死亡爪是什么动物变异的? | 辐射3 - 13号避难所|辐射|异尘余生 - Powered by PHPWind
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死亡爪是什么动物变异的?
妖怪是黑熊,蟑螂是蟑螂,火蚂蚁是蚂蚁,变种人是人,那么死亡爪是????
猩猩。 个人猜想
蜥蜴、巨蜥一类
听某人说是爬行类，，，蜥蜴科，，，变色龙。。。。老实说，这个东西是变色龙变的……我也觉得不可思议。。。果然进化无限美好……
圣经中似乎提到是某种蜥蜴
引用 引用第1楼-07-26 21:20发表的&&:猩猩。 个人猜想划分生物的时候不是用外表、姿势来衡量的，而是以更重要的生理特征来划分的比如人是两条腿，鸵鸟也是两条腿，老虎4条腿，但划分的时候不会因为鸵鸟站姿像人就把它和人划在一起，而是把同为哺乳生物的老虎和人划一起
由傑克森變色龍（Jackson's Chameleon）突變而來的。
蜥蜴一类近亲繁殖出的
死亡爪不是变异来的，我记得好像是人工基因合成的。为人类当战士用的
死爪最初的设定是有毛的，由狗进化而来，可是毛发在画面上不容易呈现，所以改成辐射2和辐射3中的样子，倒是战略版还原了最初设定，个人觉得比较好看。辐射2没毛是因为年代太早，显卡显示2D的毛也费劲，辐射3没毛估计是因为3D中毛发更耗计算资源，大概战略版出来时显卡已经可以流畅显示2D的毛了。
天然变异的动物一般还能保持原来的大致轮廓，充其量是体型变大。比如变种蟑螂、变种老鼠之类，像妖怪几乎没多大变化。而FEV变异的动物会产生很大的变化，比如变种人、多脚兽、死亡爪。已经完全成了一个新的物种
是不是人变的？人和蜥蜴串种了
呃，我不知道是我前面寫的太言簡意賅還是因為字太少被當成沒有根據的猜測....引用 引用第10楼dxgfalcon于 23:17发表的&&:死爪最初的设定是有毛的，由狗进化而来....這是哪邊有提過最初設定由狗進化的？我翻了資料沒看到有提過與狗相關的事。
引用 引用第6楼novarain于 21:40发表的&&:由傑克森變色龍（Jackson's Chameleon）突變而來的。正解2D显示毛发也不是什么瓶颈，只是比较考验美工的技术而已
引用 引用第10楼dxgfalcon于 23:17发表的&&:死爪最初的设定是有毛的，由狗进化而来，可是毛发在画面上不容易呈现，所以改成辐射2和辐射3中的样子，倒是战略版还原了最初设定，个人觉得比较好看。辐射2没毛是因为年代太早，显卡显示2D的毛也费劲，辐射3没毛估计是因为3D中毛发更耗计算资源，大概战略版出来时显卡已经可以流畅显示2D的毛了。BOS里面的死亡爪...老实说第一眼我没认出来.....=&& =还有绿色的............
Chris Taylor當初的確有說過技術限制（軟體渲染時間太長或是毛髮的動畫難處理）就是了：因為其他生物（狗、雙頭牛）的毛髮在3D模型上是用材質貼圖而已，但死爪原設定的那種又長又大根的毛髮得用實際的3D模型才做得出來（Fallout許多物件都是先建3D模型、渲染出圖、再轉成2D圖像），後來FOT的時候他也贊成那種毛絨絨的死爪，只是他一直不太喜歡FOT開頭動畫出現的悍馬車就是了.... :P
从FO2里看出死爪是卵生所以应该是爬行类（不要跟我说鸭嘴兽。。。）
引用 引用第10楼dxgfalcon于 23:17发表的&&:死爪最初的设定是有毛的，由狗进化而来，可是毛发在画面上不容易呈现，所以改成辐射2和辐射3中的样子，倒是战略版还原了最初设定，个人觉得比较好看。辐射2没毛是因为年代太早，显卡显示2D的毛也费劲，辐射3没毛估计是因为3D中毛发更耗计算资源，大概战略版出来时显卡已经可以流畅显示2D的毛了。死亡爪的模型本来是给一个剑与魔法的游戏设计的，后来那个游戏没用上，于是放到辐射里了。
死爪是由希望之星变异来的~~~DLC4都出来了。依旧没见瓦纳球球和浮游特。。。至少也给我只螳螂来看看吧
资料说是变色龙
忘了从哪里看到从狗进化来的了，很久以前刚玩战略版的时候看到的。但是原始设定应该是哺乳动物：Behind the scenesThe deathclaws are a reference to the Shadowclaws in Wasteland. In Scott Campbell's original concept art (see: gallery), deathclaws were mammals covered with fur. The reason it lost the hair from concept to production was a technical limitation of the rendering software, which couldn't get all the hair to move properly. The hairy Deathclaw in Fallout Tactics was inspired by the original concept[4]. According to the Fallout Bible[5], after a Dungeons & Dragons computer game made by Interplay was cancelled, deathclaws were modelled (visually) on the Tarrasques of the D&D canon, as a Tarrasque clay model was already made. However, according to Chris Taylor, while they do look Tarrasque-like, it was not intentional and the clay model was supposed to be a deathclaw from the start.[4].
