Точная стрельба — залог успеха в World of Tanks, однако для того, чтобы сделать убийственный выстрел, нужно рассчитать траекторию движения врага и выцелить наиболее уязвимое место. Эти функции может взять на себя автоприцел от Сае для World of tanks. От геймера потребуется лишь задать необходимые настройки перед использованием и вовремя стрелять по вражеским танкам. Используя этот мод игрок практически всегда будет попадать точно в цель, нанося урон вражеской технике.
Автоприцел от Sae для World of tanks умеет делать очень важные для любого игрока вещи. Прицел легко справляется с захватом цели за преградами. Отлично стреляет на упреждение, при этом рассчитывает траекторию движения врага в зависимости от расстояния, автоматически переключая режим стрельбы для ближнего или дальнего боя.
Пользователь может настроить автоматическое сведение на определенном участке вражеских танков: башня, гусеницы, двигатель и т.д. При активации данного параметра модификация будет самостоятельно наводиться на запрограммированную область, и игрок сможет совершать точный выстрел.
Моторное масло SAE — САМОЕ ВАЖНОЕ
Прицел Sae поддерживает функцию захвата противника за препятствием и дальнейшей слежки за противником, что позволит не выпускать врага из прицела, даже если он пропал из засвета.
Если у вас есть проблема с перепрыгиванием автоприцела на другие танки при попытке его отключить, то не забывайте про стандартную кнопку снятия автоприцела «E».
Мод относится к запрещенным и может привести к блокировке аккаунта. Вы используете его на свой страх и риск.
Установка и настройка
Все настройки прицела идут по умолчанию. Настроить под себя можно при помощи Notepad++ в файле
WOTres_modsconfigsauto_aimauto_aim*.xml
Существует возможность изменить множество параметров. Так что, если прицел вам не понравился, то не спешите его удалять, а попробуйте поэкспериментировать с настройками.
Начиная с версии 19.9 настройка прицела доступна из ангара.
Источник: wotspeak.org
Расширение .sae
Другие типы файлов могут также использовать .sae расширение файла. Если у вас есть полезная информация о .sae расширение, написать нам!
Возможно ли, что расширение файла с ошибками?
Русские Блоги
Во-первых, SAE
1. Функция алгоритма самокодирования (SAE)
(1) Алгоритм самокодирования — это алгоритм без контроля, который может автоматически извлекать свойства из немеченых данных и давать лучшее описание характеристик, чем исходные данные.
(2) Из-за своей редкости автоматический выбор функций завершается вместо использования случайного метода, который, очевидно, является более надежным. Как и в методе анализа главных компонентов (PCA), процесс сокращения размеров выполняется автоматически.
2. Структура и принцип алгоритма
(1) Модель Stacked Autoencoder (SAE) представляет собой модель глубокой нейронной сети, состоящую из нескольких слоев Spase AutoEncoder (разреженный autoencoder). Выход предыдущего слоя автоэнкодера используется в качестве его Ввод самокодера на последнем уровне, последнем слое является классификатором (классификатор логистики или классификатор softmax, где модель логистической регрессии подходит для двух классификаций, а модель регрессии softmax подходит для нескольких классификаций)
Моторное масло. Классификация по API и SAE
(2) Spase AutoEncoder — это алгоритм обучения без контроля, который должен удовлетворять следующим двум ограничениям:
a. Автоматический кодер: автоматический кодер требует, чтобы выходной сигнал был как можно больше входного.
b. sparse: ответ каждого нейрона в скрытом слое является разреженным, то есть ответ составляет 0 большую часть времени, что означает, что средний ответ
(3) Структура отдельного автоэкодера Spase выглядит следующим образом:
Кодировка: скрытый входной слой
Декодирование: скрытый вывод слоя
Нейронная сеть с самокодированием стека представляет собой нейронную сеть, состоящую из нескольких уровней разреженных автоэнкодеров. Выходные данные самокодера предыдущего уровня используются в качестве входных данных последнего уровня. Параметры самокодирующейся нейронной сети стекового типа получают путем жадного обучения слой за слоем. Если взять в качестве примера нейронную сеть с двумя скрытыми слоями и выходным слоем softmax, процесс ее обучения можно выразить как:
А. Обучите первый автоэнкодер исходному вводу x и изучите особенности первого порядка h (1) исходного ввода, как показано в левой части (1). б) Используйте все полученные признаки h (1) первого порядка в качестве входных данных второго автоэнкодера и изучите элементы h (2) второго порядка исходного ввода, как показано в середине (1). c) Получить все признаки второго порядка Получите все признаки второго порядка h (2) в качестве входных данных классификатора softmax и обучите параметры классификатора. Как показано справа от (1).
Рисунок (1)
(3) Точная настройка параметров
После завершения вышеупомянутого предварительного обучения три вышеупомянутых уровня объединяются для получения сети самокодирования стека, включающей два скрытых уровня и выходной слой softmax, как показано на рисунке ниже.
Алгоритм обратного распространения затем используется для настройки параметров всех слоев. Этот процесс называется точной настройкой. Во время процесса тонкой настройки оптимизируются все параметры всех уровней сети.После тонкой настройки производительность классификации нейронной сети может быть значительно улучшена.
3. Формат ввода данных
Входные данные также можно импортировать и читать данные файла. MATLAB поддерживает различные форматы данных. Наиболее распространенными являются формат txt и формат xml. Матовый файл — это стандартный формат хранения данных Matlab. Файл mat представляет собой стандартный двоичный файл двойной точности, его также можно сохранить и загрузить в виде кода ASCII, открыв его в MATLAB, отобразится таблица, аналогичная однострочному файлу Excel.
Источник: russianblogs.com