默认武器攻击触发的被动技能伤害是和默认武器攻击同时打出来还是_恐怖黎明吧_百度贴吧
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默认武器攻击触发的被动技能伤害是和默认武器攻击同时打出来还是
默认武器攻击触发的被动技能伤害是和默认武器攻击同时打出来还是替换成被动技能？我自己测试打稻草人出被动技能动作的时候没有看见2次伤害数字。就是野性攻击能触发马尔科夫的优势，触发的时候是野性攻击和马尔科夫的伤害都有，还是野性被替换掉只有马尔科夫的优势的伤害，要是是替换，那高级野性触发低级被动的时候反而伤害还降低了，但是打稻草人盯着看了好久也没见2个伤害数字同时蹦出来。
某职业用虽然的出，但...
QAQ大家好，这里是文子...
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推荐里面看了一下，大约就是讨论多个被动的触发机制，没有完全说明我的这个疑问，但按照精华贴的理解就是高伤害的默认武器攻击触发了低级被动技能时反而伤害降低了，比如16级野性触发1级狂野饥渴在攻击单目标的时候伤害反而变低了。
ls每次都说错，很简单，处决加野性，你看看无野性时的伤害和16级触发处决的伤害
我现在用1级的震荡大地为的是暴击触发星座刺客标记，16级野性用来触发星座奥莱龙的技能，我现在担心的问题是暴击时触发40%武器伤害的震荡大地替换了150%伤害的野性暴击，盯着稻草人打了好久，出震荡大地时只有一个伤害，伤害还挺底的。
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保存至快速回贴隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）
在李航的《统计学方法》第十章有对隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）比较详细的介绍和推导公式，我参考公式结合中文分词应用实现了隐马模型观测序列的生成、前向算法、维特比算法。
本文在此针对HMM模型在中文分词中的应用，讲讲实现原理。我尽可能的撇开公式，撇开推导。结合实际开源代码作为例子，争取做到雅俗共赏，童叟无欺。
没有公式，就没有伤害。
理解一个算法，我认为需要做到：会其意，知其形。本文回答的，其实主要是第一点。但是这一点呢，恰恰是最重要，而且很多书上不会讲的。
正如你在追一个姑娘，姑娘对你说&你什么都没做错！&你要是只看姑娘的表达形式呢，认为自己什么都没做错，显然就理解错了。你要理会姑娘的意思，&你赶紧给我道歉！&这样当你看到对应的表达形式呢，赶紧认错，跪地求饶就对了。数学也是一样，你要是不理解意思，光看公式，往往一头雾水。不过呢，数学的表达顶多也就是晦涩了点，姑娘的表达呢，有的时候就完全和本意相反。所以俺一直认为理解姑娘比理解数学难多了。
上有定义：
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。
马可夫模型的概率
这里用x表示状态， y表示观察值
假设观察到的结果为 Y:
Y=y(0),y(1),&,y(L-1)
隐藏条件为X:
X=x(0),x(1),&,x(L-1)
长度为 L，则马可夫模型的概率可以表达为：vcD4NCjxwPjxpbWcgYWx0PQ=="这里写图片描述" src="/uploadfile/Collfiles/89.png" title="\" />
我们抛开教材上拗口的红球白球与盒子模型吧，来看一个简单的掷骰子的例子。
假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。
假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。
例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4
这串数字叫做可见状态链（对应上面公式的观察到的结果为 Y）。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见状态链，还有一串隐含状态链（对应上面公式的隐藏的为 X）。
在这个例子里，这串隐含状态链就是你用的骰子的序列。比如，隐含状态链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8
一般来说，
HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含状态链，隐含状态（骰子）之间存在转换概率（transition probability）。
在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率的。比如，我们可以这样定义，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1，这样就是一个新的HMM，一般情况权重设定也确实是不一样的。
