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玩心如何延续？2016三七互娱影视动漫同步出拳
来源：互联网 更新时间： 7:09:13 责任编辑：王亮字体：
在刚刚结束的第三届CIGC上，三七互娱创始人、总裁李逸飞提到，三七互娱目前的企业营收仍有98%是来自于游戏业务，但随着影视、动漫、视频等业务的铺开，到年，可能游戏外营收会迅速上涨到20%至30%，真正实现三七互娱从游戏公司向泛娱乐公司的转变。
三七互娱创始人、总裁李逸飞向媒体讲述未来业务布局
事实上，2015年三七互娱已经开始了在动漫、视频、影视领域的布局。在网络上播出后获得一致好评的良心国漫《疯味英雄》，正是由三七互娱所投资的动漫团队武汉艺画开天公司所制作，由日本经典街机游戏所改编的同名动漫《拳皇》也已投入制作，预计将在今年年底或明年年初上线。
据李逸飞介绍，《拳皇》后续还有拍摄真人版电视剧的打算，这一电视剧的另一合作方正是去年与三七互娱达成战略合作伙伴关系的芒果传媒。《拳皇》电视剧将采用全明星阵容，希望以此种方式让这一IP获得更广泛的影响力。
在大银幕方面，三七互娱已作为联合出品方成功投拍了由星皓影业出品的两部大作《泡沫之夏》和《八仙闹海之各显神通》，《泡沫之夏》预计在今年暑期档上映，《八仙闹海之各显神通》则将作为贺岁片在2017年上映。
影视、动漫、视频之外，三七互娱今年也已开始布局VR市场，目前已投资加拿大Archiact公司，未来将有VR游戏、直播、影片等内容上的产出。
泛娱乐生态圈的建设，其实就是围绕核心IP进行的深度商业价值挖掘，要求任何一个领域针对这一IP的改编，都应该是加分项，而不能对原IP有所伤害，而这需要漫长的准备时间。进入2016年，泛娱乐产业进入一个新的发展阶段，各娱乐行业之间将更加融会贯通，如三七互娱这样倡导“玩心创造世界”的公司，还会有什么样的新玩法，十分值得期待。
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友情搬运 CF不玩心2.0单机版 逼真不落后
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前提：本人亲自测试，对比2.0版本中此版本逼真度很高，如果需要高仿请自行百度CE烈焰火线
（有些人打不开 注意目录下有个登陆器&&不可直接运行请用管理员权限）
1.小地图大部分都有 部分手绘
2.数据皆进行多次测试，保证最好的游戏体验
3.游戏仍有一些BUG请谅解！
4.此作品比较用心&&很多细节优化
蓝本：CK竞技之王2.0B4
作者百度ID：玩命_不玩心丶
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组图打开中，请稍候......
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太流逼了，感谢分享
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网络有延时 怎么把这贴删掉呀
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感谢分享& &&&
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怎么注册账号啊
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花生、瓜子预备着，我要准备坐沙发了！
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不负春光，野蛮生长！
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好资源，谢谢分享。。
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谢谢分享。。。。。。
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天灵灵地灵灵，这次一定是沙发！
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湖中的水草, 积分 1, 距离下一级还需 124 积分
改什么改的& & 不改20秒&&改了30秒....& &都不玩你了行不..............
