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【药剂工艺】手把手教你安装Mod
4.1万
13
2022-12-30 22:27:52
未经作者授权,禁止转载
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课程总结
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最近问的人非常多,所以单独出一期视频手把手讲一下。 各个链接: Mod框架BepInEx:github.com/BepInEx/BepInEx/releases Mod网站N网:www.nexusmods.com/potioncraftalchemistsimulator/mods/ Mod网站ThunderStore:potion-craft.thunderstore.io 自动讨价还价Mod:
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下Mod的时候注意看日期,2021年的老mod就不要下载了,肯定失效了。
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创建者:阿斯顿邪恶公爵
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序章
03:55
第一集:褪色者
43:01
第二集:环亚基尔湖
46:24
第三集:亚基尔飞龙
31:35
第四集:海边洞窟
37:29
第五集:海德要塞
41:25
第六集:大道下洞穴
38:25
第七集:摩恩城
42:21
第八集:亚人女王
48:44
第九集:黄金树化身
42:09
第十集:病村
29:51
第十一集:熔炉百相
36:49
第十二集:战士壶亚历山大
33:38
第十三集:恶兆马尔基特
42:01
第十四集:接肢葛瑞克
01:09:23
第十五集:一阶段全NPC剧情补充
49:23
第十六集:利耶尼亚湖
38:33
第十七集:白金村
34:37
第十八集:候王礼拜堂
28:21
第十九集:王室铁匠
29:33
第二十集:卡利亚城寨
45:42
第二十一集:邂逅月之公主
31:56
第二十二集:利耶尼亚湖东
45:23
第二十三集:晚安罗杰尔
50:07
第二十四集:断崖下墓地
37:48
第二十五集:白金之女
38:45
第二十六集:辉石龙 史玛拉格
35:02
第二十七集:学院结晶洞窟
21:55
第二十八集:癫火村
36:23
第二十九集:拉达冈的红狼
34:21
第三十集:满月女王蕾娜菈
35:43
第三十一集:希芙拉河
59:25
第三十二集:熔岩土龙 马尔卡
34:35
第三十三集:雷亚卢卡利亚结晶坑道
35:51
第三十四集:名刀月隐
45:55
第三十五集:D的死亡
47:28
第三十六集:老将欧尼尔
35:08
第三十七集:米莉森
52:53
第三十八集:桂奥尔龙墓
45:12
第三十九集:拉塔恩战斗祭典
26:18
第四十集:星星坠落地
43:59
第四十一集:另一位D
52:16
第四十二集:亵渎神人之罚
39:13
第四十三集:菈妮的秘密
29:11
第四十四集:黑夜彼端的孤独
32:59
第四十五集:月光下的婚礼
49:26
第四十六集:孤独的成神之路
35:39
第四十七集:狩猎神祇之人
50:42
第四十八集:密格尔火山
49:44
第四十九集:我亲爱的徒弟
54:33
第五十集:英雄与猎犬骑士
33:01
第五十一集:坠入火山的星星
41:30
第五十二集:狩猎褪色者
32:18
第五十三集:菈雅
01:13:02
第五十四集:亚坛高原
39:22
第五十五集:王室裁缝
35:31
第五十六集:米莉森的义手
39:06
第五十七集:血指猎人的末路
42:35
第五十八集:风车村的剥皮庆典
49:53
第五十九集:熔炉骑士 奥陶琵斯
48:37
第六十集:黄金树脚下
44:07
第六十一集:王城罗德尔
50:28
第六十二集:狩猎白狼战鬼
39:36
第六十三集:恶兆王蒙葛特
39:10
第六十四集:癫火封印
01:24:10
第六十五集:鲜血王朝
51:22
第六十六集:狩猎霍斯劳
49:29
第六十七集:亵渎君王拉卡德
32:56
第六十八集:索尔城
56:14
第六十九集:最接近王座之人
31:31
第七十集:通往圣树的密道
34:40
第七十一集:化圣雪原
40:18
第七十二集:冰原大土龙
40:59
第七十三集:仪典镇的黑夜
37:08
第七十四集:米凯拉的圣树
31:53
第七十五集:不屈的米莉森
53:14
第七十六集:猩红女武神玛莲妮亚
28:46
第七十七集:最初的死者
51:29
第七十八集:一等情事
35:39
第七十九集:崩坏的法姆亚兹拉
48:06
第八十集:龙王普拉顿桑克斯
47:00
第八十一集:命定之死
31:15
第八十二集:艾尔登之王
51:58
骑马与砍杀1战团149难度统一卡拉迪亚实况解说,最舒服奴隶贩子流打法(已完结)
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(1)急速开局,日瓦车则开厂
57:05
(2)持续开厂中...(注意咳嗽)
49:53
(3)9人不离队NPC以及赏金小队
46:57
(4)三个国家的工厂
57:26
(5)攒钱之路
49:59
(6)全图工厂
37:56
(7)招兵买马
57:10
(8)开战吧
54:32
(9)奇迹,德赫瑞姆自立!
