2、其次，共享账本多个人可以同时对共享账本 *** 作，即多人一起记账，通过扫描共享账本的二维码加入共享账本，或者通过搜索用户的身份码往共享账本中添加成员。
3、最后，记账日历日历中清晰的列出每天的收支情况，同时可以在记账日历中进行补录某天的收支明细。
鲁班的大招叫河豚飞d，是全图单向攻击技能，伤害不高，但速度很快，专门对付逃跑的残血。
鲁班七号的大招会放出一个圈圈，这时只要敌人到了圈圈边缘，会被竖线选中，在075秒内上空出现河豚，帮助攻击敌人。
鲁班七号玩法详解连招技巧
鲁班七号可以先释放大招，将敌人笼罩在大招的范围内，然后使用一技能减速或者晕眩敌人，让敌人受到大招的持续打击，期间可不断普攻，对敌人进行消耗。最后当敌人残血想要逃跑时，可释放二技能，对残血敌人进行远程收割。
核心出装推荐
前期核心：末世+急速战靴
解析：末世增加攻击速度和物理吸血，让鲁班七号在短时间内，能利用普攻打出更多伤害，吸血能力的增加则提升鲁班七号的续航能力;急速战靴增加攻击速度，让鲁班打出暴击的概率更高。
中期核心：无尽战刃+破甲弓
解析：无尽战刃增加暴击率，大大提升鲁班七号打出暴击伤害的概率，配合其高攻速，能在较短时间内对敌人造成巨额输出;破甲弓提供物理护甲穿透加成，让中期的鲁班七号面对物防较高的坦克敌人，也能打出可观伤害。
后期核心：泣血之刃+破军
解析：泣血之刃大幅提高鲁班七号的物理吸血能力，让后期的鲁班七号单挑暴君或主宰无压力;破军能够大幅提高鲁班七号的物理攻击，让后期的鲁班七号具有更加爆炸的输出能力，同时唯一被动-破军，能够对生命值较低的敌人造成更多伤害，方便了鲁班七号对残血敌人的收割。
压制于被压制角色
压制：白起、刘禅、廉颇等
较远的攻击范围让鲁班七号的风筝能力极强，在面对白起、刘禅、廉颇等攻击范围小的坦克时，鲁班七号可以利用技能加普攻，不断拉开与敌人的距离，风筝敌人实现击杀。
被压制：孙悟空、阿轲等
鲁班七号作为一名脆皮射手，主要通过风筝敌人的方式进行输出，一旦被孙悟空和阿轲等刺客近身，就容易陷入致命的危险中。所以鲁班七号要密切注意敌方刺客的动向，尽量与敌人拉开距离，防止被敌人近身击杀。
总结
鲁班七号作为一名比较强力的远程输出射手，作用不仅仅局限于杀敌，根据他的技能特点，释放的时机选择，对于团队在团战时起到的作用是非常大的。所以说，没有无敌的角色，只有无敌的 *** 作与团队。
资料参考：王者荣耀-机关造物鲁班七号，一炮千里杀敌网页链接 20171222
[设计思维][人工智能]在2015 年之前的淘宝“双11”，商品推荐都是人来控制的，由运营决定给用户推荐什么产品，而 2015 年的“双11”，是阿里第一次基于算法和大数据，为用户做大规模的、个性化的商品推荐，叫做“千人千面”，是阿里流量分发模式很大的升级和转型。“双11”结束后，设计、工程和算法团队聚在一起，商量下一年要做些什么。我们当时想，我们已经做到的个性化推荐，但都是基于白底图商品推荐，能不能往前迈一步，让 强营销导向的广告资源位的设计也“千人千面” 呢？ 从纯商品个性化跨到广告资源位个性化 ，中间几个关键的技术点打通之后，我们就着手做了。
第一点：图像算法“抠图”。 因为高质量的广告设计需要把商品抠出来，放到精美的设计主题里。以前都是设计师给商品抠图后再做设计，现在我们用机器做海量设计，就得让机器来做这个事情。我们跟阿里搜索部门做图像切割的算法团队合作，处理海量的商品自动抠图。
第二点：把设计变成“数据” 。一张广告设计是像素组成的“信息”，不是“数据”。我们利用机器把商品、文字和设计主题进行在线合成，这样每张广告就带上了商品信息，可以根据消费者偏好进行个性化投放。所以鲁班产品上线初期，我们请设计师根据活动主题做了大批量风格确定的模板，证明了这种模式投放效果可以大幅提升点击率。
第三点：让机器学习设计。 靠“人肉设计模板”度过了第一个阶段，但长远发展角度我们必须让机器来做设计。大概是 16 年 8 月份开始的，有一位之前负责淘宝“拍立淘”（在淘宝内通过搜索找同款，随拍随找）产品开发的图像算法专家加入进来，主导整个智能设计的算法框架。
因为我们在做一件很新的事情，行业里没有什么参考对象，只能不断试错。 刚开始的时候，我们的数据不太够，就制定了很强的设计规则去控制，结果就是机器要么跑不出设计结果，要么设计出来的结果很失控。 设计是有无穷可能性的，靠弱数据强规则必然走不通 。意识到这一点以后，我们就集中精力去解决数据问题，把内部设计师电脑里的设计图和供应商的设计图都收集过来。我们有自己开发的设计协同工具 “设计板” ，有点类似Slack（一款协作办公应用），但是是专门用于设计协同的。这样才能方便我们大批量、规模化的找到这些数据。因为收集过来的数据是很杂乱的。比如“双11”期间“魔性”的设计风格跟无印良品这种“性冷淡”风格差异很大，这是完全不一样的品牌调性和设计需求。我们花了很大的力气去整理和建立了一套数据体系去管理设计数据，让机器生产出更匹配的结果。
