有意思

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simpleBMP-非常简单的BMP读写项目

发现各种找到的库都非常巨大,抽象层次也很高,不能满足需求 自己刚写了一个C++读写bmp的类,支持8位灰度图,24位RGB图。 https://github.com/edimetia3d/simpleBMP 代码很短,其实看源码10分钟就了解干了些什么。 简要说明一下: 没有任何抽象,读取就是把bmp里的所有数据(是的,每个字节都用上了)都映射到某个定义过的变量。 保存就是把这些变量再写回磁盘。 其实最初是打算完全按照C来写的,对动态内存不太感冒,所以用了vector 读写部分用的还是fread fwrite,把vector的部分换成动态内存就完全可以在C下运行了。 每个变量的意思见 http://www.cnblogs.com/xiekeli/archive/2012/05/09/2491191.html 具体映射关系如下。 class ClImgBMP { public: ClBitMapFileHeader bmpFileHeaderData; ClBitMapInfoHeader bmpInfoHeaderData;

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伪随机触发-增强OR削弱?PA大招不如剑圣被动?

发本文前本来就是想看看斧王是否削弱,PA大和jugg被动哪个屌,途中发现这个伪随机很有意思,就弄来看看了。 名词解释: DOTA内伪随机触发: 对一个总体触发概率为的技能(注:高于0.4后伪随机效果不明显,如先锋盾等,此时按真随机应用就好)。在尝试触发时,若连续N-1次没有触发,则第N次触发时的真实触发概率为 详情见:PlayDota 例如 PA的暴击总体触发概率为0.15,那么它对应的C=0.03222。 第一次攻击时,真实触发概率为0.03222,若没有触发,第二次攻击的真实触发概率为0.03222*2……。若连续31次攻击都没有触发暴击,那么第32次的真实触发概率为1.0310,第32次攻击必暴。 结论先睹为快 首先请明确以下几点: (1)我们分析的是技能在一场战斗中收益的期望,而非特定的某场战斗,更不是对整局游戏。 同时,由于每次技能触发都会重置触发器,消除之前所有战斗的影响。所以我们仅从战斗前最近一次触发开始,来统计技能对单次战斗的效果。 (2)此图仅展示了几个较典型的曲线,其余都做过计算,大部分都在0.9左右到达平台,

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