Red de conocimiento informático - Aprendizaje de programación - Cómo mostrar los efectos especiales del avatar del equipo lol, cómo obtener los efectos especiales del avatar del equipo

Cómo mostrar los efectos especiales del avatar del equipo lol, cómo obtener los efectos especiales del avatar del equipo

Hay dos condiciones para la visualización de los efectos especiales del avatar del equipo:

1. Compra un avatar del equipo:

① Inicia sesión en el juego y ábrelo. el centro comercial:

El ícono de las finales se puede obtener directamente en el juego (centro comercial) sin ingresar a ninguna interfaz de actividad. Después de ingresar al juego, primero debes abrir el centro comercial, que es el centro comercial del juego. a la derecha del avatar y luego haz clic en el ícono de invocador.

②. Compra el ícono del equipo:

Selecciona el ícono del equipo que deseas adquirir y adquiérelo.

2. Después de comprar el ícono del equipo, debes usar el ícono comprado para ingresar al juego. Luego, los efectos especiales del ícono del equipo solo pueden aparecer durante las finales y no se mostrarán en otros momentos.

上篇: Cómo resolver el problema org.apache.spark.rdd.rdd$¿Cómo crear un RDD? Los RDD se pueden crear a partir de matrices o archivos normales en el sistema de archivos o HDFS. Ejemplo: cree un RDD a partir de una matriz normal que contenga 9 números del 1 al 9 divididos en 3 particiones. RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] en paralelización en lt; consolelegt;: 12 Ejemplo: lea el archivo README.md para crear un RDD, cada línea del archivo es un elemento en el RDD val b = sc.textFile; ("README.md") b: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] en textFile en lt;consolegt;:12 Aunque existen otras formas de crear RDD, en este artículo, La API de RDD se explicará principalmente utilizando los dos métodos anteriores para crear RDD. Collectres11: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18) El ejemplo anterior multiplica cada elemento del RDD original por 2, produciendo un nuevo RDD. mapPartitionsmapPartitions es una variante de map. La función de entrada de map se aplica a cada elemento del RDD, mientras que la función de entrada de mapPartitions se aplica a cada partición, es decir, a todo el contenido de cada partición. Su función se define de la siguiente manera: def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] =gt; Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]f es la función de entrada, utilizada para procesar cada partición como un contenido completo. El contenido de cada partición se pasará a la función de entrada f como un Iterador [T], y la salida de f será un Iterador [U]. El RDD final consta de los resultados combinados de todas las particiones procesadas por la función de entrada. Ejemplo: scalagt; val a = sc.parallelize(1 a 9, 3)scalagt; def myfunc[T](iter: Iterador[T]): Iterador[(T, T)] = { var res = Lista[(T) , T)]() var pre = iter.next mientras (iter.hasNext) { val cur = iter.next; res . ::= (pre, cur) pre = cur } res.iterator} scalagt; (myfunc).collectres0: Matriz[(Int, Int)] = Matriz((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7, 8)) La función myfunc en el ejemplo anterior forma una tupla a partir de un elemento en la partición y su siguiente elemento. (3,4) y (6,7) no están en el resultado porque el último elemento de la partición no tiene el siguiente elemento. También existen algunas variantes de mapPartitions, como mapPartitionsWithContext, que pasan cierta información de estado a una función de entrada especificada por el usuario durante el procesamiento. 下篇: Cómo tomar una captura de pantalla de oppor1

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