[遊戲天國] 臥龍-蒼天殞落: 手殘人也破了

歡慶首日登陸Game Pass!台灣微軟推出《臥龍:蒼天隕落》限量Xbox SS 主機超值組《Wo Long: Fallen Dynasty》 -  巴哈姆特

前情提要:

臥龍開始二周目,結果最難的是呂布的部下張遼。再來就是第一個王- 張梁。不過 Ps5 真的很方便錄影。爽爽的。

打完直接說我要前面 15 分鐘,然後直接到上傳 YouTube 即可。可以參考: 如何在PS5™主機上擷取影像和螢幕截圖

分享一些手殘黨的打王心得

張梁

身為遊戲架構的導師,並且是試玩版的勸退王。其實本身設定的難度不低,尤其對於系統不熟的我,真的卡蠻久的。 不過也就是這樣,才覺得這一塊蠻好玩的。

  • 第一階段:
    • 他的連續普通招式不好抓時機,離遠一點比較好打。
    • 離遠一點,等發紅的殺招來化解。 (如果還抓不到,只能多死幾次來抓時機)
    • 遠的普通招式化解完後,可以砍個兩刀。
  • 第二階段:
    • 跟第一階段一樣,不過殺招時機不同。需要試試看。

呂布

  • 附魔火焰前:
    • 跟張梁很像,保持一定距離。只化解遠的招式。
    • 弓箭基本上就是來送化解的。
    • 往前衝向你的殺招要抓時間,要撞到的時候才化解。 其他都很簡單。
  • 附魔火焰後:
    • 離遠一點,避免火焰傷害。
    • 一樣是化解遠的招式跟殺招。 其他都格擋。

張遼

好像沒有錄影,等打完二週的再來錄影。

尾王

  • 單純記錄用,好像沒有特別難的部分。

[遊戲天國] 在 SteamDeck 下把 Elden Ring 全破了

image-20230324170021248

(這樣玩,隨然沒有了移動性,但是電量充足就是令人開心)

前情提要:

前一段時間買了 Steam Deck ,看中他可以隨時打 3A 大作的特性。 所以我馬上就買了艾爾登法環,並且開始慢慢玩。

image-20230324170150265

image-20230324170204904

(兩張全破沒白金人權圖)

使用 Steam Deck 優缺點

優點:

  • 可以硬體暫停(休眠關了就暫停),因為 Elden Ring 其實很難暫停。 XD
  • 隨時開機就玩,真的很方便。
  • 玩 Elden Ring 相當的順暢。 聽說有優化

缺點:

  • 搖桿的手感還是沒有 PS5 好,也沒有 Switch 好。 我常常接著 Switch Pro 玩。
    • 被人笑說這樣還買這個主機
  • Switch Pro 的 ABXY 四個按鈕剛好都反過來
  • 不知道為何,藍芽常跳掉。

[TIL] 生成式 AI (Generative AI) 相關新聞跟應用 2023/03/21

image-20230322090623824

(DALL-E 的產出)

前情提要:

因為最近的 Generative AI 相當紅(還有 ChatGPT) ,開始搜集一些相關資料。作為我 Twitter 資訊的整理。

相關資訊

大多是轉貼資訊,搜集起來作為自己查詢用。

  1. Bard:你最具有生產力、創造力、解答力的 AI 聊天機器人

由 Google 用自己的語言模型 LaMDA 訓練而成,能夠提出各種具創意解決方案的助手,今天於美國及英國搶先推出。值得注意的是,新聞稿非常強調 AI 原則、品質與安全性,根據 BBC 報導,使用者須年滿 18 歲。•

原文:https://blog.google/technology/ai/try-bard/

BBC 報導:https://www.bbc.com/news/technology-65018107–

image-20230322091411260

  1. Zero-1-to-3: Zero-shot One Image to 3D Object

藉由控制及訓練相機視角,實現將單一圖像重建成為 3D 物件。•

Demo:https://zero123.cs.columbia.edu/

image-20230322091433931

  1. FireFly:Adobe 所推出,沒有版權疑慮的生成式 AI 模型集

由 Adobe Stock 素材庫、公開許可內容與版權過期的公共領域內容訓練,讓生成結果可以安心商用。功能包含:圖片生成、影片風格變換、創造字型字體、甚至是 3D 物件生成。目前仍在測試版,尚未公佈定價。•