尽管可见状态之间没有转换概率，但是隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率（emission probability）。
就我们的例子来说，六面骰（D6）产生1的输出概率是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对输出概率进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。
而三个骰子之间也是可以相互转换的，其转换关系示意图如下所示。
其实对于HMM来说，如果提前知道所有隐含状态之间的转换概率和所有隐含状态到所有可见状态之间的输出概率，做模拟是相当容易的。
但是应用HMM模型时候呢，往往是缺失了一部分信息的，有时候你知道骰子有几种，每种骰子是什么，但是不知道掷出来的骰子序列；有时候你只是看到了很多次掷骰子的结果，剩下的什么都不知道。
如果应用算法去估计这些缺失的信息，就成了一个很重要的问题。这应该如何做呢？下面就来说明。
这里就要顺带着说明与HMM模型相关的算法了，算法分为三类，分别对应着解决三种问题：
评估问题。
知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道掷出这个结果的概率。
这个问题看似意义不大，因为你掷出来的结果很多时候都对应了一个比较大的概率，问这个问题的目的呢，其实是检测观察到的结果和已知的模型是否吻合。如果很多次结果都对应了比较小的概率，那么就说明我们已知的模型很有可能是错的，有人偷偷把我们的骰子给换了。通常利用前向算法，分别计算每个产生给定观测序列的概率，然后从中选出最优的HMM模型。
解码问题。
知道骰子有几种（隐含状态数量），每种骰子是什么（转换概率），根据掷骰子掷出的结果（可见状态链），我想知道每次掷出来的都是哪种骰子（隐含状态链）。
学习问题。
知道骰子有几种（隐含状态数量），不知道每种骰子是什么（转换概率），观测到很多次掷骰子的结果（可见状态链），我想反推出每种骰子是什么（转换概率）。
这个问题很重要，因为这是最常见的情况。很多时候我们只有可见结果，不知道HMM模型里的参数，我们需要从可见结果估计出这些参数，这是建模的一个必要步骤，通常使用Baum-Welch算法解决。
1.计算结果概率
知道骰子有几种，每种骰子是什么，每次掷的都是什么骰子，根据掷骰子掷出的结果，求产生这个结果的概率。
解法无非就是概率相乘：
2.计算隐含状态概率
计算不可见的隐含状态概率，骰子序列，这里有两种解法。
第一种解法，解最大似然路径问题
举个栗子：
我知道我有三个骰子，六面骰，四面骰，八面骰。我也知道我掷了十次的结果（1 6 3 5 2 7 3 5 2 4），我不知道每次用了那种骰子，我想知道最有可能的骰子序列。
其实最简单而暴力的方法就是穷举所有可能的骰子序列，然后依照第零个问题的解法把每个序列对应的概率算出来。然后我们从里面把对应最大概率的序列挑出来就行了。如果马尔可夫链不长，当然可行。如果长的话，穷举的数量太大，就很难完成了。
第二种解法，维特比算法（Viterbi algorithm）
维特比（Viterbi）算法实际是用动态规划解隐马尔可夫模型预测问题，即用动态规划(dynamic programming)求概率最大路径（最优路径）。这时一条路径对应着一个状态序列。
请不太理解动态规划算法的同学查看我之前的，现在我们来看看如何利用Vertibi算法计算骰子出现的概率。
还是举个栗子：
首先，如果我们只掷一次骰子：
看到结果为1。对应的最大概率骰子序列就是D4，因为D4产生1的概率是1/4，高于1/6和1/8。
把这个情况拓展，我们掷两次骰子：
结果为1，6。这时问题变得复杂起来，我们要计算三个值，分别是第二个骰子是D6，D4，D8的最大概率。显然，要取到最大概率，第一个骰子必须为D4。这时，第二个骰子取到D6的最大概率是：
同样的，我们可以计算第二个骰子是D4或D8时的最大概率。我们发现，第二个骰子取到D6的概率最大。而使这个概率最大时，第一个骰子为D4。所以最大概率骰子序列就是D4 D6。
继续拓展，我们掷三次骰子：
同样，我们计算第三个骰子分别是D6，D4，D8的最大概率。我们再次发现，要取到最大概率，第二个骰子必须为D6。这时，第三个骰子取到D4的最大概率是
同上，我们可以计算第三个骰子是D6或D8时的最大概率。我们发现，第三个骰子取到D4的概率最大。而使这个概率最大时，第二个骰子为D6，第一个骰子为D4。所以最大概率骰子序列就是D4 D6 D4。
写到这里，大家应该看出点规律了。既然掷骰子一二三次可以算，掷多少次都可以以此类推。我们发现，我们要求最大概率骰子序列时要做这么几件事情。
首先，不管序列多长，要从序列长度为1算起，算序列长度为1时取到每个骰子的最大概率。
然后，逐渐增加长度，每增加一次长度，重新算一遍在这个长度下最后一个位置取到每个骰子的最大概率。因为上一个长度下的取到每个骰子的最大概率都算过了，重新计算的话其实不难。当我们算到最后一位时，就知道最后一位是哪个骰子的概率最大了。
最后，我们要把对应这个最大概率的序列从后往前推出来。
