方根胶卷switch好玩吗

由搅团游戏推出的悬疑冒险游戏方根胶片将在七月三十号正式登陆 c h 平台，本作是方根书简的续作，人设也继续由爱相随的国民岳父激情太郎担当，而导演和编剧则是创作过钟楼的合影一二三。有这么一个大牌阵容，本作的剧本质量也是值得信赖。 不过从这次的预告片来看，本座的故事将会聚焦在悬疑的谋杀案中，我们要做的就是探寻案件背后的真相，与前座渲染出来的气氛完全不同。喜欢悬疑推理的玩家可以期待一下了，不出意外的话，作为推理迷的评测君大概率也会入手。

大家好，我是游戏极限流，今天继续为大家带来方根交卷。这一期的主文公司脚会回到巴云这边。在经过弥补片的两个章节后，巴云片的第四个章节才会开启。说实在的，这么久没玩巴云片的了，巴云片的剧情我都快忘得差不多了。 这里我为大家回顾一下上一期的游戏内容。上一期我们说到一部破坏了异响管的案件，即将前往下一个地点。目前男主八云自身于一间废弃的小仓库，自从他从旅馆二楼逃出去后就来到了这里。为了躲避警察的追捕，目前他无法使用手机。 随后他拿出在图中买的饭团，大口的塞进从刚才就饿的咕噜叫的肚子里。究竟他今晚能 顺利到达与神代优选斋约定的地点到走之滨吗？之后画面会来到爱因这边。巴云逃走后，剩下的一行人也不知如何是好，只能待在旅馆里面。目前新闻上也没有巴云的任何消息，也许警方还无法断定巴云就是凶手。 自从巴云离开后，就再没和大家联系过，爱因也给他打过好几次，都被转到语音信箱。爱因觉得既需这么呆，坐下去也不是办法，不如直接去大田综合体育馆找三哲大叔问问看。 一行人来到了目的地，此时三者等人正神情严肃的与其他警官交谈。者见阿英他们到来，便主动迎了上来。三者称自从巴云淘宝后，就立马追踪了他的 gps 定位，但没有任何 反应。大概他知道警方的调查手段，所以故意关机了。警方认为，既然在凶器中验出指纹，就必须以重要阵容的身份接受甄选。如果什么都没做，只要配合警方的调查就行。为何要选择逃跑？ 就在刚才，警方已正式对他发布了逮捕令。从现在开始，八元升级成重大嫌疑犯。如果爱因他们知情不报，警方会以包庇罪将其逮捕。看来事情越来越复杂了。 what does your nice go？ 之后，一行人决定去温泉京公民馆看看。 公民馆的准备是只剩下寥寥几恩。其中身为社团主要干部的方案等人正凑在一起交谈。他们对异行人的态度明显和之前大不一样。看来 巴云的事他们都知道。如今巴云成为了重大嫌疑犯，大家自然会和他撇清关系。不过风儿认为，在真相没水落石出之前，直接将他当成凶手，有失公寓。现在最重要的就是要尽快跟巴云联系上。 自巴云逃走后，就再也没有和任何人联系过。远方认为巴云以前在读书时有几个非常要好的朋友，或许他会去投靠其中某个人，并称自己会和他们联系。就这样，一行人低头道歉后离开了公民馆。 一行人拖着有气无力的步伐走在回旅馆的路上。此时，夜夜的手机传来了邮件的通知声。他边走边拿出手机确认收到的邮件。随即他的表情越发苍白， 不知不觉停下了脚步。在哀英的一番追问下，他到出事务所那边发来通知，称这次的专案可能会得瑟，要他回去。原来警方为了巴云的事找五十神问过话，想不到会有这么大的冲击。 为了夜夜的大好前途，暗影觉得吃媒体还没注意到之前，早点离开会比较好，万一牵扯下去很有可能会变成丑闻。抱怨的事就让自己和金手想办法解决。就这样，夜夜离开的队伍， 即小时候夜，独自一人领着行李走向温泉京车站。他的步伐十分沉重，落寞，又缓慢的一步一步往前。然而他停下脚步，拿出手机重新看， 看起刚才收到的那份邮件。一叶悬崖玉器的注视着手机一幕。路上的新闻时不时地向他投来狐狸的目光。然后他直直的蹲了下去，双手捂着脸，身体开始微微颤抖。就这样一动不动的蹲在路边，他还能否回到爱意形的队伍之中吗？ 今天的视频就和大家分享到这，感谢大家的观看，我们下期再见，拜拜。

