生成无名杀技能代码;技能名∶鞭打,禁技能效果:在你的回合内你使用的杀无次数和距离限制且伤害加5


以下是一个简单的无名杀技能“鞭打”的代码示例,此代码适用于无名杀的lua脚本环境: ```lua -- 定义技能“鞭打” fumoSkill{ name = "鞭打", -- 技能名称 type = "compulsory", -- 技能类型为强制技能 frequency = "round", -- 技能发动频率为每回合 onUseCardCheck = function(self, player, card) -- 检查是否在自己的回合,且使用的牌是杀 if player:isTurn() and card:isKindOf("Slash") then -- 修改杀的使用规则,无次数和距离限制 card.usenum = -1 card.distance = 999 -- 为杀的伤害加5 card.extraDamage = (card.extraDamage or 0) + 5 end return true end } ``` 额外需要注意的逻辑点 1. 此代码假设“Slash”是无名杀中代表“杀”这一卡牌类型的标识,若实际环境中“杀”的标识不同,需要进行相应修改。 2. 技能代码中的 `extraDamage` 是增加伤害的方式,若无名杀实际计算伤害的逻辑与此不同,可能需要调整代码。 3. 该代码未考虑其他技能或卡牌效果可能对“杀”的次数、距离和伤害产生的冲突,在复杂场景下可能需要添加更多的逻辑判断。 [2025-07-02 21:15:49 | AI写代码神器 | 338点数解答]
- 优化并整合成一个子程序:.版本 2 .支持库 iext .支持库 spec .子程序 坐标数组去重, 图色返回信息, 公开 .参数 原始坐标数组, 坐标数组, 数组 .参数 距离阈值, 整数型 .局部变量 结果数组, 图色返回信息, , "0" .局部变量 i, 整数型 .局部变量 j, 整数型 .局部变量 是否重复, 逻辑型 .局部变量 距离, 双精度小数型 .如果真 (取数组成员数 (原始坐标数组) ≤ 0) 返回 (结果数组) .如果真结束 加入成员 (结果数组, 原始坐标数组 [1]) .计次循环首 (取数组成员数 (原始坐标数组), i) 是否重复 = 假 .如果真 (i = 1) 到循环尾 () .如果真结束 .计次循环首 (取数组成员数 (结果数组), j) 距离 = 求平方根 (求次方 (原始坐标数组 [i].x - 结果数组 [j].x, 2) + 求次方 (原始坐标数组 [i].y - 结果数组 [j].y, 2)) .如果真 (距离 ≤ 距离阈值) (2181点数解答 | 2025-07-23 10:26:29)89
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)203
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)226
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)267
- 商品展示模块 前端页面:productlist.jsp、productdetail.jsp 后端逻辑:productservlet 处理获取商品列表与详情请求 实现商品分页显示、按类别或关键词搜索功能 前端页面渲染与交互 使用 jsp、el、jstl 渲染商品数据 使用 css 优化页面样式,确保用户界面美观统一 使用 javascript 实现简单的前端交互,如商品图片切换、下拉菜单 搜索与过滤功能 在 productlist.jsp 实现搜索栏,允许用户输入关键词进行搜索 后端根据搜索条件查询数据库,返回符合条件的商品列表 使用 jstl 循环输出商品数据,并实现价格或类别过滤选项(19点数解答 | 2024-12-13 15:00:43)228
- 技能;改命 效果;锁定技,在你的判定牌生效前,你观看牌堆顶的七张牌并选择一张作为判定结果,此结果不可更改(45点数解答 | 2025-09-23 23:06:05)24
- 技能;改命 效果;锁定技,在你的判定牌生效前,你观看牌堆顶的七张牌并选择一张作为判定结果,此结果不可更改(44点数解答 | 2025-09-23 23:07:01)18
- 生成无名杀技能代码;技能名∶鞭打,禁技能效果:在你的回合内你使用的杀无次数和距离限制且伤害加5(338点数解答 | 2025-07-02 21:15:49)58
- 生成无名杀技能代码;技能名:鞭打,技能效果∶出牌阶段,你使用的杀无次数和距离限制且伤害加5(470点数解答 | 2025-07-02 21:25:56)54
- 题目:按照以下步骤在 pycharm 中进行自动化测试脚本编写,并执行脚本。 步骤: (1)从 selenium 中引入 webdriver; (2)使用 selenium 模块的 webdriver 打开谷歌浏览器; (3)在谷歌浏览器中通过 get 方法发送网址eshop测试平台登录页面; (4)增加智能时间等待 5 秒; (5)查看登录页面中的用户名输入框元素,通过 css_selector 属性定位用户名输入框,并输入用户名(用自己注册的用户); (6)查看登录页面中的密码输入框元素,通过 xpath 属性定位密码输入框,并输入密码(用自己注册的用户对应密码) ; (7)查看登录页面中的登录按钮元素,通过 class_name 方法定位登录按钮,使用 click()方法点击登录按钮进入eshop测试平台首页; (8)在eshop测试平台首页通过 link_text 方法对“我的订单”按钮进行定位,使用 click()方法点击“我的订单”(304点数解答 | 2024-11-06 15:38:30)312
- clc; clear; % 邻接矩阵表示图的边权重 (距离) distance_matrix = [ 0, 2, 5, 4, inf, 4; 2, 0, 2, inf, inf, 1; 5, 2, 0, 3, 3, inf; 4, inf, 3, 0, 1, inf; inf, inf, 3, 1, 0, 1; 4, 1, inf, inf, 1, 0 ]; num_cities = size(distance_matrix, 1); % 城市数量 % 遗传算法参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代代数 crossover_rate = 0.8; % 交叉概率 mutation_rate = 0.2; % 变异概率 % 初始化种群 population = zeros(pop_size, num_cities); for i = 1:pop_size population(i, :) = randperm(num_c(128点数解答 | 2024-11-25 02:48:03)147
- 修正clc; clear; % 邻接矩阵表示图的边权重 (距离) distance_matrix = [ 0, 2, 5, 4, inf, 4; 2, 0, 2, inf, inf, 1; 5, 2, 0, 3, 3, inf; 4, inf, 3, 0, 1, inf; inf, inf, 3, 1, 0, 1; 4, 1, inf, inf, 1, 0 ]; num_cities = size(distance_matrix, 1); % 城市数量 % 遗传算法参数 pop_size = 100; % 种群大小 max_gen = 200; % 最大迭代代数 crossover_rate = 0.8; % 交叉概率 mutation_rate = 0.2; % 变异概率 % 初始化种群 population = zeros(pop_size, num_cities); for i = 1:pop_size population(i, :) = randperm(num(360点数解答 | 2024-11-25 02:48:49)147