吴军博士在《数学之美》第二版中用中国铁路作比很形象的描述了维特比算法的动态规划过程，大家有兴趣可以去了解一下。
还有一个来自的经典的老王治病的HMM例子，请同学们自行跳转链接。
中文分词中的应用
下面结合中文分词来说明HMM，HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组：
StatusSet: 状态值集合（隐状态）
ObservedSet: 观察值集合（输出文字集合）
TransProbMatrix: 转移概率矩阵（隐状态）
EmitProbMatrix: 发射概率矩阵（隐状态表现为显状态的概率）
InitStatus: 初始状态概率（隐状态）
结合参数说明HMM解决的三种问题：
参数(StatusSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下，求解观察值序列。(Forward-backward算法) 参数(ObservedSet, TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)已知的情况下，求解状态值序列。(Viterbi算法) 参数(ObservedSet)已知的情况下，求解(TransProbMatrix, EmitRobMatrix, InitStatus)。(Baum-Welch算法)
其中，第二种问题是Viterbi算法求解状态值序列最常用，语音识别、中文分词、新词发现、词性标注都有它的一席之地。
五元组参数在中文分词中的具体含义，直接给五元组参数赋予具体含义：
StatusSet & ObservedSet
状态值集合为(B, M, E, S): {B:begin, M:middle, E:end, S:single}
分别代表每个状态代表的是该字在词语中的位置，B代表该字是词语中的起始字，M代表是词语中的中间字，E代表是词语中的结束字，S则代表是单字成词。
观察值集合为就是所有汉字字符串(&小明硕士毕业于中国科学院计算所&)，甚至包括标点符号所组成的集合。
状态值也就是我们要求的值，在HMM模型中文分词中，我们的输入是一个句子(也就是观察值序列)，输出是这个句子中每个字的状态值。
举个栗子：
小明硕士毕业于中国科学院计算所
输出的状态序列为：
BEBEBMEBEBMEBES
根据这个状态序列我们可以进行切词:
BE/BE/BME/BE/BME/BE/S
所以切词结果如下:
小明/硕士/毕业于/中国/科学院/计算/所
同时我们可以注意到：
B后面只可能接(M or E)，不可能接(B or S)。而M后面也只可能接(M or E)，不可能接(B, S)。
没错，就是这么简单，现在输入输出都明确了，下文讲讲输入和输出之间的具体过程，里面究竟发生了什么不可告人的秘密？
上面只介绍了五元组中的两元【StatusSet, ObservedSet】，下面介绍剩下的三元【InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix】。
这五元的关系是通过一个叫Viterbi的算法串接起来， ObservedSet序列值是Viterbi的输入， 而StatusSet序列值是Viterbi的输出， 输入和输出之间Viterbi算法还需要借助三个模型参数， 分别是InitStatus, TransProbMatrix, EmitProbMatrix， 接下来一一讲解：
InitStatus：初始状态概率分布是最好理解的，可以示例如下：
-3.14e+100
-3.14e+100
PS：示例数值是对概率值取对数之后的结果(可以让概率相乘的计算变成对数相加)，其中-3.14e+100作为负无穷，也就是对应的概率值是0。下同。
也就是句子的第一个字属于{B,E,M,S}这四种状态的概率，如上可以看出，E和M的概率都是0，这和实际相符合，开头的第一个字只可能是词语的首字(B)，或者是单字成词(S)。
TransProbMatrix：转移概率是马尔科夫链很重要的一个知识点，大学里面学过概率论的人都知道，马尔科夫链最大的特点就是当前T=i时刻的状态Status(i)，只和T=i时刻之前的n个状态有关。也就是:
{Status(i-1), Status(i-2), Status(i-3), ... Status(i - n)}
更进一步的说，HMM模型有三个基本假设作为模型的前提，其中有个【有限历史性假设】，也就是马尔科夫链的n=1。即Status(i)只和Status(i-1)相关，这个假设能大大简化问题。
回过头看TransProbMatrix，其实就是一个4x4(4就是状态值集合的大小)的二维矩阵，示例如下：
矩阵的横坐标和纵坐标顺序是BEMS x BEMS。(数值是概率求对数后的值，别忘了。)
-3.14e+100 -0.990 -0.155 -3.14e+100
-0.e+100 -3.14e+100 -0.9937
-3.14e+100 -0.46 -3.14e+100
-0.e+100 -3.14e+100 -0.8212