43:41
(10)自立暂时失败,艰难的保卫战
56:36
(11)全卡拉迪亚最豪华城池
01:00:00
(12)最强的敌人罗多克
01:02:41
(13)自立成功,进入帝王之路
01:05:50
(14)游刃有余面对两国
01:01:26
(15)战争中的和平时期
01:08:44
(16)拿下乌克斯豪尔
52:50
(17)战争停止,无所事事
54:04
(18)计划灭掉斯瓦迪亚
01:01:54
(19)计划被迫停止
49:08
(20)进攻萨兰德
59:33
(21)攻城与守城
01:07:55
(22)开战斯瓦迪亚
49:05
(23)斯瓦迪亚的最后一口气
01:04:27
(24)双线作战
01:01:22
(25)攻占帕拉汶与维鲁加
01:22:11
(26)选拔优秀领主时间
44:26
(27)失去的东西我会抢来
01:01:36
(28)大胜利!维基亚血亏
01:16:08
(29)三方接战
01:02:41
(30)骑士之国的末路
56:13
(31)步战双雄
01:11:01
(32)步战双雄的陨落(上)
01:18:06
(33)步战双雄的陨落(下)
01:06:40
(34)雪原与沙漠
01:23:54
(35)崎岖坎坷的灭掉萨兰德
01:04:58
(36)库吉特灭亡
01:32:34
(37)始于雪原,终于雪原(完结)
12:14
【药剂工艺】手把手教你安装Mod
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黑桐谷歌【死亡搁浅2冥滩之上】游戏视频攻略解说
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00 序章
36:13
01 墨西哥-前往北部节点城C1
20:44
02 墨西哥 剧情-第一次使用私人套间
14:56
03 墨西哥 前往自由镇 战斗-米尔人
27:21
04 墨西哥 夺回送往C1南部配送中心的开罗尔浓度测量仪
25:14
05 墨西哥 清里原地球物理研究实验室附近的BT
18:30
06 关键剧情-亡人 BOSS战-巨型BT
27:00
07 墨西哥 最后两处节点网络接通
23:11
08 关键剧情-送给洛的礼物
28:02
09 关键剧情-DHV麦哲伦号
15:49
10 关键剧情-穿越板块门 抵达澳大利亚
21:11
11 澳洲西南 政府基地接通开罗尔网络
17:31
12 澳洲西南 独行指挥官网络接通 战斗-窥伺者BT
35:01
13 澳洲西南 西部环境观测站 战斗-超远狙击
25:48
14 澳洲西南 新垣结衣老公 战斗-破坏通讯干扰器
24:46
15 澳洲西南 完成基建 可以跳过不看
34:56
16 关键剧情 BOSS战-巨型机械
30:03
17 关键剧情-焦油人 澳洲西南 开通单轨列车
39:02
18 墨西哥 送货准备 战斗-削弱匪帮
37:00
19 关键剧情-小雨
41:20
20 澳洲西部 送货到北部环境观测站
37:22
21 关键剧情-明日 BOSS战-神秘男子
37:43
22 澳洲西部 剿灭匪帮 回收危险装备
22:45
23 澳洲西部 剧情-明日醒来了 接通F2南部配送中心网络和轨道交通
27:58
24 澳洲南部 利用单轨列车向西堡节点城运输门震救援物资
16:10
25 澳洲西北 从武装分子手中救回寻水师的朋友
21:51
26 关键剧情-明日何处寻
40:31
27 关键剧情-心人与BB
22:00
28 澳洲北部 披萨大厨 建筑师 数据科学家
50:14
29 关键剧情-母佑社区与布里吉婴
29:46
30 关键剧情 休息与泡温泉时的彩蛋
19:33
31 澳洲北部 运输修复麦哲伦号的材料(运输大考)
38:43
32 关键剧情-希格斯VS神秘武士
34:15
33 关键剧情-麦哲伦号难得的休息日
33:33
34 澳洲北部 接通拓荒者的网络
10:13
