Hostile Neural Networks
模组属性评比

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    活跃
    开源

    Hostile Neural Networks

    • 支持平台: JAVA版 (JAVA Edition)
    • 运作方式: Forge
    • 收录时间: 4月前
    • 编辑次数: 6次
    • 最后编辑: 9天前
    • 最后推荐: 12天前
    • 支持的MC版本:
    • Mod作者/开发团队(2): 显示更多成员
    • 有 2 个已收录的整合包使用了 Hostile Neural Networks 。 整合包检索

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    如何下载?
    • Hostile Neural Networks是一个深度怪物学习的1.16.5及以上版本的重制版。它允许您训练并运行模拟数据模型,生成预测产物,预测产物可用于生成怪物战利品。

      这个模组的基本单元是数据模型 —— 一个包含实体信息的项目,您可以利用这些信息来生成他们的掉落物。您必须首先制作空白数据模型,并在目标实体上使用它来获得数据模型,一旦您有了数据模型,您就可以训练它了!


      训练数据模型可以通过两种方式之一完成,使用 深度学习器或使用模拟室。深度学习器允许您在其中存储一些数据模型,并且您击杀的怪物将开始训练模型。所有模型都以故障状态开始,并且必须在深度学习器中训练到Basic(基本)。

      Hostile Neural Networks-第1张图片

      一旦您的模型为 Basic(基本) 或更高等级,您就可以使用模拟室来运行模型的模拟。基于模型的准确性,模拟将始终产生通用预测产物,并且还可能产生怪物预测产物。模型的等级越高,怪物预测产物生成率越高,Self Aware(自我意识)等级的数据模型的怪物预测产物生成率高达 99.5%。运行模拟需要消耗能量(基于模型类型)和催化剂(通常是预测矩阵)。

      Hostile Neural Networks-第2张图片

      怪物预测产物需要在Loot Fabricator(战利品制造器)中进行处理,这是一种使用能量将预测产物转换为怪物掉落的设备。掉落物基于预定义的战利品表,并且可以为每种类型的模型选择目标。因为战利品制造器会记住您对每种类型的选择,所以您可以将多种类型的预测产物输入到单个制造器中。


      自定义数据模型和 Mod 支持

      可以通过数据包添加自定义 数据模型。每个数据模型都表示为data_models子文件夹下的单个文件 。这里有一个例子是基于本模组中的女巫数据模型文件。


      注意,该Mod的一些机器需要使用FE能量,你可以使用热力膨胀5等Mod的机器产生的RF或FE能量为该Mod的机器输入FE能量。

    • 另一种怪物掉落物的永动机

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