比如TransProbMatrix[0][0]代表的含义就是从状态B转移到状态B的概率，由TransProbMatrix[0][0] = -3.14e+100可知，这个转移概率是0，这符合常理。由状态各自的含义可知，状态B的下一个状态只可能是ME，不可能是BS，所以不可能的转移对应的概率都是0，也就是对数值负无穷，在此记为-3.14e+100。
由上TransProbMatrix矩阵可知，对于各个状态可能转移的下一状态，且转移概率对应如下：
#E:-0.990,M:-0.155
#B:-0.4513,S:-0.9937
#E:-0.48514,M:-1.8226
#B:-0.9841,S:-0.8212
EmitProbMatrix：这里的发射概率(EmitProb)其实也是一个条件概率而已，根据HMM模型三个基本假设里的&观察值独立性假设&，观察值只取决于当前状态值，也就是:
P(Observed[i], Status[j]) = P(Status[j]) * P(Observed[i]|Status[j])
其中P(Observed[i]|Status[j])这个值就是从EmitProbMatrix中获取。
EmitProbMatrix示例如下：
耀:-10.460283,涉:-8.766406,谈:-8.039065,伊:-7.682602,洞:-8.668696,...
耀:-9.266706,涉:-9.096474,谈:-8.435707,伊:-10.223786,洞:-8.366213,...
耀:-8.47651,涉:-10.560093,谈:-8.345223,伊:-8.021847,洞:-9.547990,....
蘄:-10.005820,涉:-10.523076,唎:-15.269250,禑:-17.215160,洞:-8.369527...
虽然EmitProbMatrix也称为矩阵，这个矩阵太稀疏了，实际工程中一般是将上面四行发射转移概率存储为4个Map，详见我的。
到此，已经介绍完HMM模型的五元参数，假设现在手头上已经有这些参数的具体概率值，并且已经加载进来，(也就是该模型的字典)，那么我们只剩下Viterbi这个算法函数，这个模型就算可以开始使用了。
贴一个jieba分词（java版）的Viterbi算法代码：
public void viterbi(String sentence, List tokens) {
Vector<map& v = new Vector<map&();
Map path = new HashMap();
v.add(new HashMap());
for (char state : states) {
Double emP = emit.get(state).get(sentence.charAt(0));
if (null == emP)
emP = MIN_FLOAT;
v.get(0).put(state, start.get(state) + emP);
path.put(state, new Node(state, null));
for (int i = 1; i & sentence.length(); ++i) {
Map vv = new HashMap();
v.add(vv);
Map newPath = new HashMap();
for (char y : states) {
Double emp = emit.get(y).get(sentence.charAt(i));
if (emp == null)
emp = MIN_FLOAT;
Pair candidate =
for (char y0 : prevStatus.get(y)) {
Double tranp = trans.get(y0).get(y);
if (null == tranp)
tranp = MIN_FLOAT;
tranp += (emp + v.get(i - 1).get(y0));
if (null == candidate)
candidate = new Pair(y0, tranp);
else if (candidate.freq &= tranp) {
candidate.freq =
candidate.key = y0;
vv.put(y, candidate.freq);
newPath.put(y, new Node(y, path.get(candidate.key)));
path = newP
double probE = v.get(sentence.length() - 1).get(&#39;E&#39;);
double probS = v.get(sentence.length() - 1).get(&#39;S&#39;);
Vector posList = new Vector(sentence.length());
if (probE & probS)
win = path.get(&#39;S&#39;);
win = path.get(&#39;E&#39;);
while (win != null) {
posList.add(win.value);
win = win.