35 关键剧情?披萨大厨的秘技
16:23
36 澳洲东部 运往东堡节点城(F4)并开通网络
28:01
37 关键剧情 再遇涅槃界的神秘男子
38:02
38 澳洲东部 时间生物学家
13:40
39 关键剧情 神秘男子与山姆的过去
18:52
40 澳洲东部 无头骑士追车战
13:48
41 澳洲中部 宏基因组学家
14:34
42 澳洲中部 F5东部配送中心 战斗-B可梦
28:53
43 关键剧情-和偶人探讨目前为止的各种状况
07:31
44 澳洲中部 摧毁幽灵机甲制造工厂
16:53
45 澳洲中部 冒险家与冒险家的儿子
20:46
46 关键剧情 心人、亡人和偶人
20:06
47 澳洲中部 渔人的开罗尔网络
18:24
48 澳洲中部 东部环境观测站
16:54
49 关键剧情-育儿仓上的线索
11:47
50 澳洲中部 航空工程师(索道修通)
35:38
51 澳洲中部 第三次救回冒险家
20:53
52 澳洲中部 幽灵猎手 营救森林火灾区哭泣的孩童
08:39
53 关键剧情-麦哲伦号遇袭 BOSS战
20:37
54 澳洲中部 幻影机匠
22:59
55 澳洲南部 南堡节点城(F6)
28:24
56 关键剧情-心人对BB的调查报告 澳洲南部-焦油治疗师
13:57
57 澳洲南部-返回运送修复DHV和制造火箭筒的货物
15:16
58 战斗-对战大群幽灵机械
22:01
59 关键剧情-治愈山姆的痛苦
22:13
60 澳洲南部-F7北部配送中心(超远运输大考)
33:27
61 关键剧情-尼尔·潘纳
35:29
62 BOSS战-焦油湖之主
15:33
63 澳洲中部 第四次救回冒险家
19:25
64 BOSS战-捕获手形BT
16:17
65 速运挑战 6分钟穿越雪山 466订单 幽灵猎手-F5东部配送中心
08:10
66 关键大战-终堡节点城
50:06
67 关键剧情-APAS
40:31
68 最后的节点 BPAS和不可能先生
26:09
69 关键战斗-回到墨西哥 BOSS战 巨型BT滨蟹
34:50
70 大结局 上
01:07:40
71 大结局 下
52:29
【中英双语】吴恩达深度学习神经网络教程,涵盖CNN、RNN、GAN、DQN、GNN和transformer等人工智能核心知识点,超级适合零基础小白入门学习
3734播放
1.0 深度学习概论
05:33
1.1 什么是神经网络
07:17
1.2 监督学习与神经网络
08:30
1.3 监督学习与神经网络
10:22
2.1 二元分类
08:24
2.2 逻辑回归
06:00
2.3 逻辑回归损失函数(
08:12
2.4 梯度下降(
11:24
2.5 导数(
07:11
2.6 更多导数示例(
10:28
2.7 计算图(
03:34
2.8 计算图求导数(
14:35
2.9 逻辑回归梯度下降(
06:43
2.10 m示例上的梯度下降(
08:01
2.11 向量化(
08:05
2.12 更多向量化示例(
06:20
2.13 向量化逻辑回归(
07:33
2.14 向量化逻辑回归的梯度输出(
09:38
2.15 Python中的广播(
11:07
2.16 python numpy向量的注释(
06:50
2.17 Jupyter iPython 笔记本的快速浏览(
03:44
2.18 逻辑回归损失函数的解释(选修)(
07:15
2.19 Pieter Abbeel访谈(选修)(
16:04
3.1 神经网络概览(
04:27
3.2 神经网络的表现形式(
05:15
3.3 计算神经网络的输出(
09:59
3.4 多样本向量化(
09:06
3.5 向量化实现的解释(
07:38
3.6 激活函数(
10:57
3.7 为什么需要非线性激活函数(
05:37
3.8 激活函数的导数(
07:58
3.9 神经网络的梯度下降(
09:58
