性能的呀~~~【亲，如果对你有帮助的话，麻烦&有用&--&打赏&~~谢谢了~啊~】
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通常当作可数名词来处理就行。
注意中、英文的单复数概念因为文化差异，理解上是不太一样的，在这个词中体现得很明显，这是有意思的地方.：
left a ...
其实真不怎么样，全幅机，专业应用不足，业余使用浪费，呵呵……
大家还关注
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '2081942',
container: s,
size: '1000,60',
display: 'inlay-fix'DIY电脑 现在6000以内玩所有单机游戏全特效无压力的 性能很好的配置方案有吗？如果有 求好人给一些方案_百度知道
DIY电脑 现在6000以内玩所有单机游戏全特效无压力的 性能很好的配置方案有吗？如果有 求好人给一些方案
给一些很好的性能配置方案也可以
请详细说明这方案的好坏
6000只算主机或包括鼠标键盘等等都可以
谢谢PS：现在的单机没压力的话
现在的网游完全无压力
提问者采纳
乔思伯 QT01
￥349电源，就是网游你要剑灵全特效不卡也做不到，固态硬盘都不能上: 希捷 STT
￥495显卡: HIS R9 290X 4G公版
￥2099机箱: 超频三 红海mini
￥40主板: 技嘉 G1: 金士顿 DDR3 1600 8G
￥399硬盘.sniper B6
￥699内存。保证了显卡使用旗舰级的后: Intel Xeon E3-1231 v3(散)
￥1399散热器，你这个预算有限： CPU，CPU就只有E3了6000不可能的: 鑫谷 GP600G 额定500W
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其他2条回答
主板华硕B85-PRO GAMER
&#165，开机只要7秒; 1899
以上是官方报价，内存弄两根8G的，没写机箱电源; 350
固态硬盘三星SSD 840 EVO（120GB
¥ 899
内存金士顿4GB DDR3 1600
&#165，很爽的，我用了固态硬盘; 240x2
硬盘希捷Barracuda 1TB 7200
&#165，就完美了~对了，楼主自己斟酌~如果价格可以谈下来; 480
显卡索泰GTX760-4GD5 霹雳版
&#165CPUIntel 酷睿i7 4790K
&#165，可以把固态硬盘的钱，6000元可以拿下固态硬盘，是可选的，如果资金不够
i7-4790盒装
主板技嘉B85-HD3
内存十铨1600 8G
硬盘西部数据蓝盘1T
显卡迪兰R9 290 酷能 4G DC
机箱先马刺客1重装版
电源大水牛金牛800
i7-4790，主流CPU里的王者，性能极为强大，搭配技嘉B85大板，不论游戏还是大型设计软件，都不在话下
8G内存确保程序运行流畅，而且这个内存是单条8G的，以后想升级很容易，再加8G就组成双通道了
显卡R9 290属于AMD的次顶级显卡，性能完美运行大型单机和大型网游
电源大水牛金牛800是国产良心货，额定功率达700W，品质优良，通过了80plus金牌认证，而价格比台系和美系电源便宜不少，即使将来升级3500元以上的高端独显也足够使用
总之这套配置非常均衡，没有明显短板，有些专注游戏的机型...
