Подсказка в игре #tooltip
- Обучает модель данных через симуляцию боя[4]
Как работает #how
- Получи модель данных: сделай Data Model Framework и примени его на нужном мобе.[2]
- Доведи модель до уровня Basic или выше, например в Deep Learner. Симуляции доступны только с этого уровня.[2]
- Положи модель в камеру, подай энергию (расход зависит от типа модели) и катализатор — обычно это Матрица предвычисления.[2]
- Запусти симуляцию. Каждая симуляция всегда даёт обобщённое предвычисление, а предвычисление моба может выпасть в зависимости от точности модели.[2]
- Отправь полученные предсказания в Loot Fabricator, чтобы получить дропы мобов.[2]
Режимы и ограничения #modes
- Режим Training запускает симуляции, которые улучшают данные модели. Режим Inference выдаёт предсказания, но модель не улучшает.[3]
- Inference работает быстрее, а Training тратит больше энергии.[3]
- Чем выше уровень модели, тем выше точность; на уровне Self Aware она достигает 99,5 %.[2]
- Редстоун-сигнал через камеру не проходит, а энергию из неё извлечь нельзя.[3]
- Камера поддерживает управление редстоуном.[3]
Советы #tips
- Камера используется в рецептах Центра данных и двух версий совершенной камеры моделирования.[1]
Получение #obtain
Делают по 1 рецепту: верстак.[5]
×1Стеклянная панель или другой предмет из тега (Minecraft)
×2Эндер-жемчуг (Minecraft)
×1Обсидиан или другой предмет из тега (Minecraft)
×2Лазурит или другой предмет из тега (Minecraft)
×1Редстоуновый компаратор (Minecraft)
Применение #uses
Нужен в 2 рецептах. Из него делают:
Источники
- Данные мода из jar: рецепты, подсказки и добыча — страницы предметов этой вики
- Modrinth — Hostile Neural Networks
- GitHub, changelog.md (ветка 1.21)
- Подсказка предмета в игре — файлы перевода мода Hostile Neural Networks
- Рецепты сервера Linggango — выгрузка из игры, 25 октября в 15:48