今天来学习一下立方根与平方根类似。什么是立方根呢？立方根是说一般的如果一个数 x 的立方等于 a， 也就是说 x 立方等于 a， 那么这个数 x 就是 a 的立方根。记住 x 等于三次根号 a， 这里 a 也叫被开放数。三次根号，这是表示立方根，三次根号 a 就表示是 a 的立方根。 说，因为啊，正数的立方是正数，负数的立方是负数。比如说一的立方是一是正数，负一的立方三个负一相乘是负一， 那零的地方是零。那么所以呢，正数的立方根就应该是正数，负数的立方根 就应该是负数，零的立方根是零。那么求一个数 a 的立方根的运算叫做开立方，这和平方根是类似的。 那么因为开立方和和立方是互为逆运算的，所以说跟着根据这种关系，可以进行开立方的运算。 比如，因为五的立方是二十五，所以说是一百二十五，所以一百二十五的立方根是三四根号下一百二十五就应该等于五。 又因为负五的立方等于负的一百二十五，那么负一百二十五的立方根就是三四根号下负一百二十五就等于负五。

本片是 ft 算法的第二期，我们继续介绍 ft。 先快速回顾一下上期内容，我们先把 dft 的演变给大家铺垫了一下。本期会用到 从两个多项式相乘引出多项式的表示方法。系数表示从几何公里引出至表示。 多项式相乘用值表示进行计算更有效率。提高多项式相乘效率的算法关键是指表示和系数表示的互相变换。从系数得到值表示的方法。试求值使用正负点可以节约一半的计算。 正副队的想法在推广到一般形式时，因为第二层全部是平方向，地规中断了。为了解决这个地规中段的问题，我们把球指点扩展到附属域 并逆向工程得到单位方根。复习完成，我们开始新的内容。如果给定一个五次多项式，只表示需要 n 大于或等于六点，因为地规方法将每个问题分成两半，选择二的密才方便，所以我们选择 n 等于八。 现在要做的是找到八个政府配对的点，使得这些点中的每一个在求八次方的觅食都等于一，也就是说得到的点应该都是一的八次单位方根， 我们先将其推广到一般形式，再来阐述单位方根的神奇性质。对于任何第次多项式，我们要做的是选择 n 大于或等于 d， 再加一个点或多个点，把 n 凑到刚好又是二的整数次密。 然后我们应该选择的多项式求指点示意的 n 次单位方根。为什么？这行不通，我们正式讨论一下。令人眼花了。 桥乱的单位方根。恩赐单位方根是以下方程的解，他们最好被可是划为单位原上等距的点，这些点之间的角度是 n 分之二排紧凑的。写出这些点的一个好方法是通过欧拉公式使用复指数表示法。 顺便插一句，许多同学问，为啥一个关于复利液变换的视频全偏看不到正弦曲线，这里是他唯一闪现的时刻，后面他便明目张胆的隐藏在单位方根里了。 定义单位方根的一种标准方法是将这个无眉的像定义为一的 n 分之二排挨次方，这样能够非常紧凑的定义单个单位方根。举一些例子， 现在要用 n 次单位方根来求多项式的值，就是要求多项式在欧美德的零次密的值，在欧美德的一次 密的值等等，以此类推，直到欧美德的 n 减一次密。回到前面的问题，为什么用 n 次单位方根球多项式 px 的值可以让地规算法每层都出现我们需要的正负对？这涉及单位方根的两个关键性质，一个是原始点级本身是正负配对的， 其中 d 这个根我没得的最次密和地距加二分之 n 个根我没得的最加二分之 n 次密。这两个根是地规步骤中的正负对。跟我们通常理解的正负数不一样，在负数遇正负对，就是旋转一百八十度 对这些跟踪的每一个进行平方，并将他们传递给偶数和基数多项时，这是当我们对原始 n 个 n 次单位方跟求平方时会发生的情况。这会遇到 n 次单位方跟的第二个关键性质，对 n 个 n 次单位方跟求平方，他们会减少一半， 也就是二分之 n 个。令人惊讶的是，这二分之 n 次单位方根，他们还是可以组成正负配对，也就是组成两两相差一百八十度， 并且恰好是两个新的一半。次数多项是求职需要的正确点数。这个模式在地规的每个层级上都适用，直到地规结束。这让人拍案叫绝，妙不可言，只能感叹恩赐单位方登天生跟富力业变换就是一伙的。 好了，我们现在准备列出快速复利页变换算法的核心，提高 fft 将采用系数表示法来表示一个 n 减一次多项式，其中 n 是二的整数次命， 我们一的定义为一的 n 分之二排艾斯密，这样能够相对简洁的表示单位方根。需要处理的第一种情况是当恩等于一时的基本情况。这意味着这次是在 在一个点球。多项式的值，地规只发生了一层的两次的调用，一次是偶次项，一次是基次项。地规的目的是每次地规让原始多项式的次数降低一半。因此，假设地规有效，我们只需要求二分之 n 个单位方根的多项式值。 这些地规调用的输入是多项式的系数表示，输出将是这些偶数和基数项。