Collections.reverse(posList);
int begin = 0, next = 0;
for (int i = 0; i & sentence.length(); ++i) {
char pos = posList.get(i);
if (pos == &#39;B&#39;)
else if (pos == &#39;E&#39;) {
tokens.add(sentence.substring(begin, i + 1));
next = i + 1;
else if (pos == &#39;S&#39;) {
tokens.add(sentence.substring(i, i + 1));
next = i + 1;
if (next & sentence.length())
tokens.add(sentence.substring(next));
}</map</map
对算法有疑问的可以参考这段动画，将代码单步一遍，什么都明白了：
</map</map您现在的位置：&>&&>&&>& > 正文
恐怖黎明1.0.0.5更新内容一览 恐怖黎明1.0.0.5更新了什么
时间: 21:49:22&&&&来源：PC6资讯&&&&浏览次数:&&&&&&&&
　　恐怖黎明（Grim Dawn）日前已经更新了1.0.0.5版本，在新版本里面有了许多改动和修复的内容，让我们一起来看一下恐怖黎明1.0.0.5更新内容吧。　　　　装备　　我们审核了物品数据,包括装备,遗物及物品技能.总体来说物品性能有所增加(除了那些自动技能如击中/暴击几率释放)　　所有自动技能降低武器伤害百分比　　稀有物品前缀:手套前缀原仅加施法/攻击速度的现在速度双加　　史诗物品:　　夺命意志长枪/强化夺命意志长枪:降低基础伤害　　咒火魔杖/强化咒火魔杖: 增加火焰和冰冷伤害(原来没有), 增加6%爆伤　　传奇物品:　　深渊面具: 增加260血上限　　苦痛钉头槌:增加物理伤害,9%攻速,技能(极度痛苦)从原来的降护甲30%改为降物抗10%　　野兽召唤师套: 大狗和拜斯迈的羁绊从+2改为+3　　野兽召唤师风帽:增加280血上限　　野兽召唤师肩膀:增加元素抗至24%(有误,肩膀无元素抗)　　野兽召唤师勋章:增加14%混抗　　血怒肩甲:增加180血上限　　碎骨靴: 增加3%物抗　　巴尔巴罗斯腿: 增加3%物抗　　霜惧披肩:增加318血上限　　巨蛇头环: 增加12%活力抗　　千里眼帽子: 增加135血上限　　千里眼法杖:增加虚化/混乱伤害,增加25%物品技能(明晰时刻)爆伤,但增加技能CD　　破晓者套:战意+2改为反击+3,风暴召唤者的契约+3.套装技能(破碎黎明)重修为:闪电伤害,降低敌人伤害15%,几率混乱目标,CD3秒(擦…脑洞抖M巫刃的盛世…)　　破晓盾: 闪电霹雳CD1.8秒　　死亡低语者护腿: 增加3%物抗　　屠魔套:OA增至8%　　屠魔项链:DA增至32,元素抗增加15%　　屠魔帽子: 增加224血上限,火抗增至32%　　屠魔衣服: 增加224血上限,冰抗增至32%,每秒1.5回魔　　屠魔枪: 每秒1回魔,OA增至28　　恶魔囚笼锁子甲: DA增至35,增加132血量(沙祖尔有难了…)　　阿兹拉格的恐怖盔甲:增加3%物抗　　碎地靴: 增加22%流血抗　　裂地斧: 攻速增至14%,血上限增至233.