FGO:NP獲得計算方式,以及一些NP常用名詞解釋 - 人人焦點

NP獲得公式（每HIT）：NP率* (指令卡補正* (1 ± 指令卡性能BUFF 指令卡耐性) + 首位加成) * 敵補正* (1 ± NP獲得量BUFF) * 暴擊補正* Overkill補正. 人人焦點 影視 健康 歷史 數碼 遊戲 美食 時尚 旅遊 運動 星座 情感 動漫 科學 寵物 家居 文化 教育 故事 FGO:NP獲得計算方式,以及一些NP常用名詞解釋 2021-02-07秋田咕噠 寶具是FGO的一個大特色，不僅能夠展示英靈的自我風采，在遊戲中也是戰鬥的重要因素，戰鬥中想要發動條件需要另一個因素，則是NP值，即寶具值，從者的NP條達到100%或以上即可發動寶具。

關於NP的獲取有幾種方式，一般情況下都是通過從者技能寶具直接充能、通過攻擊敵人獲得、被敵人攻擊獲得以及禮裝獲得等。

其他的獲得方式都比較好解釋，而通過攻擊獲得的NP就比較複雜了，想要了解一名從者的NP獲得，需要進行一些較爲複雜的計算，emmmmm當然自己直接拿從者打一下就知道能打多少NP了，但是每位從者打出來的NP數值都不一樣，大家或許有興趣知道NP獲得都是怎樣計算的，或者了解一下在什麼情況下攻擊敵人比較容易獲得NP，本期就爲大家說一下這個話題。

NP獲得公式（每HIT）：NP率*(指令卡補正*(1±指令卡性能BUFF指令卡耐性)+首位加成)*敵補正*(1±NP獲得量BUFF)*暴擊補正*Overkill補正這裡計算的是攻擊裡面每hit獲得的NP，根據從者各自指令卡的hit數量再來相加，就是一張卡攻擊獲得的NP值，寶具的話是按單個敵人每hit獲取的NP來計算。

可以看到涉及的因素非常多，雖然不一定都要我們去計算這些東西，但是在這裡秋田君也說一下關於公式中一些名詞的釋義。

NP率：每位從者都有自己的NP獲得率，這個數值的高低也和很多因素有關，NP率=職階基礎值*藍卡數補正*魔力補正/藍卡Hit數這裡涉及的幾個名詞「職階基礎值」、「藍卡補正」和「魔力補正」的數值如下（以下皆爲百分比數值）。

大致上可以理解爲，從者的NP率憑藍卡的職階、藍卡數量和藍卡hits數來調整，而一般情況下，藍卡數量越少，藍卡hit數越底，能夠獲得的NP就會更高一些，而藍卡數量多且hit數高的，一般情況下都比較平庸，當然這也不能作爲鐵律來看，具體還是得經過計算的。

指令卡補正：不同顏色的指令卡在NP獲得上面也有一定的補正，下表爲補正數據，分別是四種顏色的指令卡在各個排序上的補正情況。

可以看到紅卡是沒有任何NP獲取的，藍卡的NP效率最好，綠卡次之，當然不用看表大家也能通過實操來發現這個結論。

指令卡性能buff：即魔放類buff，一般情況下紅魔放不提供NP效率提升效果，但是綠魔放和藍魔放是對NP效率有一定提升的。

部分從者會持有【騎乘】、【陣地建造】等常駐魔放類職階技能，在計算的時候也需要考慮的。

指令卡耐性：這個效果在這裡是對於敵人而言的，敵人如果有對指令卡有耐性的話，攻擊的效果也會下降的。

首位加成：即指令卡的「染色」效果，如果把藍卡放在首位的話，會有1倍的NP效率加成，綠卡和紅卡首位沒有加成，這也是爲什麼放首藍的話紅卡也能打出NP的原因。

敵方補正：敵人的職階也會影響我方從者的NP獲取，下面是各個職階敵人的補正情況。

這裡分爲兩種類型，第二種類型只在少數情況下出現，比如龍牙兵、殭屍、鬼魂等敵人就屬於第二種，其他的大部分都是第一類補正。

無論如何，術階的補正是最高的，騎階次之，而狂階和殺階的補正就比較低，職階補正是當前連發環境中一個重要的課題，我們會發現打騎階術階的時候，連發打手非常容易就能連發，但是打狂階的時候，很容易缺NP，就是因爲補正的原因，所以在打狂階敵人的時候，最好帶上NP效率比較高的從者。