多项式的相应制表示，我们把它们分别标记为 y 一和 yo。 现在到了棘手的部分， 即如何处理这些分层的地规调用的输出，并将他们组合起来，以得到开始给出的恩检。一次系数表示。多项式的制表时，要点是用好存在于正负对之间的关系。 现在我们必须为单位方根稍微修改一点符号习惯，让他更符合程序员的习惯。我们将所以下标从零开始 编号，这会方便编写代码。 dj 的输入点对应于 dj 的单位方根，所以用欧美格的 j 次蜜代替 xj。 由于单位方根相差一百八十度的两个点是正副队的这个性质。把圆周切成恩份，二份之恩就是半个圆周。 omega 的最次蜜的配对点。付我 mag 的 g 次蜜等于 omega 的最佳二分之 n 次蜜。我们用 omega 的最佳二分之 n 次蜜带入第二个方程的第一项，其他两项不变。最后代码会用 y e 和 yo 接收地规调用的返回值。 y e 和 yo 列表中的据所引对应于偶数和基数多项式中求在欧美德的二成聚次觅食的值。我们用 y 一和 yo 去替换欧美德的二成聚次方。重写我们的方程如下，这使得实现代码变得更容易。正如前面提到的这部分很棘手，所以 希望大家花时间慢慢来验证这些步骤中的每一步都是正确的。 ft 算法的最后一步是返回，用 n 次单位方跟求出来的多项是屁的值表示。我们现在将这个大纲逻辑转换成代码 函数。 ft 将采用输入 p， 他是多项式。 p 的系数表示。首先定义 n 为 p 的长度。假设 n 是二的整数次密， 需要明确的是 fp 的一些实现可以处理 n 不是二的整数次密的情况。但那些算法和核心思想比我们讨论的是二的整数次密的情况复杂的多。现在处理基本情况。 if 语句只是简单返回原始的多项式系数题， 因为多项式长度为一时只有一个元素 p， 他就是临街多项式的值及一个长数 p。 直接返回 p， 否则按照右侧的提档定义，有 make， 然后继续地规步骤。地规步骤的第一部分需要将多项式拆分为偶数项和基数项，这很容易做到。然后在这些多项式上地规调用 fft 函数。这些多项式现在的接触是原始多项式的一半， 将输出表示为 ye 和 yo。 就像按照前面介绍的那样，现在是时候将所有这些放在一起了。初始化包含最终多项式的指表式的输出列表，然后循环从句到二分之恩 计算值表示。如右边的大纲所示，在填充列表中的所有之后返回该列表，这就是 fft。 总体上非常疯狂。 我们讨论的所有想法最终都汇集在十一行真正优雅的代码中。现在让我们再检查一下最开始提出来的多项是乘法问题， 看看还缺少什么。现在有一种使用 ft 的方法，可以有效的将多项式的系数表示转换为他的制表式。顺便插一句，这当然可以有无数种转换结果，变换过去后还缺少相反的过程，还需要变换回来。 从多项式的值表示转换为他系数表示，形式上被称为差值。这是看起来感觉非常疯狂的地方。逆向求职的想法感觉像是一项艰巨的任务， 先退后一步。从另一个角度来看这个问题求职和差职密切相关。正如大家之前看到的，可以将求职表示为举证项链成绩。 一个系数项链乘以球指点矩阵得到值表示项链在 ft 算法中的 dk 个球指点是相应的单位方根，我们用单位方根代替 x， 单位方根的次方对应 x 的下标， x 的次方与单位方根的次方相乘，看起来好像是原来 x 的上标和下标相乘了。现在这个特定矩阵有一个特殊的名称，大多数教科书或参考资料中称他为离散复利液变换矩阵或 dft 矩阵。 现在到使用。我们在上期视频给大家服笔 dft 对称内容的时候，如果不清楚，马上回看一下。计算这类矩阵项链乘积是 fft 的核心算法，单位方跟上的高效的多项式求职恰好是这里的一种情况。 能找到这样精妙的矩阵项链乘机，就是我们可以使用 fft 的原因。我们刚刚完成了用 ft 计算多项式求职， 现在从差值的角度看，以支持表示求系数表示更自然更容易理解差值需要求 dft 的 逆矩阵。现在有多项式的指表示，想要找到他对应的系数表示，这需要将多项式的指表示乘以 dft 矩阵的逆。所以让我们一起看看这个 dft 矩阵的逆时什么样子的。 我们在这里故意跳过许多重要的现信代数知识，因为内江是一个完全不同的视频，这个逆矩阵的计算和化解依然受益于单位方根的奇特性质，大家可用中文单位根或英文如此 of you 的铁尖锁真的很神奇。