物品技能(撕裂大地)增加武器伤害,CD降为2.2 (一波立场波BD正在靠近)　　恶魔血肉披肩: 增加192血上限　　恶魔之鳞风衣:增加3%物抗　　傀儡护胫:降低血上限至386,物抗降至4%(大家一起愉快的去刷绿鞋吧)　　奔放强权护手:增加12%施法速度,物品技能(暴怒释放)也增加10%施法速度　　埃斯考恩触手:穿刺抗增至22%　　祈求者套戒:扰动和超载+3　　祈求者左戒/右戒:增加10%元素抗(…各种然并卵)　　执法官套戒:套装增加6%攻速和施法速度(忍不住骂人了…MB这是要这套戒继续烂大街的节奏吧)　　正义套:被动技能重新需要盾牌和近战武器(好日子过了)　　卡弗兰的胸甲:DA增至25　　莫格卓根护肩:血上限增至330　　先驱者面具:增加122血上限　　马套:套装技能(马尔科夫的警觉)CD增至4秒　　马盾:OA增至32　　马头:增加2%OA　　绝望护喉风帽:增加8%混抗　　死灵法师的护手:增加3%生命,物品技能(精神集中)召唤的鬼魂伤害增加　　尼达拉的护腿: DA增至36,增加236血上限　　俏丽夏日长裤:增加8%混抗　　掠夺者的弯刀:增加穿刺比至33%(没这把剑,但装备库里面没说明该剑是有物理转穿刺),伤害上限降4.物品技能(钢铁之环)CD降至2.3秒,穿刺伤害增加　　德套:套装技能(守护者的秘技)增加伤害百分比至400%,但毒伤改为75持续5秒　　德项链:物品技能(德里格的凝视)CD降至3秒,德里格之眼爆炸半径增至4　　德符文刀:邪物喷涌+2　　熊王徽章:增加5%攻速/施法速度　　先驱者套:混乱伤害增至1-47　　先驱者护手:元素抗增至16%　　刺皮护腿:增加4%物抗　　永生林地触手:增加3%血上限　　纯净之触:物品技能(纯净之触)回复生命改为15%+400,持续时间增至8秒　　特洛赞套:技能(陨落星辰/陨落彗星)伤害微增,CD降至5秒,DA增至50　　奥托斯斧:技能CD改为1.8秒　　奥祖因套:攻速增至16%,增加20%混抗　　奥枪:增加基础攻速,降低伤害保持DPS不变,OA增至65(一波全奥套BD袭来…不过结合火打线被砍,估计走火电混伤或者触发技能的会增加)　　沃尔顿套:穿刺伤害增至24-66,套装技能发动几率增至25%,半径增至1.4,武器伤害增至115%　　沃尔顿的恩赐吊坠:穿刺伤害增加2,攻速增至8%,技能发动几率增至25%,武器伤害增至125%,穿刺伤害增至22-55　　沃尔顿的帽子:DA增至22,被动技能攻速增至10%　　沃尔顿的夹克:穿刺伤害增加2,DA增至28,增加200血上限　　沃尔顿的步枪: 穿透弹改名为散花弹,技能描述:锥形发射8个子弹,1秒击倒敌人,3秒CD　　伟大守护者战衣:增加112血上限　　毒蛇之牙手套:增加10% 活力抗　　灵魂虚化转盘枪:降低基础伤害　　秘密耳语者兜帽:技能CD降至2.3秒,穿刺伤害增加　　野血套:增加60OA　　切风便靴:DA增至36,增加3%物抗　　对某些物品技能修改流血和毒伤害(巫刃和毒魔猎…默哀)　　降低晶簇有效时间为8秒　　贝片:武器伤害降至114%(没实测,但这个nerf…够呛)　　遗物-壁垒:技能不需要盾　　遗物-伊斯坎德拉的均衡:技能现在由暴击激活　　遗物-野性:技能召唤宠物伤害增加　　遗物-复仇:技能召唤宠物伤害增加　　遗物-雾裔护符(只写出技能名字):武器伤害降至114%　　
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一直犹豫最后一格上什么...
