大家玩内线都一般怎么得分？_2k14吧_百度贴吧
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大家玩内线都一般怎么得分？
我玩pf低位要球总会有人包夹，不及时投篮或传球就会被断
主要是有篮板优势的，想...
麦基大帽TT 麦基大帽TT...
胜率有些捉急，该怎么改...
具体从，得分 ，篮板，...
地板流的球星有:邓肯，...
本人打C，最近不知道怎...
缺牙要及时修复，揭秘种植牙如何做到几十年不掉？
有没有人。。
中投或者二次得分，14neixian得分比13难了
假投骗电脑犯规，罚球得分
有人包夹不就是助攻的好机会么
背身强打造犯规
网吧游戏更新2k14没 我怎么找不到 求解
基本挡拆快下或者二次进攻，有时也背打翻身跳投或者假动作，不行就造犯规，情绪已经加满了，全是干爹哨
挡拆顺下，这招得有好后卫，后卫不行，空位也给不到~前场篮板，二次进攻，经常2+1，这个是杀伤内线的利器~14补防比13快，所以遇到包夹或者补防，进攻位置不好的话，不要太勉强~
挡拆，注意和后卫的互动；被打，一般先做假动作，可以骗犯规；中距离一步突，运动员型专用
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有个PS3上的，不是接近满分了吗，是哪一款记不起来了，特来求教。
圣骑士, 积分 3372, 距离下一级还需 1628 积分
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本帖最后由 osowa 于
16:19 编辑
可能就是TOX 前两作妇科木有评分
弑神者, 积分 160753, 距离下一级还需 139247 积分
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TOX 39 TOX2 35 第一作明显水分是 分
TOV 35 TOGF 37
战士, 积分 866, 距离下一级还需 634 积分
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谢谢楼上两位，一直没玩过传说系列，想找一作入手玩下，有啥好推荐的吗。
圣骑士, 积分 3372, 距离下一级还需 1628 积分
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本帖最后由 osowa 于
17:05 编辑
TOV 比较传统 有丰富的内置换装称号向PS2良好传统致敬
TOGF 战斗节奏比较爽快 AB技 让战斗感觉很刺激 内部换装比较少 DLC欢迎你
TOX系列 属于正常发挥
前两张有廉价版
不过后两作也崩值了 你自己可以找找战斗视频看看比比你比较倾向那个
圣骑士, 积分 3116, 距离下一级还需 1884 积分
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当然是从TOP幻想传说玩起。
佣兵, 积分 320, 距离下一级还需 430 积分
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不知道是玩日文版还是英文版好。。不懂日文看攻略可以玩下去吗？
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Tox就是个无解迷一本道游戏，连能称为迷宫的场景都没有，战斗方面，杂鱼无脑打，boss几hit就反击的节奏反差太大。
佣兵, 积分 485, 距离下一级还需 265 积分
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白金有追求的话，tox最简单……剩下的都有些烦……
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推荐还是得先问问LZ喜欢什么风格的。个人最爱TOV，角色塑造、剧情都很成功，画面也是本世代最强；战斗的话TOGF更爽，要素也不少。风格上前两款都是标准的“王道日式RPG”，TOX嘛……不论画面风格、世界观、还是剧情都比较压抑，战斗初玩挺爽但越玩越无脑，反正我TOX两作都烂尾没通，真心不喜欢……
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下载 A9VG 客户端（iOS, Android）大家玩岳府守卫战谁的得分最高？（我继续调查调查）_岳飞传吧_百度贴吧
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大家玩岳府守卫战谁的得分最高？（我继续调查调查）
进来报道，！ lz在寂寞...
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AK12镇楼 请诸位大神不...