这个逆矩阵看起来和我们原来的 dft 矩阵几乎一样。 小窗展示的是矩阵和逆矩阵的线性带术基础，不熟悉的同学可以参与往期的视频线性带术的本质。第八集，逆矩阵列空间至于零空间， 实际上唯一的区别。原始 dft 矩阵中的每一个 omega 现在都被 omega 的负一次密所取代，前面多了一个归一化因子 n 分之一，这表明有可能重用 fft 逻辑进行差值， 因为矩阵结构基本相同。让我们通过在与 fft 的求职进行直接比较来证明逆矩阵与 dft 矩阵在形式上是一样的。 给定一组系数并求单位方根处的多项式的值，以获得多项式的值表示。这涉及以下矩阵项链成绩。其中我们将我们一个定义为一的 n 分之二排埃的密词 看看差值。我们现在想定义一种形式上称为逆 ff t 算法的东西，逆 f f t 将采用之 表示其中每个值都用单位方根求得。逆矩阵最后可以输出一组原始多项式的系数。可以看到差值和求值是完全相反的过程，这需要乘以 d f t 矩阵的逆举阵。我们注意到原始 d f t 矩阵中的每个欧妹特 现在对应于 n 分之一乘以欧美德的负一次命。这里的巧妙之处在于，这意味着你 fft 和 fft 可以被定义为一个函数，同一个函数 只是调用的输入参数不同。当执行密 fft 时，参数是多项式的值表示其中我们一个定义为 n 分之一乘以一的负 n 分之二排二次方。 就是这样，只有这一点点的变化，我们啥也没干，就有了一个尼亚 ft， 他可以用来执行插纸。虽然啥也没干，但我们非常清楚刚刚发生的巫术。 我们确信逆 ff t 跟最初的 f f t 实现是一样的。现在让我们一起来完成逆 f f t 的编码。他将多项式的指表式作为输入，实际上所做的是复制 f f t 代码，更改地规调用的名称已匹配他的用途，然后字面上改一行，代码只改一行，这就是他的全部。 如果大家的脑袋还能保持清醒的话，一起来看看我们刚刚做了什么。我们通过提高多项式乘法的运算效率问题，激发了用 ft 来解决的方案。第一个绝妙的想法来自使用值表示和乘以多项式。将多项式转换为值表示，需要提出一组适当的求职点。 第一次尝试解决这个问题时，获得了使用正负对的聪明想法，但除非把球指点的输入扩展到复数数据，否则地规没法完全奏效。 下一个绝妙的想法来自使用一的 n 次单位方根，这是一组在单位员上的附属方根，从这以后，每个地规级别的点都可以正负配对。 使用一的单位方根来求职的方法是 fft 算法的核心，也是令人眼花缭乱的难点。当遇到使用差值球反向过程的问题时，我们意外的发现了一些真正令人震惊的东西，他的本质依然蕴藏在单位方根里。 你 fft 是与 fft 几乎是相同的算法，只是稍作调整。如果我们看看刚刚所发生的事情，就会发现 fft 算法的巧妙之处 不是一个，不是两个，不是三个，而是四个。这四个令人拍案叫绝的想法汇集成一个算法专辑，完成了这项伟大的工作。这真的是史上最神奇的算法之一。以上就是这个视频的全部内容，感谢大家的观看。

黑色长短靴合集来了，看一下哪款更适合小个子呢？第一款是很经典的中筒靴，这一款他的皮子偏硬，脱有那么一点困难，建议拍大一号跟，高四厘米， 脚的感觉一般般吧，主要是我的腿太粗了，三十二腿围，穿上之后感觉鞋子有一点害怕了，哈哈哈。二双是棉袜靴，这双看起来挺酷挺潮的，自我感觉穿上一定会很好看，高四厘米，还是有那么一点胖胖脚，但比上一双看的话好太多了，整体搭配的话是这个样子，你们会喜欢吗？第三双是小方跟鞋，这双鞋子看着还 不错，就是觉得鞋跟有点太少了啊，上脚的效果是这样，目前还没有搭配到。四双内增高的马丁靴，这双鞋五百多米是有点吓人了，不过他的皮子确实蛮软的，比一般的鞋子都要软很多。最厉害的是他这个内里 隐形增高，跟，近八厘米的，上脚的感觉非常的轻便，像穿了运动鞋一样，如果好穿的话，后续再分享。第五双带拉链的码， 这双鞋子也是最近才入的，身高六厘米，三十二腿围，感觉还有空间，这双还不错，等我二次分享吧。六双高筒靴，双鞋子属于二次分享了，他的皮子很软很舒服，小腿粗的宝宝记得拍大以后哦， 增高差不多八厘米，因为有内增高，建议小个子选同高三十六哦。冬天马上就要来了，对于小个子来说，冬天必备这一款哦，所以你们觉得怎么样呢？