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厉害了我的哥！
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脏兮兮的小乞丐
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1，现在升级感觉好难，怎么升级？
2，那个宝盘，曲玲玉都是什么玩意，都弄好大约需要多少钱？
3，新装备大约需要多少钱？
4，是等鸡年新坐骑？还是买个大圣？
5,那个5孔符纸和四孔差别大吗？普通玩家需要弄吗？
6，武器武魂为什么点了10几下都不动，用不用这么坑？
7,1005S还有用吗？是不是废了？直接弄1105就行了吧？
几个月没有玩就感觉啥都不会了，这个节奏真是有点跟不上啊？求一直坚持的大神解答··············
：它妈还好？有空我们来三P
?乛v乛?嘿嘿&
：冼满新装备才60Z？太便宜了吧，我区一直是120到150之间一件&
：一件装备60z洗满的？&
&洗新装备就看脸了，这个钱我没算进去，新符纸肯定比原来的好啊！亲，你的问题我回答完毕！请给五星好评哦！&
&重复任务加狐狸精，再吃经验丹，升级！宝盘的石头直接买感觉划算!160Z左右，一件洗满新装备60Z左右，新年首应该比猴子厉害，有钱的话直接点1105,&
厉害了我的哥！
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脏兮兮的小乞丐
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自己的沙发吧·········
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武器连点16次必成，否则.....
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没走几天是几天？怎么也得有小半年。明年再来吧。寻仙2再见
厉害了我的哥！
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脏兮兮的小乞丐
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楼上的可不能瞎说哦！！
&明年下半年寻仙2再来！&
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不用这么刻意追求，对于一个FB休闲玩家你会发现所有装备法宝弄完后还是跟以前一样，只能打下扫荡跟轮回
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去年论坛看过你
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没有2000块钱
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弄什么贬值什么，
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那么久不玩了，是神马让撸主改变了想法继续回来玩呢？
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武器连点16次必成，否则.....
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拖坑了就别玩了
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从八月份离开到现在回去一看一脸懵逼
我还是继续吸屁股吧
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好无聊的游戏啊啊
我看我都上火
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哦。先准备1万块钱试试水吧，不够再充
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Powered by不要买太复杂的玩具啊……一脸懵逼的宝宝：我去！这啥？怎么这么牛逼？！[二哈]_一懵逼_怎么_不要_这么_宝宝_我去_玩具_牛逼_要买_分享GIF动态图视频的乐趣与精彩_ 浏览次数4发布日期 05:13:22发生了一个美丽而个性的错误：
没有找到你要找的页面！
可能的原因如下：
贵手可能键入的地址有误（个性网认为你永远是正确的）
个性网把这个页面遗失了（小编罚站中......）
网络上又堵塞了（电信网通对小编白眼......）提问：这个“懵逼系列”说的都是什么？
不知道谁做的懵逼系列，反正看完我整个人都懵逼了……
Stella.S 回答：
你们这些随便懵逼的人，一！看！就！没！好！好！学！高！数！
是线性代数里的对角矩阵，不懵逼的时候长这样：
图片来源：Wikipeida
这些都是对角矩阵。顾名思义，对角矩阵就是对角线之外的数全是0的矩阵。对角矩阵计算起来相对方便，因此人们往往会想尽办法把不对角的懵逼转化成对角懵逼，还总结出了好多规律。
当然，你们这些在这儿就懵逼的人是不会记得的。
展开是指数函数e^x的泰勒展开，不懵逼的时候是这样的
图片来源：Wikipedia
Taylor展开是估算函数值的一种方法（做微积分题时也很常用），而在Taylor懵逼展开中，我们第一次看到了懵逼开方的景象。
它终于超越了高数！
这个稀奇古怪的符号?读作“阿列夫”，阿列夫本是希伯来语字母表中的第一个字母，在实变函数中，阿列夫数?是用来表示无穷集合到底有多大的数，而?0?则是最小的无穷集合——自然数集（也就是从30;这样数下去的集合）的大小。是的，同样是无穷也能比大小；而且确切地说，?0是所有可数集的势。
但你们已经懵逼了对不对？
博弈论懵逼
囚徒困境，不懵逼的囚徒困境是这样的：
图片来源：科学网
可以看出，如果两个囚徒都招了，那么两个人都需要坐两年牢；如果一个人招一个人不招，那么招了的人坐三年牢，不招的不用坐牢；但如果两个人都不招，由于证据不足，两个人都坐一年牢。
在博弈论懵逼中，如果红懵逼和蓝懵逼都招了，那么两个懵逼都要坐x年的牢；如果一个懵逼招了另一个不招，那么不招的那个捡y年的肥皂（y大于x），招了的不用捡（因为接发有功）；但如果两个懵逼都不招，就一块儿被放走了。
C语言中的递归算法，平时一般长这样：
指的是在运算过程中调用自己的算法。当然，在递归懵逼中，函数名是懵逼，变量也是懵逼的。
懵逼特征根方程
就是矩阵的特征方程啦！
记得吗，线代学过的那个？用一个对角线上都是λ 的对角矩阵减去原矩阵，令这个矩阵的行列式的值等于0，算出来的λ 的解就是原矩阵的特征值。
这里有一道解特征值的例题。
特征值（除了解方程之外）的用途很多，在图像处理、机器学习等领域都有应用。
standard mengbi distribution
大名鼎鼎的标准正态分布啊！
正常状态是standard normal distribution。正态分布大家都很熟悉，标准正态分布就是均值为0，标准差为1的正态分布。如果变量X服从均值为μ，标准差为σ的正态分布，通过 Y=(X-μ)/σ这个标准化变换得到的变量Y就是服从标准正态分布的。
麦迪咕咪 回答：
额，似乎并没有人提到最后一个离散懵逼变换。那我就抛砖引玉的给一下链接吧，希望有大神补充。
这个所谓的离散懵逼变换，其实就是离散余弦变换（DCT）。说到离散XX变换，首先想到的就是离散傅立叶变换。而离散余弦变换就是离散傅立叶变换（DFT）的一种。
下面上对比图：
离散傅里叶变换（DFT）为：
由于许多要处理的信号都是实信号，在使用DFT时由于傅里叶变换时由于实信号傅立叶变换的共轭对称性导致DFT后在频域中有一半的数据冗余。
离散余弦变换（DCT）是对实信号定义的一种变换，变换后在频域中得到的也是一个实信号，相比DFT而言,DCT可以减少一半以上的计算。DCT还有一个很重要的性质（能量集中特性）：大多书自然信号（声音、图像）的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分，因而DCT在（声音、图像）数据压缩中得到了广泛的使用。由于DCT是从DFT推导出来的另一种变换，因此许多DFT的属性在DCT中仍然是保留下来的。
赵清凌 回答：
歪个楼，赫罗懵逼图
网友 @一条飞的大猪：
网友 @狮子座傲娇小公举富sa：
今天懵的逼，都是当年逃的课。不信抬头看——
好玩儿的讨论哪里有：
ID：AskGuokr
小黄人没有肩膀怎么穿背带裤？
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