NP獲得量提升：這個相信不用秋田君多做解釋了，就是我們常說的NP率buff，黃金律之類的。

暴擊補正：暴擊情況下NP獲取的效率也會變高，會變成2，需要注意的是，EX卡不會暴擊。

overkill補正：也就是我們常說的「鞭屍」，敵人死亡後繼續進行的攻擊，NP率會變成1.5，在開啓敵人多血條機制之後，多了一個Overgauge效果，這個效果和overkill是一樣的，也就是說擊破一管血條之後超出的攻擊，依然可以算作鞭屍攻擊。

鞭屍的作用在現今的連發環境也非常重要，大家都想提升連發從者的寶具等級以及增加更多buff的原因，就是想儘可能在第一hit就擊殺敵人，好使後面的hit攻擊能夠達成鞭屍效果，獲得更多NP。

下面再說一說受擊時候的NP獲得情況，公式爲：受擊NP率*敵補正*(1±NP獲得量BUFF)*(1±受擊NP獲得量BUFF)*Overkill補正這裡面的受擊NP率一般職階爲3，狂階和復仇者等是5，部分從者的技能也會有受擊NP率提升的技能，比如仇階的職階技能【復仇者】。

以上就是NP獲得的計算方式，以及所有相關名詞的解釋，這裡沒有和上次介紹指令卡傷害一樣來排倍率是因爲NP的計算方式及其複雜，並且因從者而異，所以怎麼樣搭配才能獲得更高的NP值，得看從者自身的NP率。

相關焦點 功率細說之NP,IF,TSS NP-標準化功率我們知道，讓你以一個固定功率穩定騎行，比你用忽高忽低的功率騎行要來的更快更遠。

但是即時功率隨著你突然站起搖車，忽來的陣風，坡度突然的變化隨時變化的。

考慮到這種變化，使用一種特殊的算法來計算分析調整你（超過30秒）功率輸出。

常用的相似度和距離計算方法 公式定義如下：適用場景主要用於計算符號度量或布爾值度量的集合間的相似度，因爲特徵屬性都是由符號度量或者布爾值標識，因此無法衡量差異具體值的大小，只能獲得「是否相同」這個結果。

所以Jaccard係數適合只關心集合中特徵存不存在，不關心具體值大小。

fgo:那些非常實用的禮裝,誰說過圖一定要用寶石翁? 在高難本中隨著敵人血量的上升，使得滿np放寶具和打持久輸出。

誰更重要，變成一個玄學的事，起手放光炮一輪秒的局不需要加輸出。

但是一輪秒不掉的時候，無疑是體現了加傷的重要。

所以fgo中2030與黑聖杯一向是能與寶石翁並稱的頂級禮裝。

而月勝也同樣是遊戲早期到現在版本，相當實用的一張卡。

然後是活動四星的巧克力天使。

滿破紅卡性能提升10％，np獲得量提升20％。

FGO阿拉什圖鑑阿拉什怎麼樣 推薦用法：用np禮裝加自充能或者孔明上buff充能後，解放寶具後退場。

用太太戰續或者戰續禮裝無限自爆也是一個思路。

>>>獨家聖晶石禮包點擊領取以上就是FGO阿拉什圖鑑阿拉什怎麼樣全部內容，更多精彩內容請關注18183fgo專區，或搜索「18183fgo」，掌握手遊戲資訊！ 【Python+統計學】探索數據分析常用的統計分布 本文用Python統計模擬的方法，介紹四種常用的統計分布，包括離散分布：二項分布和泊松分布，以及連續分布，指數分布和正態分布，最後查看人羣的身高和體重數據所符合的分布 fgo:C階師匠第四位強力拐子級從者預訂這幾位從者成爲最大贏家 fgo近期最讓玩家高興地莫過於是c階師匠的落地還有實裝了，通過公開的技能來看c階師匠基本可以成爲這遊戲的第四位強力拐子級英靈，正式列入了胡作非爲沒天理的行列之中，而相對的不少從者的實力也得到了強化，基本上可以確定成爲了版本的贏家。

