流放之路怪物不显示名字和血条如何找怪？

鼠标指着怪物的时候会在屏幕上方的中间显示血条名字和词缀等信息

流放之路快速赚钱刷经验方法一览

首先，要知道一点，31以来，GGG改掉了扎娜制图仪的复仇mod的选项，导致无法直接掉落猎首和使用机会石点出猎首(地图词缀的复仇属于modcraft，无法直接掉落猎首和机会石点出猎首的)。因此，想要在31获得猎首，只能靠各种命运卡来获得，其中最常见的就是疯医卡，目前疯医卡在国际服基本上一张16e以上，也是后期打宝无聊赚钱的一个方式，个人并不是很喜欢宝库刷法。

疯医卡的掉落位置：

根据poewiki的显示，疯医卡目前的掉落位置有3处：幽秘博物馆(T9暗金图，出一切命运卡)，巨蛛之林(T11)，旱地墓室(T3，国服也叫幽闭墓领)。

地图选择：

首先排除掉幽秘博物馆，地图太贵，不适合刷。

其次巨蛛之林，这是一个之前最广泛的刷疯医的地图，但是31以来，GGG把巨蛛之林从T6升到了T11，因此无法通过塑形图的方法来控图，旁边多了一张T12遗迹废墟，这赛季开图量一般又都在100以上，导致这季的巨蛛之林几乎是没有办法不断图的，刷巨蛛之林，往往会伴随有一大背包的遗迹废墟。国际服目前还是有不少人刷这图，同时把打到的T12地图拿来刷，反复循环，只是肯定没有30时候那样的好效果了。

我之前也刷过一段时间的巨蛛之林，只是断图实在难受，果断放弃了，不过如果你要刷的话，还是可以刷的。一般来说，刷巨蛛之林的地图开法是：T1-T9全开，T10只保留灵虫墓穴(掉落的墓穴全部拿来3换1巨蛛)，同时可以开启一张好刷的塑形图(比如秘密通道，或者剧毒水道)。不知道是不是RP问题，巨蛛之林我只出了一张疯医。

过了就是目前我在刷的一个方法：T8塑形的旱地墓室。

这是一张原本为T3的地图，地图比较宽阔，但是存在小房间。这张图同巨蛛最大的区别就在于它可以塑形，因此可以用控图的方法来量产，同时塑形后它是一张T8地图，因此可以用塞尔布雷德狼穴地图(T7地图，传奇首领掉落 4 个额外地图)来获得前期需要的图量。对T8塑形的旱地墓穴，我目前的控图方法是：T1-T7全开，T8，T9，T10都不开，T11以上地图全开。这样最后的开图数量在128，既可以保证开图率，同时也可以达到控图的效果。目前除了巨蛛那张疯医，剩下的8张疯医都是在这里出的。并且这地图boss也相对比较弱小。

最后是只刷T3旱地墓室，这是国际服上paw还有yolonou，还有位韩国主播아르케_所用的方法，他们基本上也在这图刷到了9张以上疯医。控图思路大致如下：T3，T4图不开，然后把旱地墓室旁边的几张图都塑形到T6以上，这样即使赛季初，人物装备技能都不高的时候，刷低级别的旱地墓室。只是这个方法前期需要去收点墓室图无法通过狼穴量产，不然容易断图。好在只是T3墓室图，价格也不会贵。

人物BD选择：既然是要刷疯医卡，肯定得是打宝BD，我一共尝试了3个打宝BD，把他们的优缺点都说下：

1侠客裂风：26改了侠客升华以后就火到现在的一个BD，高速移动，同时伤害也足够，即使T11巨蛛之林boss，也完全没有任何压力拿下，只是目前炒作比较火，导致核心装备都很贵。其实这里面只有裂风和森后是必需品，其他都有代替。这里如果你要刷巨蛛的话，那么我推荐你用狼王箭袋，清理巨蛛角落效果特别好，如果是刷墓室，那么推荐你去买一把任意+1箭袋就可以，然后自己瓦或者直接就可以用。头盔用水银头，+2龙卷附魔不是必需品，除非你也想要刷T14宝库，为了提供boss效率，才会去考虑水银头。手，鞋，腰带，戒指建议都用数量装备。

