1.启用开发者控制台 从steam进入CSGO，然后在游戏设置中首先将控制台打开（默认是关闭的） 2.创建机器人练习赛 点击开始游戏，在模式选择中选择机器人练习赛 再选择自己想要练习的地图，选择无电脑人模式，然后点击开始 3.输入对应游戏指令代码 开始游戏后，在游戏中按 “~” 键呼出控制
蝎子 基础 A+L：下段攻击 A+K：跃头攻击 A+J: 剐肠 A+I： 空格或者JK：反向投掷 D+空格：正向投掷 J或者K：拆解后投掷 I或者L：拆解前投掷 ;或者J+I：场景交互 特殊招式 ADJ：流星矛 SAK：（空中）地狱之口 组合技（高难度） I再J再I D+K再L A+J再L再K A+J再L再J 进化招式 ADJ再; SAK再; 终结技 ASSJ 连招 ADJ
A subject to B A服从于B - cred - = believe 相信，信任 partial 一部分的，偏袒的 impartial 公平的 rational 合理的 plausible 合理的 feasible 可行的 ridiculous 荒谬的 absurd 荒唐的 motionless = immobile 静止的 motive 动机；目的 mo
5890. 转换字符串的最少操作次数 给你一个字符串 s ，由 n 个字符组成，每个字符不是 'X' 就是 'O' 。 一次 操作 定义为从 s 中选出 三个连续字符 并将选中的每个字符都转换为 'O' 。注意，如果字符已经是 'O' ，只需要保持 不变 。 返回将 s 中所有字符均转换为 'O' 需要执行的
将一个骰子投掷 n 次，获得的总点数为 s，s 的可能范围为 n∼6n。 掷出某一点数，可能有多种掷法，例如投掷 22次，掷出 3 点，共有 [1,2],[2,1] 两种掷法。 请求出投掷 n 次，掷出 n∼6n 点分别有多少种掷法。 样例1 输入：n=1 输出：[1, 1, 1, 1, 1, 1] 解释：投掷1次，可能出现的点数
炸弹投掷路线主要还是使用射线来进行生成，原理是计算当前的投掷方向，往前发射一段距离，判断是否有触碰到物体，如果这个时候没有碰到物体则重新计算方向，当前地点，继续向计算好的方向发射射线，直到射触碰到到物体而已，当然也不能无止境去计算去改变方向，必须设置一个长度，某则在某些情况
One Person Game | ZOJ3329 难度 6 / 10 6/10 6/10 有一说一，是一道经典概率DP题，个人感觉至少省赛题。 但是看其他博客都是随便秒过的 ？？？
Console Variables Code: sm_gtrajectory 1 // Enable/disable plugin sm_gtrajectory_size 0.5 // Trajectory beam size, Min: 0.1 Max: 10.0 sm_gtrajectory_timestep 0.05 // Smaller value = more accurate, Min: 0.001 Max: 0.5 //Below CVar is for v1.1.1 &
题意：有N根木棍，每根木棍都有一个权值 其中有若干根可识别，若干根不可识别的，抽到了可识别的棍子，就不放回，抽到了不可识别的，就要放回 ，问所有棍子都至少被抽过一次后权值和的期望 不可识别的棍子，就相当于投掷一个质地均匀的骰子，问每一个面至少出现一次的期望投掷次数； 而这道题用到的是每
项目在统计UV/PV时用到了Druid的Hyper hyperunique算法，书上介绍这种算法求出的UV/PV存在一定误差，因此需要了解下误差来自哪里。 实现去重功能，最简单的就是使用set记录集合本身，缺点与前面Bloom Filter差不多，显而易见，需要大量内存空间。HyperLogLog为解决这个问题而生。 另外redis也
近日，谷歌机器人部门的科学家表示，他们已经打造出了对物理定律拥有“直观理解”的机器人。这个名为Tossingbot的机器人学会了抓取各式各样的物体，并将它们准确地投掷到超出其所能触及范围之外的盒子中。 能够有预测性地将物品投掷到指定位置并不是一件容易的事情，物品的形状、大
我的游戏学习日志1——恐龙快打 《恐龙快打》是由日本CAPCOM公司研发的一款街机游戏，改编自1993年美国CBS放送的《Xenozoic Tales》 。游戏主要讲述靠经典商业题材–"恐龙"来卖座。舞台设定在恐龙和人类共存的26世纪。在此作品中，道具的作用得到了很大的强化，所有的枪械道具都有弹
