LoL外服一周胜率排行榜：盲僧胜率居然垫底_游戏esports电子竞技_凤凰网
LoL外服一周胜率排行榜：盲僧胜率居然垫底
来源：TGBUS
本站讯：LOL外服每周排行榜第78期，剑圣继续大热，盲僧胜率垫底，AD打野一路水涨船高！
【黄色代表英雄参战的游戏场数，蓝色代表胜利的场数，红色代表失败的场数。】
出场率最高英雄
周免+热门，锤石成功登上了出场率排行榜的顶端，周免探险家紧随其后（美服本周周免还真是给力啊）不过胜率就远远比不上强力的锤石了。剑圣继续保持热门，随后的机器人和卡特依然是周免，本周盲僧热度稍有下降不敌豹女。由于本周给力的周免英雄，小提莫险些掉出出场率榜单。不过到了下周相信他又会回到大众的视野中的。奥巴马和金克丝两大强力ADC仍然被广大玩家所喜爱。
出场率最低英雄
水晶先锋重做后风光了一个月不到的时间，就再度出场率垫底，不过设计师已经表示不会放弃治(重)疗(做)，所以大家不要放弃对蝎子的希望啊！胜率超高但是始终无人问津的猪妹和乌鸦表示哭给你们看哦。
胜率最高英雄
曙光胜率再度居于顶峰，以前长期在冠亚季徘徊的猴哥胜率现在长期在五六名徘徊，新上榜的有武器大师（Doublelift曾经提到新版本中武器大师将重回热门上单），大头、蛮王和大嘴。
[责任编辑：叶帆]
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用户名&&密码所有评论仅代表网友意见，凤凰网保持中立　MACD正确用法，胜率达%85（电子现货指标源码）
MACD用法精要
这个指标很简单，但是很多人懒，找不到学习的头绪，本来很多地方讲解很清楚的，我也是聒噪了。只不过结合很多朋友的情况，就再赘述一次。希望对大家有用！以下就是macd的用法！
1、0轴，0轴上做多，0轴以下做空
2、红绿柱，红为多，绿为空
3、DIF与DEA，也就是macd的黄线和白线，金叉多，死叉空
4、背离，顶背离，价格创新高，macd线没有创新高，表示上涨有压力，但是并不意味着趋势要翻转；底背离，价格创新低，指标没有创新低，表示下跌动力不足，但是并不意味着价格要翻转。当macd线成功上穿0轴，第一次出现的红柱，我们把它看做是趋势的翻转，第二次出现红柱，表示价格拉伸，下穿0轴则反之。
补充：macd的四个方法相结合是比较好用的指标，关键点是怎么结合，比如macd线在0轴下出现的红柱，该怎么去应对等等。掌握0轴或者macd线的金死叉等的拐点，合理的方法建仓。即使是做长线也一样的应用macd就可以，慢慢在交易中总结！找到适合自己的方法，并坚持用下去，切忌朝秦暮楚。只要熟悉掌握macd并适当应用就基本不用参照其他的指标了，并可以达到很好的效果！更多的妙用等待你去发掘，慢慢享用。
还是那句话，指标不要贪多，在于熟练，在于执行。很多人在探索着所向披靡的指标，但是忽略了自己的操作。其实随便那一两根均线或者BOLL，只要执行到位，都可以达到很好的盈利效果！所以多从自己的身上下功夫！多内观、自省，才能正己立人。
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LOL五大高胜率中单盘点 亚索虽火却未上榜
关键字：LOL 盘点 五大高胜率中单 亚索虽火却未上榜
　　LOL当前版本下，如果说带来影响最大的无疑是天赋系统了。凭借着战争领主的嗜血天赋，剑豪亚索、蛮王米尔等高暴击英雄在路人局成为非BAN必选的存在。但是，在众多中单英雄中，亚索虽火胜率却一般。那么，哪些中单英雄的胜率高呢?一起来吧!
