5.3. 运转
l 散热片:数值可以看作1费有延迟的抽n(n为卡组能力牌数),由于出数值(抽牌)有延迟,带着是有一定负担的。在大部分卡组中都有不错的发挥。并且有不少非常强的配合:散热AI(长线战斗强力稳定的抽牌引擎,要注意AI很难开,因此出抽牌数值非常慢)、干手散热、搜寻散热、雷暴散热。是有余力时可以考虑贪的牌。
l 裂变:这张牌的数值懂的都懂,白裂变和绿的数值可以差出20+。裂变需要产球能力支撑,最好的情况是满球裂变抽出的牌又能把球位填满。机器人的运转牌启动牌都是宝贝,尽量能带着还是带着,并最快速度敲起来。(白裂变对卡组负担还是挺大的)
l 万物一心:比起运转牌更像是个小核心牌。单用自不必说,2费打10亏模到家了。但是只要稍微有电击+、光束、眼部等一点配合,数值就会拉的非常不错。万物的问题是太吃位置,如果第一回合抽到没牌捞就完全打不出去,而这个概率其实不算低。因此前中期带着还是有一些负担的。而到了中后期,0费变多、卡组掌控力变强,万物就会有非常变态的单卡数值。基本还是一张很想贪的牌。
l 机器学习:我写这篇文章的初衷之一。首先讲一讲回本论:打出去前两回合完全没收益,第三回合才相当于抽1。这句话完全没错,但是非常狭隘,因为机器学习就是这么一张产出数值很慢,但在长线战斗中有稳定优秀发挥的牌。回本论那句话我们可以续写:第10回合就相当于抽9,第100回合就相当于抽99,这么看起来收益就非常可观了。以下引用 XecnaR 对于机器学习的评价:多抽1的意义就是能更稳定的上手防牌,减少长盘战斗中鬼抽的情况。用本文的话总结一下就是:机器学习这张牌出数值很慢,但在长线战斗中数值非常可观,并且有他难以替代的价值。此外,根据边际效应递减,机器学习在强运转卡组里发挥微不足道,相反对于抽5打5的卡组,机器学习带来的抽6打6就是质变,而这种情况下,机器学习的敲位是无限高的。
l 散热片:数值可以看作1费有延迟的抽n(n为卡组能力牌数),由于出数值(抽牌)有延迟,带着是有一定负担的。在大部分卡组中都有不错的发挥。并且有不少非常强的配合:散热AI(长线战斗强力稳定的抽牌引擎,要注意AI很难开,因此出抽牌数值非常慢)、干手散热、搜寻散热、雷暴散热。是有余力时可以考虑贪的牌。
l 裂变:这张牌的数值懂的都懂,白裂变和绿的数值可以差出20+。裂变需要产球能力支撑,最好的情况是满球裂变抽出的牌又能把球位填满。机器人的运转牌启动牌都是宝贝,尽量能带着还是带着,并最快速度敲起来。(白裂变对卡组负担还是挺大的)
l 万物一心:比起运转牌更像是个小核心牌。单用自不必说,2费打10亏模到家了。但是只要稍微有电击+、光束、眼部等一点配合,数值就会拉的非常不错。万物的问题是太吃位置,如果第一回合抽到没牌捞就完全打不出去,而这个概率其实不算低。因此前中期带着还是有一些负担的。而到了中后期,0费变多、卡组掌控力变强,万物就会有非常变态的单卡数值。基本还是一张很想贪的牌。
l 机器学习:我写这篇文章的初衷之一。首先讲一讲回本论:打出去前两回合完全没收益,第三回合才相当于抽1。这句话完全没错,但是非常狭隘,因为机器学习就是这么一张产出数值很慢,但在长线战斗中有稳定优秀发挥的牌。回本论那句话我们可以续写:第10回合就相当于抽9,第100回合就相当于抽99,这么看起来收益就非常可观了。以下引用 XecnaR 对于机器学习的评价:多抽1的意义就是能更稳定的上手防牌,减少长盘战斗中鬼抽的情况。用本文的话总结一下就是:机器学习这张牌出数值很慢,但在长线战斗中数值非常可观,并且有他难以替代的价值。此外,根据边际效应递减,机器学习在强运转卡组里发挥微不足道,相反对于抽5打5的卡组,机器学习带来的抽6打6就是质变,而这种情况下,机器学习的敲位是无限高的。