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卡坦定居者 这是我的“卡坦定居者”版本。 表面上看，游戏是完整的，除了移动强盗时缓慢的重新绘制。 除此之外，游戏已完成功能。 游戏在1920x1080的屏幕上播放效果最佳，因为如果有3-4位玩家在玩，则可以看到状态屏幕。 已实现了用于取消操作的快捷键。 当Catan板有焦点时，按住ALT_C，这将使OptionPane出现并允许取消。 至于我想谈论的游戏新增内容，我为游戏实现了一个类别系统，这使其难度更大（它是可选的；如果您要使用标准游戏，请选择定居者类别）以及可能影响游戏的大灾变事件玩家资源的机会为5％。 同样，端口是可选的，因为我听说有人说它们太容易被利用。 同样，这三件事是可选的。 最后，该游戏中使用的所有图像文件都不属于我自己。 它们全部来自Google图片（据我所知没有版权）。 将来，我将继续处理缓慢的重绘问题，但是我会将该项目搁置一段时间。

Kaggle-Tatannic 引进库 用到的库： numpy，熊猫，matplotlib，季节性，xgboost 1.导入数据 将测试集与训练集合并发，并添加附加0/1用于区分。此处用到的方法有： pd.read.csv：读取数据 pd.append：将训练集和验证集合并 pd.set_index：设置行索引名称 2.查看数据整体 data.head（） 共11个分段名称分别为：年龄，船舱号，登船港口，票价，名字，父母子女数，兄弟姐妹数，经济水平，性别，票号。 登船港口：C / Q / S三个港口 经济等级：分为低/中/高 其中，生存/ SibSp / Parch / Age / Fare为数值型数据，直观上讲可能转化率有影响，可以先进行进行相关性分析，看变量间是否有关联筛选。变量，后面可尝试进行编码处理 3.查看数值型变量间的相关性，用于筛选变量 data [“基线名”] .cor

Kaggle:入门赛Tatanic（泰坦尼克号）84.21%带你冲进前2%。另创作时间很久了，有些内容需要进一步的改进。说明一下本身资源需要积分很少，不知道怎么现在变成这么多

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自写数学处理函数（asin,acos,atan），鉴于有些芯片上不支持标准数学函数库<math.h>,可使用软件处理。

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