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一、（战士+爆破）战士，便秘的射击，物理双枪流突击者1.本build是一个物理远程职业，为了发挥出远程的优势，需要走位。B28的物理枪面板和元素枪，野性枪相比非常惨淡，单发伤害波动极大，输出很不稳定。自身的优势在于高OA，马尔科夫能减对方DA值，投入较多点数的战意触发时，暴击起来很过瘾。。。奥莱龙之怒的减速也很有意思。为了实现双持，通过以下物品可以实现：遗物-快枪手护符，遗物-掠夺者护符，遗物-盗贼护符，蓝装-快枪手夹克，蓝装-掠夺者弹药带其中，快枪手夹克属性好，除了护甲低，盗贼护符有高OA和2-4%全速；输出依靠爆破的左键平A技能火焰打击及其进阶爆炸冲击，战士两个被动攻击技能，马尔科夫和左耳汉。2.输出特点：由于远程武器先天不足-基础伤害低，速度慢，比起近战武器劣势大。而在本build中，武器伤害不是主要输出，爆炸冲击有33%几率触发XXX点物理伤害，马尔科夫触发时有XXX点物理伤害（满触发率25%），而且两者可以叠加（同时触发），这就意味着在高攻速下，输出并不弱。所以以物理伤害为主，装备以%物理伤害为优，每3点敏捷加1%物理伤害，选择夜刃装备堆敏捷也是可行方案。此外，爆炸冲击加满后有3.4米AOE，24%武器伤害，对付杂兵，没有问题；马尔科夫带有减目标XXX点DA，12级时减160DA，boss战时越打越勇，因此堆OA也有很高收益。远程武器必有穿刺转换，火焰打击带有火焰伤害，副伤害重要性：穿刺&火焰。3.续航问题：在高攻速下，无法实现能量续航，不过消耗过程很长，用能量药水足以；另一个方案是用镶嵌物奥术之耀，能有效的减缓能量消耗。4.作战方式：保持距离射击就行了，身板硬起来了可以站撸一些敌人。Boss战时，尽量保持距离，确保安全。5.开局时选择爆破，10点专精，优先加满爆炸冲击（火焰打击1级）。爆破加到10级后，再加战士专精，人物等级40级后，再把火焰打击本体加满。40-50级加满马尔科夫和4点奥莱隆之怒，50级后再加满左耳汗和奥莱隆之怒（含装备到12级），剩余技能点加战意。二、属性和技能要求1.专精：战士50级，爆破10-25级。属性加点推荐：20力量，40敏捷或30力量，30敏捷。2.属性：50级时，力量含装备至少720；敏捷含装备750（不额外堆敏捷），或950（额外堆敏捷）合格；智力看需要戴什么样的首饰，用天狼石之类的，含装备至少235点智力，智力过多了没啥用。以上不考虑减装备%属性需求。攻速至少160%合格，攻速是多多益善的。最好有一定%吸血（减少药瓶消耗）。3.技能：必加，火焰打击满+爆炸冲击满，马尔科夫满，左耳汗满，军事素养满，指挥领域1+小队战术12，防守反击1，奥莱隆之怒12，百战之躯4-满（防控制），战意x点。可选：久经沙场X点，功勋卓著1点，战吼1+破胆X点（减物理抗性），闪光弹1+灼热之光1，复仇烈焰1，烈火加身1，防爆护盾x点。