第一步：让机器理解设计是什么构成的。 我们通过人工数据标注，对设计的原始文件中的图层做分类，对元素做标注。设计专家团队也会提炼设计手法和风格。通过数据的方式告诉机器这些元素为什么可以放在一起，我们把专家的经验和知识通过数据输入。 这部分核心是深度序列学习的算法模型 。
第二步：建立元素中心。 当机器学习到设计框架后，需要大量的生产资料。我们会建立元素库，通过机器做图像特征提取，然后分类，再通过人工控制图像质量以及版权问题，我们买了有版权的图库，也是希望从一开始就避免版权方面的纠纷。
第三步：生成的系统。 原理有点像 Alpha Go 下围棋。我们在设计框架上构建起虚拟画布，类似棋盘，生成的系统把元素中心的元素往棋盘放， 在这里我们采用了“强化学习” ，就好像你在家里放一台扫地机器人，让它自己跑，跑个几圈，它自己会知道哪里有障碍要避开。在强化学习的过程中，机器参考原始样本，通过不断尝试，得到一些反馈，然后从中学习到什么样的设计是对的、好的。
第四步：评估的系统。 我们会抓取大量设计的成品， 从“美学”和“商业”两个方面进行评估 。美学上的评估由人来进行，这方面有专业众包公司；商业上的评估就是看投放出去的点击率浏览量等等。
“双11”的风格是比较确定而且需要严格执行，所以设计师制作了很多“双11”特定风格的固定模板。机器在这个基础上，把调整尺寸这些行为进行优化，节省了尺寸拓版的人力。用机器生成亿级设计从而带来商业效果提升，总体来说也是一次非常成功的应用实践。我想未来的“双11”仍然会是设计师带着机器做设计的模式，重大活动中设计机器是提升效率的助理角色。
引用阿里 CEO 的话——“鲁班是数据业务化的代表”，之前我们有很多数据，但都是闲置的或者利用效率不高的，比如海量的商品图，而“鲁班”把数据变成了业务，通过大规模设计加精准投放，提高每个广告位的资源效率，带动了流量的效率和业务价值，点击率是翻倍的，收益也接近翻倍。人员倒没有出现缩减，只是做的事情有调整了，要学习这套系统，学习如何训练机器，同时在美学方面做把控。
一是要让智能设计去影响阿里设计生态，让“鲁班”能服务百万量级的商家和设计师。一开始在内部推进“鲁班”的时候，我们也面临过阻力。传统的方式就是，设计一个 banner，放很多商品，显得很热闹，而“鲁班”做出来的 banner 上就是单件商品，但与消费者是相关的，因为是基于算法精准推荐的，是你会感兴趣的，只是这样就要把商品放大、显眼，可能在设计上就不够美。但最后，我们让数据说话，确实后者给业务带来了很好的增长。这个教育过程是比较长的，在内部我们可以做，但面对百万商家和设计师如何去做？这是我们的挑战。
二是数据算法本身的持续升级。AI 行业每年都会有很大的变化，新的技术不断涌现出来，如何跟上最新的技术？这也是我们始终不能松懈的点。拿到鲁班七号的第一个感觉就是：手真塌马的长!一个技能扔出半个多屏幕，后来发现，鲁班七号纯属一个打团英雄，可以躲在很远很远的地方支援团战，而且是高质量的输出，自身技能全部都可以造成法术伤害，而自身的被动技能也打人也是非常的疼疼疼!被动技：普通攻击第5下之后改为机q扫射…不过想要鲁班七号能够完全发挥的出来，必须要有一个肉盾来在前面支撑，让鲁班有良好的输出空间。
然后在拿其他英雄应对鲁班七号的时候发现，手是真短…不管是团战中还是野区偶遇，一个人几乎没有可能留下鲁班七号，这个英雄移动速度并不快，但是自身的技能加上超长的施放距离，根本就打不着，所以每次团战我们都得拖着打，不然鲁班的伤害太高了。
一个理论上比较完美的组合
鲁班七号、廉颇、韩信或小乔
这个阵容首先的特点就是打不动廉颇、然后就是打不到鲁班七号、最后才是打不过韩信或者小乔，这样的组合理论上是非常无奈的，只要不出现坑，基本上廉颇往前面一冲，后边的输出基本上就直接跟到了，自身的唤灵师技能最好携带两个雷暴1个加血 或者两个加血1个雷暴，如果是小乔可以带过载，这应该是最经典的打法。鲁班大师3技能：
鲁班大师依次朝选定方向射出6只机械臂，命中任一单位后鲁班大师会持续与该单位保持连接，与被连接单位超过一定距离会中断连接。
在施法结束时所有当前与鲁班大师保持连接的单位会被扯回鲁班大师身边，每个扯回的单位都会在鲁班大师身边引发一次小范围伤害，施法时间越长，施法结束后进入的冷却时间越长。
解析：鲁班大师大招最多可以抓到6个目标，不仅是敌方英雄，兵线和野怪也是可以拉扯的，当施法结束后还被鲁班大师链接目标会被拉到鲁班大师身边，并且造成伤害。
鲁班大师拉扯的范围并不大，团战中可能无法直接拉后排，而且和2技能一样，施法时间越长，冷却时间也会越长，所以只能在混战当中干扰对方输出，或者是保护己方队友。
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