　　　刀锋之影泰隆
　　简析：困扰泰隆的就是前期没有装备的支撑伤害乏力。而雷霆+刺客的伤害出现，让他线上更加嗜血。至于轻灵之靴算是意外的惊喜了，800块大洋让他飞奔全场。
　　能力评估：
　　清线能力：4星;单杀能力：4星半;游走能力：四星
　　一周国服胜率：53.06%
　　一周美服胜率：53.58%
　　一周韩服胜率：52.90%
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2014年IT十大热点 大数据云计算一个都不能少
　　创立于1963年的电子电气工程师学会(IEEE)是世界上最大的专业技术组织之一，它在世界上一百七十多个国家和地区拥有总数超过三十万名会员。你可能从没听说过它，但却每天都在使用遵守IEEE制订标准的各类电子设备，比如。日前，IEEE计算机协会发表了一份对2014年信息技术产业的展望，业内大佬是怎么预测产业走向的。
　　移动云的崛起――移动分布式计算将见证爆炸式发展
　　移动计算以及正在融合为同一个平台，能提供不受限制的计算资源。移动设备一般受制于内存、计算能力和电池续航。但与云计算结合后，数据的处理和储存将不再依赖移动设备。在这个新平台上，人们能更方便地同步信息，移动应用将更可靠以及更易于扩展，多种服务的整合会变得更轻松，用户能随意访问商务应用以及多人协作服务，用户体验也会更加丰富多彩。一大波新式服务正在蓄势待发。
　　的扩张――期望四通八达的信息网络能连通与生活现实
　　旧式的物联网仅仅将各种智能设备无缝整合到信息网络中，而通过移动设备与传感器，新式物联网能直接监控它所处的环境，收集有关现实世界的海量数据，让网络上的数据能更好地反映现实，达到良好的互动协作。要达到这个目标，我们需要找到将现实世界与对应的数字资源紧密连结起来的方法。
　　的质变――我们需要更简单的分析工具来对付汹涌而来的数据
　　大数据之所以难以对付，不仅仅在于它的三个V――容量(volume)，速率(velocity)与多样性(variety)。事实上，金融、保险、营销、健康这些产业界，以及科研机构，都急需能轻松处理大数据的人才与工具，来对他们收集的海量数据进行有意义的分析，但显然技术界还没有做好准备。这个极端大数据的年代，在数据管理与分析方面，需要新的范式与准则，而2014年将是群雄逐鹿之时。
　　3D打印机的革命――借助新的工具与技术，大众将能受惠于3D打印的力量
　　3D打印的新工具与新技术可以说是惠及万家，无论是跨国公司还是DIYer。3D打印给了他们一种更快、更便宜、更方便的工具，来制造新的设备，实现新的想法。汽车部件、电池、义体、电脑，甚至珠宝、服饰、火器，哪怕是吃的比萨，3D打印无所不包。在未来的愿景中，我们希望能将数字系统直接打印到现实的设备中。这需要新的工具、服务与平台，而创新的商业模式与业务过程，比如在线3D打印服务与“集腋成裘”的众筹，同样必不可少。这一切在2014 年将继续发展。数字化正在为硬件设计、测试与生产带来全新的变革。无论是叠加式的3D打印，还是消去式的激光切割，技术的进展使人们现在能以更高的质量与速度，以低廉的价格轻松制作新产品。
　　新学习模式的技术基础――我们需要一体化而无处不在的在线课程
　　在今天，世界各地的学生都能在网上注册他们想要学习的任何课程，无论是计算机、信号处理和机器学习，还是欧洲历史、心理学与天文学，而这一切都是完全免费的。人们对大规模在线课程(MOOC)的兴趣正在持续发酵，同时也给技术人员出了一道难题：如何满足这些新的学习系统与模式呢？像Coursera 这样的MOOC平台，一共有超过300万学生与107位合作伙伴，而edX作为麻省理工与哈佛的合作项目，也有逾170万学生。这些平台开设的课程，参与的学生动辄成千上万。这些学生用到的，不仅是作为主菜的在线讲座，还有网上论坛、视频通话、用以识别身份的按键记录器，所产生的大量信息也需要强大的来处理。MOOC与其它新晋的在线课程一样，要求一种新的学习体验：一体化、无处不在而又能设身处地为每个人提供服务。这需要不同的技术作为基础，比如嵌入式技术与传感器相关的技术。