附上pob：[>

2判官EK：比较老的一个BD了，31有了深渊头以后，清图效果更加快。缺点是单体捉急，特别是针对T11巨蛛之林boss，如果要刷巨蛛之林，我建议去弄一个4L以上的刀阵，专门打boss用或者可以学cutedog，在打boss之前开用瓦尔裂隙。武器用光锤就好，盾牌用法爆为主的黄盾，衣服用速度之力，头盔用深渊头就好，深渊头的技能有两种方法：1暴击率，物转电，精准破坏，以伤害为主;2齐射，高阶多重投射，霜咬，以刷图效率为主。其他位置建议都用数量装备。

附上pob：[>

3判官/贵族电球：这是一个我最后尝试的BD，刷墓室效果特别好，而且打boss也比较快。并且装备我是直接从判官ek那里换下来的装备，基本上套路和配置都一样：武器用光锤就好，盾牌用法爆为主的黄盾，衣服用速度之力，头盔用深渊头就好。其他位置建议都用数量装备。同ek的区别就在于它可以刷物反图，而打宝ek如果你不带冰手套，刷物反是很麻烦的。

附上pob：[>

地图属性：

首先如果有条件，尽量把扎娜升级到8级吧，开双裂隙，增加怪物数量;

能打六分仪，就尽量都打上，六分仪词缀选择额外怪物数量为主;

31新加入了长老，为了多加怪物数量，请尽量将长老引到你要刷的地图上去，怪物数量会多10%左右，同时nullportal的金怪，经验特别高，可惜我试了好几次都没有成功引上去，只是在旁边占有;

最后预言部分，很多人都忽视了这一点，这里我推荐一个预言：蛙疫。这是一个让你室外地面充满青蛙的预言，打青蛙也会有几率掉疯医卡。

最后祝福大家多出疯医卡，早日换到猎首。

github下载的项目没有病毒
安全，至于用什么下载在互联网上，有可能是恶意的东西，当你下载任何东西，一些杀毒快速扫描保持新手高兴，大多数人会自动为当今人们使用的文件。
当你编译并运行它，那么，假设你知道程序是什么，当你编译你将所有的源代码编译它。如果程序通过后门与互联网通信，后门应该非常复杂，并且通常不是简单的一行代码（如果程序使用任何第三方链接库，则检出库本身）安全问题可以继续下去。
但最终，如果你信任谁在树上，下载工作的开发并运行它。 GitHub具有非常安全的端到端传输，您可以使用校验和检查回购的完整性，从而实际上消除中间人的东西。

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中dfdescribe()和dfinfo()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pdread_csv('titanic/traincsv')

pandas_profilingProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profilingProfileReport(df)

profileto_file(outputfile="Titanic data profilinghtml")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandasDataFrameplot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotlyoffline

cfgo_offline()

cfset_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

dfiplot()

dfiplot() vs dfplot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入 *** 作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入 *** 作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在filepy文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#filepy

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run filepy

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foopy的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行 *** 作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”

</p>

警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas

</p>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content

</p>

红色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc

</p>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShellast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hellopy。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hellopy，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdbpm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除 *** 作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

HP升级BIOS支持7代CPU，是指在原有的BIOS上进行升级，以支持第7代Intel Core处理器的使用。这个过程需要下载并安装新的BIOS固件，然后通过特定的 *** 作进行升级。升级后，用户就可以使用第7代CPU了。
BIOS升级需要注意的是，一定要按照 *** 作指南进行，不能随意更改或中断升级过程，否则可能会导致系统无法启动或其他问题。在升级之前，最好备份重要数据，以防意外发生。同时，如果用户不熟悉BIOS升级，建议寻求专业的技术支持。
总之，HP升级BIOS支持7代CPU是一项技术要求较高的 *** 作，需要谨慎对待，以确保升级成功并保障系统稳定运行。

流放之路安装失败301解决方法：
1不要用TGP直接打开POE更新。
2建议换个好点的网络环境下载，服务器上的文件是没有问题能正常安装的。
3下载游戏客户端或更新补丁不用使用TGP，建议官网直接下载补丁或新客户端。

---