官網:https://www.adobe.com/sensei/generative-ai/firefly.html

image-20230322091507349

  1. Bing Image Creator:Bing 的圖片生成器

於網頁可以直接用文字生成圖片,目前支援英文輸入,每人每天有 25 張圖的額度可以生成,效果很好,附上我生成的叢林風 LV 包包。•

開始使用:https://www.bing.com/images/create/

image-20230322091314450

  1. https://www.explainthis.io/zh-hant/ai-toolkit 生成式 AI 百寶箱

很多實用的工具

image-20230322091327980

  1. PandaGPT: 幫你讀論文好幫手

https://pandagpt.io 輸入 paper 可以中文問論文內容。 範例論文 LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

Image

  1. https://www.descript.com/ 分享上個月有玩這個train出自己的聲音,滿好玩的

Prompt 咒語搜集

放一些我覺得相當有用的 ChatGPT 咒語 (prompt)

投影片相關

幫我把「個人知識管理」主題課程,整理成 5 頁簡報,每頁簡報有一個標題關鍵字,以及一個重點清單。並且,每一頁簡報搭配一張和其標題關鍵字相關的圖片,顯示圖片時使用 (https://source.unsplash.com/960x640/?<關鍵詞>)

image-20230323121125599

優化相關(給 ChatGPT Playground 用)

撰寫一個用於 openai fine-tune 情緒分類的範例,直接以 {'prompt':'', 'completion':''"} 格式呈現,符合的prompt與completion組成規則。

image-20230323115925580

相關文章

[TIL] 生成式 AI (Generative AI) 相關新聞跟應用 2023/03/17

Screenshot Microsoft 365 Copilot

前情提要:

因為最近的 Generative AI 相當紅(還有 ChatGPT) ,開始搜集一些相關資料。作為我 Twitter 資訊的整理。

相關資訊

大多是轉貼資訊,搜集起來作為自己查詢用。

(轉)AI 資訊大爆發的一週,大多數人可能只關注到 OpenAI、Google 跟 Microsoft Copilot。不過,其實還有滿多其它的訊息。週一

週二

週三

週四

  • Microsoft 365 Copilot
  • Science (Vol 379, Issue 6637) 正式刊出 Meta AI (FAIR) 用他們開發的 LLM - ESMFold 預測原子級蛋白質結構

[好書分享] 阿共打來怎麼辦

阿共打來怎麼辦
你以為知道但實際一無所知的台海軍事常識
 共 597 人評分
作者: 王立  沈伯洋  出版社:大塊文化 
出版日期:2021/12/28

買書推薦網址:

前言:

這是 2023 年第三本讀完的書,當初會買這一本書,當然也是因為在台灣大選之前,每次都有相關的軍事謠言會出現。 甚至國外的同事還會很緊張的來詢問台灣的狀況,這樣的緊張狀況其實也是會讓台灣的人緊張的。但是放下心好好的思考過後,也會想要知道如果真的要打過來,究竟會怎麼打? 到底有沒有機會打得贏呢? 這就是買這一系列書的原因,其實當時有不少書有推薦。不過這一本真的把所有經常聽到的「謠言」加以詳細探討,真的相當的有趣。

內容摘要:

你所知道的軍事情報大都是謠言
重新建立對台海軍事現況的認知

破除常見的攻台軍事謠言
1|彈道飛彈無敵論
2|千台無人機癱瘓防禦論
3|空降部隊奇襲斬首論
4|直升機快速打擊部隊斬首論
5|民航機奪取機場論
6|萬船齊發攻台論
7|航空母艦夾擊論(台灣東部淪陷論)
8|貨櫃改裝飛彈船突襲論(美軍航母擊沉論)
9|近年正夯的巡弋飛彈與長程火箭彈襲台論
10|萬年不變的經典謠言——封鎖台灣