少侠您好啊，小版也很理解您的心情，此次更新战斗CD调整也是经过技术人员慎重考虑决定的呢~~希望大家在游戏当中能减少投入游戏中的时间压力，更好的体验游戏~~如果你对战斗冷却CD方面有什么更好的想法和建议，还请您详细描述一下并提供一下您所在区服角色名，方便为您记录反馈给技术人员考虑呢~~
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老妹儿，蜀黍顶你哈
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雪儿，顶你
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慎你妹的重
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原来是几秒啊？31秒吗？改成30秒。。。。
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哈哈，果然的慎重考虑啊，大神都走了，非R就称霸了，大家以后不冲一分钱了，看看还能继续慎重考虑不
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我已经看过并同意
用其它账号登录来这里找志同道合的小伙伴！正文背景心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1／3的人口死亡是因心脏病引起的，而我国，每年有几十万人死于心脏病。 所以，如果可以通过提取人体相关的体侧指标，通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响，对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据，通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案例。数据集介绍数据源：&针对美国某区域的心脏病检查患者的体测数据，共303条数据。具体字段如下表：数据探索流程数据挖掘流程如下：整体实验流程：&一、数据预处理数据预处理也叫作数据清洗，主要在数据进入算法流程前对数据进行去噪、填充缺失值、类型变换等操作。本次实验的输入数据包括14个特征和1个目标队列。需要解决的场景是根据用户的体检指标预测是否会患有心脏病，每个样本只有患病或不患病两种，是分类问题。因为本次分类实验选用的是线性模型逻辑回归，要求输入的特征都是double型的数据。输入数据展示：&我们看到有很多数据是文字描述的，在数据预处理的过程中我们需要根据每个字段的含义将字符型转为数值。1）*二值类的数据*二值类的比较容易转换，如sex字段有两种表现形式female和male，我们可以将female表示成0，把male表示成1。2）*多值类的数据*比如cp字段，表示胸部的疼痛感，我们可以通过疼痛的由轻到重映射成0~3的数值。数据的预处理通过sql脚本来实现，具体请参考SQL脚本-1组件：select&age,(case&sex&when&'male'&then&1&else&0&end)&as&sex,(case&cp&when&'angina'&then&0&&when&'notang'&then&1&else&2&end)&as&cp,trestbps,chol,(case&fbs&when&'true'&then&1&else&0&end)&as&fbs,(case&restecg&when&'norm'&then&0&&when&'abn'&then&1&else&2&end)&as&restecg,thalach,(case&exang&when&'true'&then&1&else&0&end)&as&exang,oldpeak,(case&slop&when&'up'&then&0&&when&'flat'&then&1&else&2&end)&as&slop,ca,(case&thal&when&'norm'&then&0&&when&'fix'&then&1&else&2&end)&as&thal,(case&status&&when&'sick'&then&1&else&0&end)&as&ifHealthfrom&&${t1};二、特征工程特征工程主要是包括特征的衍生、尺度变化等。本例中有两个组件负责特征工程的部分。1）过滤式特征选择主要是通过这个组件判断每个特征对于结果的影响，通过信息熵和基尼系数来表示，可以通过查看评估报告来显示最终的结果。2）归一化因为本次实验选择的是通过逻辑回归二分类来进行模型训练，需要每个特征去除量纲的影响。归一化的作用是将每个特征的数值范围变为0到1之间。归一化的公式为result=(val-min)/(max-min)。归一化结果：三、模型训练与预测本次实验是监督学习，因为我们已经知道每个样本是否患有心脏病，所谓监督学习就是已知结果来训练模型。解决的问题是预测一组用户是否患有心脏病。1）拆分首先通过拆分组件将数据分为两部分，本次实验按照训练集和预测集7：3的比例拆分。训练集数据流入逻辑回归二分类组件用来训练模型，预测集数据进入预测组件。2）逻辑回归二分类逻辑回归是一个线性模型，在这里通过计算结果的阈值实现分类。具体的算法详情推荐大家在网上或者书籍中自行了解。逻辑回归训练好的模型可以在模型页签中查看。3)预测预测组件的两个输入分别是模型和预测集。预测结果展示的是预测数据、真实数据、每组数据不同结果的概率。四、评估通过混淆矩阵组件可以评估模型的准确率等参数：通过此组件可以方便的通过预测的准确性来评估模型。总结通过以上数据探索的流程我们可以得到以下的结论。1）特征权重我们可以通过过滤式特征选择得到每个特征对于结果的权重。-可以看出thalach(心跳数)对于是否发生心脏病影响最大。-性别对于心脏病没有影响2）模型效果通过上文提供的14个特征，可以达到百分之八十多的心脏病预测准确率。模型可以用来做预测，辅助医生预防和治疗心脏病。其它参与讨论：免费体验：下期预告：机器学习图算法最短路径的计算想和这群聪明人共事吗？加入阿里云云栖社区（全职/兼职）：yqeditor@list.投稿或入驻云栖社区，请联系：yqeditor@list.“2016，为了实现更多技术梦想，云栖社区与你携手并行。yunqiinsight长按二维码，一网打尽所有深度技术文章云栖社区(gh_015af649354b)　
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