Python實戰|8個常用的Python數據分析庫(附案例+源碼) 本文介紹數據分析方面的擴展庫分別爲：NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim，下面對這八個擴展庫進行簡單介紹，以及相關的代碼案例NumPy 廚力向腦暴FGO改出PVP戰鬥系統的可能性分析 4.各種技能的對敵效果的改變5.總遊戲對戰時間長短以及各回合時間6.寶具傷害倍率問題具體想法每個part里講講，然後給調整結論。

我仔細斟酌了一下少女計算中……，於是把攻擊補正從0.23下調至0.09剛剛上面那條公式的其他數據不變，得出來的傷害是3878這一改這平a就下降好多了…幾乎是打逆克制的傷害了…不過這降下來，基本ATK不低於7000的都能打出1000的傷害了。

只要是紅開頭，不算EX打克制的話，三張卡下去都能打出6000左右或更高的傷害了。

Keras集成梯度用於模型可解釋性 這是一種模型可解釋性技術：它來可視化輸入要素和模型預測之間的關係。

原文連結：https://keras.io/examples/vision/integrated_gradients/介紹集成梯度是在計算預測輸出相對於輸入特徵的梯度時的變體。

要計算集成梯度，我們需要執行以下步驟：1. python圖像識別---------圖片相似度計算 但是讓計算機去區分這些圖片分別是哪一類是很不容易的，不過計算機可以知道圖像的像素值的，因此，在圖像識別過程中，通過顏色特徵來識別是相似圖片是我們常用的（當然還有其特徵還有紋理特徵、形狀特徵和空間關係特徵等，這些有分爲直方圖，顏色集，顏色局，聚合向量，相關圖等來計算顏色特徵），爲了得到兩張相似的圖片，在這裡通過以下幾種簡單的計算方式來計算圖片的相似度 量子計算簡介和經典量子算法 別擔心，紅杉學社本期公開課就跟大家聊一聊量子計算。

格拉斯哥大學量子理論組在讀博士主要研究方向：拓撲和量子光學以及量子算法的應用。

一般而言，計算機問題可以分爲p(polynomial)和np(non-polynomial)兩種問題。

p問題即多項式複雜度問題，指的是計算機的計算工作量以輸入N的多項式函數來增長，而在np問題即非多項式複雜度問題中，計算工作量以非多項式函數增長，例如指數函數等。

傳統計算機處理p問題並不困難，就算是稍複雜的問題也可以通過增加電晶體集成度來提高運算速度。

FGO志度內簡評:打破衛宮家NP殘疾魔咒,NP率優秀的AE藍卡單體 從者寶具：志度內的寶具爲藍卡單體輸出，造成傷害之後降低敵人20%~40%防禦力以及暴擊發生率三回合（效果隨OC等級提升），減少【龍】特性敵人1格充能。

三技能效果爲增加自身20%~30%NP，60%~80%概率提升自身20%攻擊力三回合，60%~80%概率賦予自身每回合獲得10個暴擊星狀態三回合。

職階技能【對魔力】自身弱化耐性提升15%，【陣地建造】自身藍卡性能提升10%，【道具作成】自身弱化成功率提升8%，【女神的神核】自身傷害附加225，弱化耐性提升22.5%。

Python中得可視化:使用Seaborn繪製常用圖表 要了解Seaborn，就必須熟悉Numpy和Matplotlib以及pandas線性回歸曲線的自動計算和繪製。

它支持對多圖像的高級抽象繪製。

可視化單變量和雙變量分布。

從Kaggle獲得的谷歌播放商店數據集現在，讓我們看看如果我們繪製來自上述數據集的「Rating」列的分布圖是怎樣的，