3.10 反向传播的直觉(选修)(
15:49
3.11 随机初始化(
07:58
4.1 深L层神经网络(
05:52
4.2 深层网络中的正向传播(
07:16
4.3 正确的矩阵维数(
11:11
4.4 为什么深度这么有理(
10:34
4.5 为深层神经网络构建模块
08:34
4.6 正向和反向传播(
10:18
4.7 参数vs超参数(
07:18
4.8 这与大脑的关系是什么(
03:18
5.1 训练 开发 测试集(
12:05
5.2 偏见 方差(
08:47
5.3 机器学习的基本配方(
06:22
5.4 正则化(
09:43
5.5 为什么正则化可以减少过拟合(
07:10
5.6 正规化抛弃(
09:26
5.7 理解抛弃(
07:05
5.8 其他的正则化方法(
08:25
5.9 归一化输入(
05:31
5.10 梯度消失 爆炸(
06:08
5.11 深度网络权值初始化(
06:13
5.12 梯度的数值近似(
06:36
5.13 梯度检查(
06:35
5.14 梯度检查实施须知(
05:19
6.1 小批量梯度下降(
11:29
6.2 理解小批量梯度下降(
11:19
6.3 指数加权平均(
05:59
6.4 理解指数加权平均(
09:43
6.5 指数加权平均数的偏差修正(
04:12
6.6 动量梯度下降(
09:21
6.7 RMSprop(
07:42
6.8 适应性矩估计(Adam)算法优化(
07:09
6.9 学习速率衰减(
06:45
6.10 局部最优解问题(
05:24
7.1 参数调整过程(
07:11
7.2 使用适当的标准来选择超参数(
08:51
7.3 实践中的超参数调整 熊猫vs鱼子酱(
06:52
7.4 网络中的正常化激活(
08:56
7.5 将Batch Norm拟合到神经网络中(
12:56
7.6 为什么Batch Norm有效(
11:40
7.7 测试时的Batch Norm(
05:47
7.8 Softmax回归(
11:48
7.9 训练一个softmax分类器(
10:08
7.10 深度学习框架(
04:16
7.11 TensorFlow(
15:02
8.1 为什么选择ML策略(
02:43
8.2 正交化(
10:39
8.3 单数评价指标(
07:17
8.4 满足和优化指标(
05:59
8.5 训练 开发 测试分布(
06:36
8.6 开发和测试集的大小和指标(
05:40
8.7 何时更改开发 测试集和指标(
11:08
8.8 为什么选择人类水平表现(
05:47
8.9 可避免的偏见(
07:00
8.10 理解人类水平表现(
11:13
8.11 超越人类水平表现(
06:22
8.12 提高您的模型性能(
04:37
9.1 进行误差分析(
10:33
9.2 清理错误标注的数据(
13:06
9.3 快速构建您的第一个系统,并进行迭代(
05:26
9.4 训练和测试的不同分布(
10:56
9.5 不匹配数据分布的偏差和方差(
18:17
9.6 解决数据不匹配问题(A
10:09
9.7 迁移学习(A
11:18
9.8 多任务学习(A
13:00
9.9 什么是端到端深度学习(A
11:48
9.10 是否使用端到端深度学习(A
10:20
10.1 计算机视觉(A
05:45
10.2 边缘探测示例(A
11:31
10.3 更多边缘探测(A
07:58
10.4 填充(A
09:50
10.5 卷积步长(A
09:02
10.6 三维卷积(A
10:45
10.7 卷积网络的一层(A
16:11
10.8 卷积网络的简单示例(A
08:33
10.9 池化层(A
10:26
10.10 CNN示例(A
12:38
10.11 为什么用卷积(A
09:41
11.1 为什么要进行案例研究?(A
03:09
11.2 经典网络(A
18:20
