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reward的设计和权重调整是强化学习中至关重要的一环，AI的设计者需要通过设计reward来引导AI完成某个具体目标以及达到特定具体行为模式。.在解决Dota2的问题时，为了简化creditassignment的问题，reward是基于事件（包括单个英雄和整个队伍）和加权重的方式实现...
用数据的方式来撕：LOLvsDOTA2.LOL和DOTA2撕了这么多年，读者是身经百战见的多了，很容易产生审美疲劳。.——好在本文大规模使用了数据分析武器，目的就是打造一个全新的战场，让大家撕的痛快。.作者往往带有明显的偏向性，喜欢根据自己的游戏理解...
Dota开源目标检测数据集DOTA-v1.5包含16个类别中的40万个带注释的对象实例，这是DOTA-v1.0的更新版本，它们都使用相同的航拍图像，但是DOTA-v1.5修改并更新了对象的注释，其中许多在DOTA-v1.0中丢失的10像素以下的小对象实例已被另外注释，DOTA-v1.5的类别也得到了扩展。
互联网寒冬下，数据分析师还吃香吗？大话NBA|用数据带你回顾乔丹的职业生涯数据分析看看基金定投如何选择点？可转债打新能赚钱吗？Python数据分析告诉你！分析几十万条知乎数据，我挖掘出了这…
大学教授教学生数据分析《DOTA2》TI7致胜因素.厉害了！.大学教授教学生数据分析《DOTA2》TI7致胜因素.电竞专业的出现，让电子游戏进课堂不再稀奇，但是在北京航天航空大学的一次大数据主题讲座中，教授王惠文以“DOTA2国际邀请赛”为案例进行了数据分析...
而DOTA2这款游戏内涵丰富，可以分析的维度很多，如果你本身是一名刀塔玩家，使用DOTA2数据源来学习数据分析，学习过程一定会很愉快。比如，当你看到上图中的「"radiant_win":false」时，你一定会知道radiant表示天辉，所以radiant_win就是天辉胜利，合起来就是：天辉胜利为假，那就是夜魇（Dire）获胜咯！
该系统实现Dota2阵容推荐、比赛胜率预测、信息查询的功能。本文对Dota2阵容推荐与胜率预测系统进行分析与设计,针对系统的需求、系统功能与非功能性进行分析与研究,设计出阵容推荐、胜率预测、信息查询三个核心子模块并加以实现。
DotA的“大老师”和LOL今年S8新引进的“KI上校预测”皆为大数据分析，为什么准确率完全不同？如题，我记得很清楚，在今年上半年的一场比赛，VG落后秘密两万经济，几乎所有人都认为VG必败，但是大老师给出了VG超过50%的胜率，最后VG也确实完成了…
NGA玩家社区致力打造最专业的DotA玩家论坛拥有最新的资讯与攻略最及时的DotA2赛事资讯DotA2官方合作论坛假数据分析真小丑。opendota上的数据并没有拉野统计，只有分别在线上和野区补兵数量的统计。
大学教授教学生数据分析《DOTA2》TI7致胜因素电竞专业的出现，让电子游戏进课堂不再稀奇，但是在北京航天航空大学的一次大数据主题讲座中，教授王惠文以DOTA2国际邀请赛为案例进行了数据分析，这就厉害了DOTA2虽然本质是一款游戏，但是...
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