① 求PSP俠盜獵車罪惡都市金手指代碼或者下載地址~
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金手指：
體力無限
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200FFF0C 46000024
202D2034 0C03FFC0
無限盔甲
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200FFF04 AC45036C
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體力無限 & 盔甲
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凍結任務定時器
2026F978 00000000
最大錢
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無限彈葯
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不會失去武器
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201B2AD4 00000000
激活這一個密碼，將不失去武器，即使被捕或進醫院
警官沒有人工智慧
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20199764 00000000
Hypermode: PressL2+R2+ 提高
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204B0DD8 40400000
慢運動: 推進 L2+R2+ 下
D05C0182 0000FCBF
204B0DD8 3F000000
常態游戲速度: 挑選出來的 L2+R2+
D05C0182 0000FCFE
204B0DD8 3F800000
從不用盡的
201CF694 10000014
使汽車損害失去能力
2016838C 00000000
所有的包裹
205C6F64 00000064
浪費的人們
204B1390 05F5E0FF
人們浪費的 byothers
204B1394 05F5E0FF
道路交通工具破壞
204B1398 05F5E0FF
船破壞
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輪帶取出
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子彈點燃
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飛機 & helis 破壞
204B13A8 05F5E0FF
游戲 100% 完成 - 靜
204B13AC 431A0000
使用過的炸葯 - 靜
204B13B4 05F5E0FF
子彈擊中- 靜
204B13B8 05F5E0FF
headshots 的數字 - 靜
204B13BC 05F5E0FF
星達到 - 靜
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星規避 - 靜
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泰晤士報半身像 - 靜
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醫院拜訪 - 靜
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天經過 - 靜
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Safehouse 拜訪- 靜
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Sprayings- 靜
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患精神病的跳躍距離 - 靜
204B13DC 4E6E6B28
患精神病的跳躍高度 - 靜
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患精神病的跳躍香甜燙酒 - 靜
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患精神病的跳躍旋轉 - 靜
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最好的患精神病的雜技 - 靜
204B13EC 00000008
所有的獨特跳躍- 靜
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任務嘗試- 靜
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乘客減少 - 靜
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出租汽車現金 - 靜
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里走路 - 靜
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里坐汽車 - 靜
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里藉著直升飛機 - 靜
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義警警員殺 - 靜
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火災熄滅 - 靜
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最高的義警警員水平 - 靜
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消防車任務水平 - 靜
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最大小時班機- 靜
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魚喂 - 靜
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最大拜訪從高利貸 - 靜
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所有的武器 1: L3+ 提高
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② 入坑 -動量梯度下降法原理(附代碼實例)
動量梯度下降法是機器學習中常用的一種訓練演算法，它是對梯度下降法的改進，旨在幫助演算法跳出較小的局部最優解。其思想借鑒了物理中的動量概念，試圖模仿物體從高處滾落至低處的過程。在遇到局部最優解時，物體由於動量而能夠躍過小坑，動量梯度下降法同樣通過引入動量系數，使得演算法在迭代過程中具有一定的慣性，從而更有可能突破局部最優解。
動量梯度下降法的核心公式為：
速度更新公式：\( v_{t+1} = mc * v_t + lr * g_t \)
參數更新公式：\( x_{t+1} = x_t - v_{t+1} \)
其中，\( mc \)是動量系數，通常設置為0.9，\( lr \)是學習率，一般設為0.1，\( g_t \)是當前梯度。
該方法在迭代過程中，通過調整速度，使演算法能夠更容易地跨越「小坑」，進而探索到全局最優解。相較於普通梯度下降法，動量梯度下降法能夠在一定程度上加速收斂，減少陷入局部最優的概率。
動量梯度下降法的演算法流程如下：
1. **初始化**：設置學習率\( lr \)，通常為0.1，動量系數\( mc \)，一般為0.9。初始化速度\( v \)為0，確定初始解\( x \)。初始解可以隨機初始化，或者根據具體問題進行設定。
2. **迭代**：在每次迭代中計算當前梯度\( g \)，根據公式計算速度的修改量\( dx \)，進而更新速度\( v \)，再根據速度更新解\( x \)。迭代過程中，需要設定終止條件，如達到最大迭代次數、目標函數值滿足要求或解連續變化極小。
3. **輸出結果**：完成迭代後輸出最終解\( x \)。
動量梯度下降法的代碼實例展示了如何使用此演算法求解函數的極小值。以一個具體的函數為例，通過Python和MATLAB編寫代碼實現演算法，並給出迭代過程中的結果。經過100步迭代後，演算法在\( x = 0.053971 \)處找到函數的極小值。