11.3 残差网络(A
07:09
11.4 为什么使用残差网络(A
09:13
11.5 网络中的网络及1x1卷积(A
06:41
11.6 初始网络动机(A
10:15
11.7 初始网络(A
08:47
11.8 MobileNet(A
16:19
11.9 MobileNet架构(A
08:33
11.10 EfficientNet(A
03:40
11.11 使用开放源码(A
04:57
11.12 迁移学习(A
08:49
11.13 数据增强(A
09:32
11.14 计算机视觉状态(A
12:39
12.1 目标定位(A
11:55
12.2 地标检测(A
05:57
12.3 目标检测(A
05:50
12.4 在卷积网络上实现滑动窗口(A
11:09
12.5 边界框预测(A
14:32
12.6 并交比(A
04:19
12.7 非极大值抑制(A
08:03
12.8 锚框(A
09:44
12.9 YOLO(You Only Look Once)算法
07:02
12.10 区域推荐网络(选修)(A
06:28
12.11 用u-net进行语义分割(A
07:22
12.12 转置卷积(A
07:40
12.13 u-net 结构灵感(A
03:22
12.14 u-net 结构(A
07:42
13.1 什么是人脸识别(A
04:38
13.2 单样本学习(A
04:46
13.3 孪生神经网络(A
04:52
13.4 Triplet Loss三元组损失(A
15:31
13.5 人脸验证和二进制分类(A
06:06
14.1 什么是神经风格迁移(A
02:03
14.2 什么是深度卷积神经网络学习(A
07:58
14.3 代价函数(A
04:00
14.4 内容代价函数(A
03:38
14.5 风格代价函数(A
13:18
14.6 维和3维推广(A
09:09
15.1 为什么用序列模型(A
03:01
15.2 注释(A
09:16
15.3 循环神经网络模型(A
16:32
15.4 通过时间的反向传播(A
06:12
15.5 不同类型的RNNs(A
09:35
15.6 语言模型和序列生成(A
12:02
15.7 对新序列的采样(Av562351762,P162)
08:39
15.8 RNNs的梯度消失(A
06:29
15.9 门控循环单元(GRU)
14:56
15.10 长短期记忆(LSTM)(A
09:54
15.11 双向RNN(A
08:20
15.12 深度RNNs(A
05:17
16.1 词表示(A
10:08
16.2 使用词嵌入(A
09:23
16.3 词嵌入的性能(A
11:55
16.4 矩阵嵌入(A
05:58
16.5 学习词嵌入(A
10:10
16.6 词转换成向量形式(A
12:48
16.7 负采样(A
11:54
16.8 GloVe词向量(A
11:09
16.9 情感分类(A
07:38
16.10 词嵌入除偏(A
11:09
17.1 基础模型(A
06:19
17.2 选择最有可能的句子(A
08:57
17.3 集束搜索(A
11:55
17.4 细化集束搜索(A
11:01
17.5 集束搜索中的错误分析(A
09:44
17.6 Bleu分数(选修)(A
16:27
17.7 注意力模型直觉(A
09:42
17.8 注意力模型(A
12:23
17.9 语音识别(A
08:54
17.10 触发词检测(A
05:04
17.11 Transformer网络直觉(A
05:30
17.12 自注意力机制(A
11:44
17.13 多头注意力机制(A
08:21
17.14 Transformer网络(A
13:11
17.15 结论及感谢(A
02:45
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