单机游戏的相关知识
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出门在外也不愁以当今计算机科学水平，能否开发出一个水平堪比顶尖人类玩家的即时战略游戏 AI？难度有多大？
复杂度如星际，魔兽一类。若换成回合战略游戏，难度会如何变化？谢谢大家有意思的回答，答案中提到了穷举，也提到了围棋。围棋AI至今仍无法战胜人类的原因是其计算量太大，“Robertson与Munro [35]在1978年证得围棋是一种PSPACE-hard的问题，其必胜法之记忆计算量在10^600以上[36]，这远远超过可观测宇宙的原子总数10^75[37]”（维基百科）而像WAR3这样的RTS复杂度又如何呢，比围棋高吗？找到一个相关的问题
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比较现在能做到的，可以看到离题主描述的距离有多远。2013年 deepmind 发了一篇workshop paper：Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 当时真是“天空一声巨响老子闪亮登场”，看完这篇paper大家都惊呆了，这样也行！2014年, deepmind 被google花$400+m收购了，包括之后出的neural turing machine, 一直觉得deepmind所在进行的项目是超越这个时代的。但这篇论文所实现的ai离即时战略ai的距离还很遥远，论文针对的是好多年前的atari 游戏，都是黑白机时代的游戏，小蜜蜂，潜艇等。现有的回答讲了现在各种ai是怎么实现的，相比起来这篇 paper 才是第一个真正意义上的游戏ai。这篇paper让一个ai不停地通过 reinforcement learning 自我学习，直接以屏幕上的像素作为ai的输入，通过游戏里积分的反馈来教育ai，最后让ai学会玩这个游戏。玩游戏的过程和人类玩家是一致的，整个游戏对于ai来讲是一个黑盒子。ai和人类一样，只能看到屏幕上的内容，直接把屏幕上的像素传给ai。 这篇paper最后达到的结果是，这个ai测试了 7个 atari 游戏，在其中的6个超过了以前的ai performance，而且在其中三个游戏的测试中超过了人类专业玩家的水平。其中和人类玩家的比较，是让专业玩家连续玩2小时，取平均成绩。之所以讲这是真正意义的游戏ai，是因为这篇paper用一个model处理了所有7个游戏，并不是传统地为每一个游戏做一个单独的model.这篇文章的成功同时也说明了一个人类水平的ai有多困难。atari 游戏的操作都非常简单，只有上下左右 以及一个额外的触发键，任何一个即时战略游戏都不会这么简单。但是如果不讨论这种广义上的ai，其实狭义上的游戏机器人并没有那么难。 以前有一个mario ai championship比赛，youtube上有很多render比赛结果的视频。人力搬运了几个回来。还有一个跟着鼠标跑的，操作更加浮夸。这个比赛里，一开始大家也是用特别fancy的Bayesian去做，做到后来有人发现因为可以直接接触到mario内部的状态，所以 a* path search 也能跑得很好，然后Bayesian也做不过 a* , 每年的冠军好像都是通过 a* path search 实现的. 一旦这个 ai problem 不valid了，主办的人也放弃了这个比赛。 还有berkeley的overmind项目， 是星际的ai，作者好像是星际高玩，认为虫族飞龙是这里面最实惠地兵种，单纯暴飞龙，1024线甩飞龙，然后一路过关斩将最后夺冠。隐约记得之后还有一篇文章介绍关于甩飞龙的微操作是怎么实现的，好像是用了一个特别诡异的数学模型。
有个 Stanford 的博士生曾经搞过一个星际2 AI：这个 AI 是通过拦截星际2 Direct3D 9 API call 来分析游戏正在渲染的图像来实现的。举例来说，当游戏调用 D3D9Device::DrawIndexedPrimitive(...) 这个方法的时候，AI 会通过该调用使用的 texture 材质分析出这个调用是在画一只飞龙，并且能通过其他参数分析出这只飞龙在当前画面上的位置。所以这个 AI 是通过分析所有从拦截渲染调用获得的信息来获得当前游戏的状态，本质上它能够获得的信息和正常玩家能看见的内容是一样的，这和星际2自带的 AI 完全不是一回事。他的文章里也谈到了在 AI 决策方面需要考虑的内容，包括：自身单位数量，作战单位数量，农民管理，微操，单位生产，侦查，种族特有的技能机制等等。他的实现是把每一类需要考虑的问题单独放在一个线程里，每个线程做出决策之后向主线程申请操作，由主线程分析优先级决定最终采取什么操作。在非 debug 模式下该 AI 可以达到 500 APM，战斗中可以达到