　　移动网络的更新换代――移动网络的基础设施必须追上用户的需求
　　移动计算无处不在，我们能用与千里之外的家人与友人交流，这都归其所赐，但它的魔力远超于此。当我们在公交与地铁上购票时，当我们用App 叫外卖时，当我们在和别的媒体播放设备上看视频听音乐时，移动计算都在发挥着作用。为此，移动计算系统必须能满足这些需求。公司预期，在2011 年到2016年间，全球移动网络流量将会增长18倍。城市的信息系统在这方面占据着优势：健壮的网络基础设施，带宽上G的骨干网络，高速中继，以及充足的电力资源与充电设施。但仍有很多系统很多时候没有这些优越条件，用户也就享受不到足够的服务，比如说灾难幸存者，或者偏僻地区的手机用户，又或者当上百万人同时收看一场烟花汇演之时。在这些场景下，基础设施往往不堪重负，使用户获得的服务质量下降。研究人员需要开发新的工具、与应用，来缓解这一类服务质量的问题。
　　身份认证与隐私的平衡――人们担心社交网络越发成为危险之地
　　社交网络已经成为上交流协作的关键组织范式。尽管数字化社交网络带来了重大的机遇，也受到了用户的青睐，这些系统在不断扩张的过程中也带来了新的风险，引发了新的担忧。比如说，社交网络的用户可能会遭受到在线欺凌，他们的照片可能被盗，他们的状态更新也可能被坏人盯上。即使用户页面一片空白，通过你认识的人也能推断出你的个人信息。这些风险同样涉及在线身份的管理问题，因为在这些情况下，一个人在网上的ID往往与他们的真实身份与生活联系得越来越紧密。现在，冲突已经开始，在个人隐私与社交网络带来的便利之间。
　　医疗服务的联机智能化――智能系统与辅助设施将会带来健康
　　在我们生活的方方面面，计算机技术正变得越来越重要，特别是在个人与社会福利方面。各种智能系统、应用、设备与移动系统在膳食、运动等方面为人们提供必不可少的信息，使人们更加健康。而在医疗方面，处方、手术与辅助设施都需要智能系统来与人体反应，指引治疗以及医疗介入的设计与过程。除了这些针对个人的技术进步，针对生物医学数据、社会卫生数据以及相关元数据的大规模分析也越来越普遍，这些分析能告诉我们疾病的传播情况以及人群中某些卫生习惯的具体情况。
　　电子政务――发布信息时的可互操作性是个大难题
　　电子政府――或者说数字政府――这个概念指的是在政府服务、事务处理、民众交流、政企互动等政府事务中采用信息与通讯技术来提供改善相关服务。这一概念的成功依赖于可互操作性。这方面的挑战来自如何将政府数据与云计算、开放政府与智能城市构想整合起来。
　　科学云计算――征服挑战与寻求突破的关键
　　科学计算正在改变科学研究的面貌，现今一些科研突破依赖的新式实验，在十年前来看都像天方夜谭。在许多领域，科学计算是解决重大挑战的关键，也给研究者带来了科研突破。科学计算有多种形态：，高吞吐量计算，多任务计算与数据密集计算。大数据带来的数据集，无论在复杂度与容量上都在迅速增长，它们的分析、存档与分享也成为了21世纪面临的重大挑战。而为了应对这个挑战，我们需要大规模的处理系统，随着数据的增长，这些系统的设计与运行难度也将越来越大。
[ 责任编辑：杨瑗嘉 ]
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