◎ 破解多年來流傳的各種軍事謠言,建立基於事實根據的軍事常識。
◎ 處在緊張的美中對峙,美日歐澳印圍中勢態,台灣處在第一線,必須更清楚理解我們所在的實際處境。
◎ 培養基礎常識,判斷局勢變化,不被各種假訊息、資訊戰謠言牽著走,免得順了對手的意。

第一部 破除常見的攻台軍事謠言

首先就先列舉出許多常聽到的進攻台灣的軍事謠言,不論是:

  • 彈道飛彈攻台論:
  • 千台無人機癱瘓防禦論
  • 空降部隊奇襲斬首論
  • 萬船齊發攻台論
  • 萬年不變的經典謠言──封鎖台灣

這些謠言都建立在大陸的資源眾多的狀況下,但是真正的事實卻是:

  • 台灣海峽真的是真正屏障。
  • 要起飛過來做任何投彈與搶灘動作,都會有相當程度的犧牲。
  • 空降部隊要能順利斬首,要能做到沒有任何空軍基地起飛攔截。但是真正戰爭起來,就算總統罹難,也有很多代位元首會繼續執行。而且空降部隊相當容易淪為絞肉,來一個殺一個。幸運能夠降落的將是相當稀少。
  • 封鎖台灣如果真正發生,不光是台灣。 日本,韓國甚至是整個東南亞的航運都會受到引響。大陸不可能不理每個國家的抗議。

並且所有的事實,還屏除掉美國跟日本完全不管台灣生死的狀況下。如果有這兩個國家的介入,整個進攻台灣的流程不可能更簡單。

第二部 中國侵略台灣的戰術

接下來就是真正到兵推的階段,認真的來探討如果中國真的要侵略台灣。那會有哪些戰術,分別為:

  • 如何搶下幾個致勝點
  • 要從哪些地方登陸
  • 登陸後應該要如何解除台灣的軍事狀態
  • 之後要如何推進到全台灣

這些的路程究竟要如何才能真正地打侵略台灣的流程,真正仔細來探討下去。才會了解整個流程可能造成的重大傷亡與難度。

第三部 持續進行中的戰爭

其實中國侵略台灣早就開始,我們觸及可見的就是資訊戰。除了資訊戰之外,如果真正戰爭持續下去,會有哪些事情:

  • 戰爭不是馬上斷垣殘壁,後勤補給與持續佔領全部台灣土地
  • 除了登陸戰爭外,還有哪些方式?
  • 封鎖與經濟作戰,會有哪些方式。

第四部 台灣以及周邊各國的真實戰略構想

這邊提到跟台灣的安危有相關的周遭國家,如果在中國侵略台灣發生的時候。 他們會有哪些的影響。

心得:

如同作者在書中的結語,就是真正坐下來認真的思考過後。真正與認真的將所有侵略台灣的方式加以分析之後,你就會知道侵略台灣本身真的有相當程度的吃力不討好。那麼,為什麼會有哪麼多的謠言與資訊戰呢? 因為謠言與資訊戰是最少損傷,並且最容易造成台灣加以分裂的作戰方式。 所以我們不能怕戰爭,卻也不應該不緊張。 面對著謠言更不應該害怕與恐懼,並且要認真的思考所有謠言的背後想要造成的混亂與分裂。

世界上最大傷害,往往就是恐懼與分裂。我們唯有更加的團結,才能讓我們的身家安全更有保障。

[學習心得][Golang] 把 Github Issue 當成資料庫來用

x-cellent technologies GmbH

前提

之前說過許多資料庫都已經開始收費了,所以想要找一個免費的資料庫來使用的其實相當麻煩。不論是使用 Heroku 或是 Render 的資料庫其實都是一筆不小的費用。 所以,常常動歪腦筋到一些奇怪的儲存體來當資料庫,今天這一篇文章將透過 Github Golang 的 API 來將你個人的隱私 (Private Repository) 的 issue 來當成資料庫來使用。