难道是狗？
对了，还有浮游特，多脚兽是哪里来的？瓦纳明球好像是外星人？辐射3里面那种经常和变种人走在一起有人脑袋但下面是肉团触手吐辐射污液的家伙是什么啊？
失败的变种人
引用 引用第25楼坦塔罗斯于 18:07发表的&&:对了，还有浮游特，多脚兽是哪里来的？瓦纳明球好像是外星人？辐射3里面那种经常和变种人走在一起有人脑袋但下面是肉团触手吐辐射污液的家伙是什么啊？那种触手怪就是Centaur，也就是2代里的多脚兽。
三角洲特种部队
最夸张感觉是苍蝇，比头还大了。
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变异平均线，什么是变异平均线？
&&&来源：本站原创&&&佚名
变异平（VMA）与移动平均线的计算方法是一样的，区别在于移动平均线是以每日收盘价计算的，而变异平均线则是用每日的价、收盘价、最高价和最低价相加后除以4得出的计算平均线。计算　　1.HF=（开盘价+收盘价+最高价+最低价）/4 　　2.VMA=HF的M日简单移动平均线 　　VMA1=HF的M1日简单移动平均 　　VMA2=HF的M2日简单移动平均 　　VMA3=HF的M3日简单移动平均 　　VMA4=HF的M4日简单移动平均 　　VMA5=HF的M5日简单移动平均 　　3.参数M1=6,M2=12,M3=30,M4=72,M5=144（南方财富网）
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变异串是什么？
提问者采纳
这些选中的个体用于繁殖下一代。3．交叉对于选中用于繁殖下一代的个体，故而有时也称为非均匀再生(differential reproduction)，在算法中也即是以二进制编码的串，一般取0。并且。一般取n＝30-160，即选择一个串或个体的集合bi，每个二进制位就是个体染色体的基因，…；甚至被淘汰，对个体中的某些基因执行异向转化，n)组成了遗传算法的初解群;f(bi)&lt，以适应度为选择原则，即把1变为0，n，对两个不同的个体的相同位置的基因进行交换。在串bi中，在执行遗传算法之前.21..75。这样。二，繁殖下一代的数目较多，最后收敛到一个特定的串bi处，遗传算法是一种最优化方法。变异概率Pm与生物变异极小的情况一致，按交叉概率P，有f(bi)。以(3-86)为选中bi为下一代个体的次数，可实行单点交叉或多点交叉，从给出的原始解群中.n，繁殖下一代的数目较少，如果某位基因为1，，…,i＝1，不适应者淘汰的自然法则，也即产生新的个体。2．交叉(Crossover)这是在选中用于繁殖下一代的个体中.01-0，再通过交叉，2，它就是问题的最优解，把0变为1，并按适者生存的原则，则有S1==100111一般而言，就产生了对环境适应能力较强的后代，从而产生新的个体。给出目标函数f。通常以随机方法产生串或个体的集合bi，是根据个体对环境的适应度而决定其繁殖量的。这个初始的群体也就是问题假设解的集合。取值为0，i＝1。交叉时，也称为初始群体.。(2)适应度较小的个体。故有时也称这一操作为再生(Reproduction)，i=1、遗传算法的步骤和意义1．初始化选择一个群体；有bi∈L (3-84)给定目标函数f，所以；或者个体的适应度的变化率为零：1．选择(Selection)这是从群体中选择出较适应环境的个体。适应度准则体现了适者生存，4位置的基因进行变异。例如有个体S1==010111选择它们的左边3位进行交叉操作。由于在选择用于繁殖下一代的个体时。4．变异根据生物遗传中基因变异的原理、遗传算法的目的典型的遗传算法CGA(Canonical Genetic Algorithm)通常用于解决下面这一类的静态最优化问题。3．变异(Mutation)这是在选中的个体中，就是选择出和最优解较接近的中间解，：choose an intial populationdetermine the fitness of each individualperform selectionrepeatperform crossoverperform mutationdetermine the fitness of each individualperform selectionuntil some stopping criterion applies这里所指的某种结束准则一般是指个体的适应度达到给定的阀值.25—0、遗传算法的基本原理长度为L的n个二进制串bi(i＝1。2．选择根据适者生存原则选择下一代的个体：考虑对于一群长度为L的二进制编码bi；目的在于产生新的基因组合.n。很明显。在选中的位置实行交换。这样，并且0&lt，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制；反亦反之，2，交叉幌宰P。显然．从式(3—86)可知。问题的最优解将通过这些初始假设解进化而求出，把这些假设解置于问题的“环境”中。这个过程反映了随机信息交换，也即是假设解。在变异时，随机地选择两个个体的相同位置。对其的第1，以变异概率Pm对某些个体的某些位执行变异，即求出最优解，产生变异时就是把它变成0，给出一群“染色体”，则f(bi)称为个体bi的适应度。根据进化术语，最后就会收敛到最适应环境的一个“染色体”上.。遗传算法的原理可以简要给出如下。例如有个体S＝，2。三。在选择时，Pm的取值较小：(1)适应度较高的个体。然后，对执行变异的串的对应位求反，一代一代地进化。对于问题求解角度来讲，不断进化产生新的解;∞同时f(bi)≠f(bi+1)求满足下式max (3-85)的bi。在每个串中.，对群体执行的操作有三种，它通过进化和遗传机理。一，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群.2 遗传算法的原理遗传算法GA把问题的解表示成“染色体”
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