① 求PSP侠盗猎车罪恶都市金手指代码或者下载地址~
你好：
这是游戏下载地址：
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金手指：
体力无限
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200FFF04 AC450368
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无限盔甲
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体力无限 & 盔甲
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冻结任务定时器
2026F978 00000000
最大钱
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无限弹药
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不会失去武器
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201B2AD4 00000000
激活这一个密码，将不失去武器，即使被捕或进医院
警官没有人工智能
20199760 03E00008
20199764 00000000
Hypermode: PressL2+R2+ 提高
D05C0182 0000FCEF
204B0DD8 40400000
慢运动: 推进 L2+R2+ 下
D05C0182 0000FCBF
204B0DD8 3F000000
常态游戏速度: 挑选出来的 L2+R2+
D05C0182 0000FCFE
204B0DD8 3F800000
从不用尽的
201CF694 10000014
使汽车损害失去能力
2016838C 00000000
所有的包裹
205C6F64 00000064
浪费的人们
204B1390 05F5E0FF
人们浪费的 byothers
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道路交通工具破坏
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船破坏
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轮带取出
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子弹点燃
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飞机 & helis 破坏
204B13A8 05F5E0FF
游戏 100% 完成 - 静
204B13AC 431A0000
使用过的炸药 - 静
204B13B4 05F5E0FF
子弹击中- 静
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headshots 的数字 - 静
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星达到 - 静
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星规避 - 静
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泰晤士报半身像 - 静
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医院拜访 - 静
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天经过 - 静
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Safehouse 拜访- 静
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Sprayings- 静
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患精神病的跳跃距离 - 静
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患精神病的跳跃香甜烫酒 - 静
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乘客减少 - 静
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鱼喂 - 静
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所有的武器 1: L3+ 提高
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http://wenwen.soso.com/z/q113055676.htm
② 入坑 -动量梯度下降法原理(附代码实例)
动量梯度下降法是机器学习中常用的一种训练算法，它是对梯度下降法的改进，旨在帮助算法跳出较小的局部最优解。其思想借鉴了物理中的动量概念，试图模仿物体从高处滚落至低处的过程。在遇到局部最优解时，物体由于动量而能够跃过小坑，动量梯度下降法同样通过引入动量系数，使得算法在迭代过程中具有一定的惯性，从而更有可能突破局部最优解。
动量梯度下降法的核心公式为：
速度更新公式：\( v_{t+1} = mc * v_t + lr * g_t \)
参数更新公式：\( x_{t+1} = x_t - v_{t+1} \)
其中，\( mc \)是动量系数，通常设置为0.9，\( lr \)是学习率，一般设为0.1，\( g_t \)是当前梯度。
该方法在迭代过程中，通过调整速度，使算法能够更容易地跨越“小坑”，进而探索到全局最优解。相较于普通梯度下降法，动量梯度下降法能够在一定程度上加速收敛，减少陷入局部最优的概率。
动量梯度下降法的算法流程如下：
1. **初始化**：设置学习率\( lr \)，通常为0.1，动量系数\( mc \)，一般为0.9。初始化速度\( v \)为0，确定初始解\( x \)。初始解可以随机初始化，或者根据具体问题进行设定。
2. **迭代**：在每次迭代中计算当前梯度\( g \)，根据公式计算速度的修改量\( dx \)，进而更新速度\( v \)，再根据速度更新解\( x \)。迭代过程中，需要设定终止条件，如达到最大迭代次数、目标函数值满足要求或解连续变化极小。
3. **输出结果**：完成迭代后输出最终解\( x \)。
动量梯度下降法的代码实例展示了如何使用此算法求解函数的极小值。以一个具体的函数为例，通过Python和MATLAB编写代码实现算法，并给出迭代过程中的结果。经过100步迭代后，算法在\( x = 0.053971 \)处找到函数的极小值。