惫不堪。请记住，“坏”孩子是父母逼出来的，好孩子是父母“熬”出来的。都说说和大叔发生了什么事情？
所谓的大叔也就是那种油腻大叔，一般的大叔女孩子都很少主动去理睬，而那些大叔中的极品也都是装出来女人们惯出来的成熟，比如阅历是要比那些浅薄的女子来的多，而所谓的知识或许是与生俱来的，在有就是物质是靠一年又一年的打拼而积累出来的
我就遇到过一位大叔，能说会道的很，简直把我这个爱好文学，也算是见识多广的女人给迷得晕头转向，一度认为我得拿下他。但从慢慢的接触中让我深感，这位油腻大叔可能不是我一个人对他有好感，而是最起码有五六个妹子一心一意向他靠拢着，只求大叔指点一二。
为他在群里争风吃醋的大有人在。而他却时不时在群里为我出头说好话，让我在感激他的同时也受到了其他女子的攻击，从而迫使我对他有更深的好感。由此我们有了见面的机会，但他真的失算了，他这位拿着枪的大叔被我这只“愣头青”给耍了。
为了在我面前展示他的爱好以及朋友的层次，他竟然带我去他师弟的画廊。然当我看到他师弟之后，我才明白，这才是我所需要触碰和了解的大叔。我被他的画而折服，白净的脸庞，细长的手指，似笑非笑的眼神，嘴角的弯度恰是让人有一探究竟的念想，他像极了我的偶像张国荣哥哥。
这个时候犹如一股春风让我一下有了窥探的动力，而他的师哥竟然被我们蒙在了鼓里。每到周末他都会开车带我去他师弟的画廊，而期间我们会找借口一起去买菜，因为师弟喜欢自己做饭而且手艺很棒，我们岂有不吃的道理。
然在路上我们会探讨文学以及画画的技巧，从一开始的遇见，我们彼此都明白，谁都逃不开这张“情网”了。我们相处的很愉快，可以说就像两个老朋友一样，不需要多说什么，一个眼神就能领略所有。但不管再怎样小心谨慎，还是被大师兄发现了。从此大叔再也不带我去他师弟那里了，他说“你们早就把我卖了。
结语：所谓的大叔只是比那些还没经历过风雨的男人多了些沧桑和见解以及口袋里的皮夹子厚实些。其他没啥两样。但最大的优点是想得开，看得明，放得下。