APM。采取的开局套路是从预先设计好的几个套路中随机选择的。实战中，该 AI 可以在所有天梯地图上 100% 战胜非疯狂的星际2自带 AI （自带的疯狂 AI 因为加强了资源采集效率，所以不是平等竞争）。可惜的是作者没有把这个 AI 放到天梯上去看看能打多高，不过打不过疯狂的话估计也就是白银水准?...当然了，这毕竟只是作者个人的玩票项目，而且这个作者本身水平估计也不是特别高。不过从他一个人能做到这个程度来看，我觉得集合一帮 AI 科学家做出个宗师级的星际2 AI 应该不是不切实际的事。很多人都说了，AI 在多线和操作上可以完爆人类， 但是应变上不行；但其实星际2的策略相克模型在信息完全透明的情况下比起围棋来说简单太多了，很多时候对于人类玩家来说所谓的“来不及应变”，本质上是侦查不到位。AI 只要通过变态的多线来做到完美侦查，接下来的对策分析交给 AI 科学家就是分分钟的事情。
ai要看什么方面的吧。。。。。RTS分为运营和操作两大部分。主要电脑可以完成非常极限的操作，在一个合适的运营流程下，电脑其实是很难被战胜的。。回合制玩的不多。。看大家一直觉得人的大局观要强于ai可以扭转战局。大家也低估了操作对于rts的影响，不客气的说在星际1操作是可以打出不一样的战局的。换家多线，只不过是一个分兵视野问题，人类会被换家打崩，只不过是反应，分兵，做视野无法同时完成，但电脑可以。我觉得电脑ai最大的问题是如果没有一个成熟的现有体系，他无法自己去找到一个应变的体系。。。
看io方法了，如果设计一个用机械手操作鼠标键盘、摄像头麦克风接收图像声音的rts机器人，那是真的很难
即时战略游戏其实就三个方面，运营，操作，大局观。在操作和运营上AI可以做到完美运营，无延迟发展。操作只要硬件给力也能做到无限微操。可是AI做不到大局观的概念，AI不能根据对手的情况做到动态的变化自己的战术这一行为，也没有学习失败经验和找寻对手弱点的行为。毕竟RTS游戏不是棋类游戏可以穷举出来的。
肯定可以的。看愿意花多少成本来运行这个ai ，好比当年深蓝做象棋ai那样，用超级计算机并且有一个团队来不停改进，war3看似复杂其实行为还是可以穷举的，一旦可以穷举预测玩家行为，计算机总是可以最快的选择最优克制方案，用0失误0反应延迟的操作干掉玩家
我认为节奏越是快的游戏人类胜算越小。上面许多答案提到“RTS要考虑的比棋类多，电脑性能难以承受”，“电脑没有随机应变”，我只能说此言差矣。各位不能总想着帝国时代1那时候的PC的运算能力了。既然有战术，那么肯定能被针对，既然AI操作运营总是最优的，当然针对是最强力的。如果说真的有无法被针对的，立于不败之地的战术，那么AI也会比你更快的用出来。————————题主问道围棋和魔兽3哪个复杂度高，当然是围棋。因为围棋中每个棋子都是一样的，但又有不一样的战场地位，所以通通要考虑进去。但是魔兽3的兵种相克关系数目极为有限，不管人类要造什么兵种，AI只要考虑相克兵种就够了，被克兵种无须考虑。
非常容易，因为裁判和对手都是电脑。而棋类是固定规则。
两种经典的AI：状态机（经典RTS游戏）和状态空间搜索（例如棋类游戏）状态机的状态跳转条件需要人为设定，相当多电脑AI也是这么做的，这就导致1. AI在很多情况下行动会比较“迟缓”，它只能看到当前的状态做出反应，而缺乏预测能力2. 这种AI通过状态的嵌套得到增强，状态的指数级增加需要大量人工知识，且维护很难以题主所说的WAR3举例，在到达50人口时，这时最外层AI有三个状态机，发展经济（开矿），发展兵力（破人口暴兵）和发展科技（升级主基地）。这时主力部队抓到了对方的MF，假设AI具有出众的计算能力（能够计算出自己开战的收益）并发现这场局部的战斗自己能够凭借完美的操作获胜，此时一个“聪明的“AI在三个状态下分别有不同的应对，如分矿已建立，可以选择开战交换部队；如刚造下三个地洞或是正在升级科技，则不妨等待80人口或三本科技升级完成的下一波进攻。但是这时你又发现，对方的DK身上是否有TP和这里的地形成为了需要考虑的因素，于是又有状态跳转需要被设计……在这件事情发生之前，没有一种有限状态机AI能在2009年WCG决赛第二场像INFI那样选择跳转到隐身召唤物骚扰。缺乏预测能力很好理解，跟电脑打打游击就懂了。而状态空间搜索面对的问题是1. RTS无穷多种可能性，作离散化后依然算不到底（像较小棋盘格的五子棋能够穷尽所有分支），需要给heuristic，同样需要人工知识。也许一个不错的heuristic能将科技、经济、兵力、英雄等级、物品这些要素都考虑在内，但对局面的全盘判断（大局观？）永远达不到grubby和moon这样顶尖人类玩家的水准。2. 受限的计算能力影响离散化程度和搜索深度至于通过机器学习的方法，用过往比赛数据增强AI的预测能力使得其行为模式与高手接近，之前Berkeley(?)有通过强化学习打星际的，不过离与人类对战的距离还有很远。没有关注，对这方面也不是很明白，就不多说了。
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