三、装备，镶嵌和附魔推荐1.武器：蓝装-法外之徒的惩罚（65级那把神枪现在还用不了），黄绿装以攻速为首选，JP绿（轻快之冷酷，魔犬之冷酷，怒火之冷酷；次选前缀，士官，，蛮族，地缚，狂怒）。恶魔十字声望-恶魔的惩戒，过渡使用，没攻速是硬伤。2.头盔：神射手玻璃眼，狂热面具，白银头。3.胸甲：快枪手夹克。（如果用遗物开启双枪效果，左耳汉甲，狂热者外衣，，神射手外衣）4.肩甲：盛世肩甲。5.手套：斗士手套，丝触手套，霍姆斯特德声望-收割者抓握护手。6.裤子：笨重腿甲，晦暗皮革裤，英勇腿甲。7.鞋子：亵渎者。8.戒指：巨人戒，皇冠宝戒，霍姆斯特德声望-收割者刀锋印戒，其它+攻速，OA，敏捷等黄绿戒指（魔犬之，轻快之，迅速之，进击之，暗影之，霸权之；谋杀者的，壮丽的）。9.项链：天狼石，皇冠项链，扭曲碎片，其它项链（选择同戒指）。10.勋章：凯蒙神选战士声望-神选战争星章，猩红连队，其它勋章（选择同戒指）。11.腰带：神射手带药腰带，战争之路，痛苦腰带，好属性的征战者腰带（狼之，狂狼之，英勇之，霸权之，进击之，迅速之；壮丽的，谋杀者的）。弹药袋。12.遗物：主宰。快枪手护符，护符，盗贼护符。13.镶嵌：坚硬外壳，茂密毛皮，熔岩皮肤，抗毒血清，丝绸，旅者标记，弹性片，符文石（加单属性或双属性，生命，OA）。远古盔甲片，邪恶铭文，奥术之耀，摩尔卓根印记（%敏捷）。断裂之爪，破碎之爪，赐福钢铁（%攻速）。魂铁，奥血，银核弹药（%攻速，%敏捷）。奥链，神土（+火焰打击，奥莱隆之怒）。恶毒下颚，翻腾鲜血（选择加虚化，酸毒，混乱，元素抗性的）。14.附魔：首饰，追求输出用恶魔十字的幸存者的机敏，安全用流浪者者营地的生命之息，模格卓根的圣洁。武器，用霍姆斯特德的石牙野猪蹄，或者放逐者阵营的放逐者的威势。
四、献祭星座推荐1，点出刺客的利刃，使用附加的降低%物理穿刺抗性技能。2，点出猎鹰，为了%OA，12%暴击伤害。3，点满九头蛇。其中，我用老鼠星座来凑前置点。剩下的我点4点秃鹫星座，为了15%流血抗，15%活力抗，5%敏捷，虚位王座1点为了15%抗晕。下图个人星座图
五、参考数据面板1，个人技能2，参数面板和技能面板
六、结束欢迎大家参考。。。。
65的蓝枪配你这个简直绝了
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幽冥大大赛高！
爆破的专精条点那么选是为了加属性嘛？
为什么别的双持秒伤2.5W
一个男的，射击都有了便秘感，多半是得了肾结石，请到爱民门诊部找专家咨询。
物理枪现在输出不太稳定，有时候鱼的不行有时候输出爆炸。（我昨天3秒射死克隆利）面板完全比不上充能系 感觉比其他职业更需要特殊词缀的武器绿装。话说装备推荐里加个野兽屠杀徽章吧，物理点伤百分比加成都有，还带50oa我用到满级感觉挺好。
我42级，打BOSS经常跪
声望优先刷哪个好，现在十字和什么德的都是第三页商店了
我现在47级，A3打完了，是先通剧情还是刷声望？主宰缺好多东西
听说boss对降da没有抗性？马尔科夫完美打掉一百多da？
裤子用刀锋守卫护腿 行吗？ 加物理和穿刺
还有+1技能
。。。。。放逐者 发任务的被我杀了 不能接任务。。
层次感很好
为啥不加这个 减法耗加伤害的
左耳汗的技艺上面不是说近战武器发动吗？
pk的话什么职业比较强？
练个20的双持，准备出战士大招，夜刃应该出到什么比较好，毕竟夜刃太脆了，不主战士简直就是分分钟倒下的命
练个20的双持，准备出战士大招，夜刃只出到15那个瞬间打3次的，不知道能不能瞬间出节奏效果
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