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缺牙要及时修复，揭秘种植牙如何做到几十年不掉？
看具体情况。比如要不要低运骑兵。
回复：2楼怎么又要看具体情况，那你选的谁？
我选赤兔。
只有我选了狄雷么？
我就是不投
回复：7楼为什么呢？
大概因为他开始被包围，周围又是适合他的地形，并且打到低hp还有剧情
老夫必须选关贤侄
回复：10楼赤兔马很好么？我炼果比较废材所以选狄雷
CGWANG原画培训 「零基础全额退费保障」,原画名企委托培训,高薪工作不是梦
还是关铃吧
其实主要还是看培养yyp的条件
回复：13楼恩，这个也要看的
我每次都是关铃，赤兔马虽不算很强宝物，但跟几个果相比，那还是要有用得多了。YYP培养这里不太考虑，可以通过其他一些情节加以调节。
当然是赤兔啦，很强的宝物哦！楼主我爱你！
回复：15楼我后悔了，早知不要那几个果子了回复：16楼怎么这里也有表白的
这关3小将萌得出水，在这个血肉给我横飞的游戏，惊艳的它给我带来一抹亮色。
衍一“给我”
这话我怎么听着这么耳熟呢=&=
这不就是16楼在某处的表白吗？
但是他们不是一个IP=&=难道是自动换IP的？
应该是的...我每次重新联网IP后两段都会换，第二段小幅度变化
岳云或关铃
赤兔马很渣主要是需要赤兔马的人骑上赤兔也很容易死还不如不上去吞龙盔好多了最缺的宝物绝对是铠甲
回复：25楼你这么一说我心里有些许安慰了
不加防的话赤兔还是不差的。
但问题是我军肉搏兵加防后个个都是神，且除灾星外运气都90以上（不带关铃），就是灾星也还自带加防，为什么不加呢？
如此吞龙的地位越发地高了，大概就因为这个飞线让灾星和吞龙矛盾，不然灾星带吞龙就过于BT了，这对于据说最简单的飞线是不合适的。
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保存至快速回贴Spark（10）
import org.apache.spark.SparkC
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkC
import scala.Tuple2;
public class Movie2 {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName(&Spark WordCount written by Java&)
.setMaster(&local&);
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD&String& ratingsRDD
=sc.textFile(&D:/data/moviesData/ratings.dat&);
JavaPairRDD&String, Integer& pairs2 = ratingsRDD
.map(s -& s.split(&::&))
.mapToPair(x -& new Tuple2(x[0], 1));
JavaPairRDD&String, Integer& ok = pairs2
.reduceByKey((a, b) -& a + b);
JavaPairRDD&Integer, String& pairs3 = ok
.mapToPair(x -& new Tuple2(x._2, x._1))
.sortByKey(false);
System.out.println(pairs3.take(10));
sc.close();
import org.apache.spark._
import scala.collection.immutable.HashSet
* 得分最高的10部电影；看过电影最多的前10个人；女性看多最多的10部电影；男性看过最多的10部电影
object TopKMovieAnalyzer {
def main(args: Array[String]) {
var masterUrl = &local[1]&
var dataPath = &data/ml-1m/&
if (args.length & 0) {
masterUrl = args(0)
} else if(args.length & 1) {
dataPath = args(1)
// Create a SparContext with the given master URL
val conf = new SparkConf().setMaster(masterUrl).setAppName(&TopKMovieAnalyzer&)
val sc = new SparkContext(conf)
* Step 1: Create RDDs
val DATA_PATH = dataPath
val ratingsRdd = sc.textFile(DATA_PATH + &ratings.dat&)
* Step 2: Extract columns from RDDs
//users: RDD[(userID, movieID, score)]
val ratings = ratingsRdd.map(_.split(&::&)).map { x =&
(x(0), x(1), x(2))
* Step 3: analyze result得分最高的10部电影；
val topKScoreMostMovie = ratings.map{x =&
(x._2, (x._3.toInt, 1))
}.reduceByKey { (v1, v2) =&
(v1._1 + v2._1, v1._2 + v2._2)
}.map { x =&
(x._2._1.toFloat / x._2._2.toFloat, x._1)
}.sortByKey(false).
foreach(println)
* Step 4: 看过电影最多的前10个人
val topKmostPerson = ratings.map{ x =&
}.reduceByKey(_ + _).
map(x =& (x._2, x._1)).
sortByKey(false).
foreach(println)
参考知识库
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