開源套件 https://github.com/google/go-github

如何取得 Github Token

首先要使用 Github 的 API ,你需要取得 Github Token ,這裡附上流程:

image-20230216161642112

打開設定

image-20230216161706554

選到開發者選項 (Developer settings)

image-20230216161756251

這邊選 Personal Access Token ,記得選 Tokens (Classic)

如此就可以取得一個開發者的 Access Token ,記得不要搞丟了。(或是不要存在 github 上面)

使用 Github Issue 當成資料庫的前提與方法

API Rate Limit

如果想要使用這樣方式當成資料庫的人,首先對於你的資料格式要相當的簡單。或者是說你的資料存取是比較低流量的。因為 Github API 具有 Rate Limit 相關資訊可能如下:

  • Core:
    • Limit: 5000 (60mins)
  • Search:
    • Limit: 30 (60mins)
  • GraphQL:
    • Limit: 5000 (60mins)

資料擺放的建議

  • Title: 資料庫名稱
  • 每一個 comment 可以當成是一筆 record
  • 每一個 Comment 可以透過 csv (逗號來分隔),或是透過其他方式來分隔資料。
  • Tag 可以讓你快速找到類似的 Title

這些只是一些建議,以下的程式碼範例作法更加的簡單。 只是一個 Key -> Value 的方式來存放。 Key 放在 Title ,而 Value 就直接放在第一個 Comment 裏面。

相關程式碼:

基本結構

type GithubDB struct {
	Name   string // github 擁有者名字
	Repo   string // repo 名稱(可以使 private)
	Token  string // 剛剛取得的 Access Token
	Client *github.Client
}

初始化 Github Client

func createGithubClient(token string) *github.Client {
	ctx := context.Background()
	ts := oauth2.StaticTokenSource(
		&oauth2.Token{AccessToken: token},
	)
	tc := oauth2.NewClient(ctx, ts)
	return github.NewClient(tc)
}

儲存 Github Issue (Create)

這時候需要給 使用者名稱 NameRepo 名字。

func (u *GithubDB) saveIssue(title, body string) error {
	input := &github.IssueRequest{
		Title:    String(title),
		Body:     String(body),
		Assignee: String(""),
	}

	_, _, err := u.Client.Issues.Create(context.Background(), u.Name, u.Repo, input)
	if err != nil {
		fmt.Printf("Issues.Create returned error: %v", err)
		return err
	}
	return nil
}

尋找 Title (key) Get by Title

func (u *GithubDB) getIssue(title string) (string, int, error) {
	ret, _, err := u.Client.Search.Issues(context.Background(), title, nil)
	if err != nil {
		fmt.Printf("Issues.search returned error: %v", err)
		return "", 0, err
	}

	log.Println("issue ret:", ret)
	for _, v := range ret.Issues {
		log.Println("return issue:", v)
		log.Println("Issue Num:", v.Number)
		log.Println("Body:", v.Body)
		log.Println("Comments:", v.Comments)
	}
	return *ret.Issues[0].Body, *ret.Issues[0].Number, nil
}

更新裡面的資料 (Update)

func (u *GithubDB) updateIssue(number int, title string, updatedCnt string) error {
	updateIssue := &github.IssueRequest{
		Title:    String(title),
		Body:     String(updatedCnt),
		Assignee: String(""),
	}
	ret, _, err := u.Client.Issues.Edit(context.Background(), u.Name, u.Repo, number, updateIssue)
	if err != nil {
		fmt.Printf("Issues.edit returned error: %v", err)
		return err
	}

	log.Println("Issue updated:", ret)
	return nil
}

未來發展

其實在做一些簡單的範例程式的時候,如果你資料庫本身沒有太多的欄位需求。本身的存取量也不是很大,或許可以考慮透過 Github Issue 來存放你的資料。一來你的資料庫都是「可視化」,你也可以節省一些不需要的額外開銷。