phpnow php教程，DW的站點怎么設置？
下面以php為例，首先建好php服務器環境，可以用phpnow快速構建php+mysql開發環境，確保http://localhost可以正常訪問
第一步：打開dw，選擇菜單“站點”---“新建”---“站點”；
第二步：填寫站點名稱；服務器地址：http://localhost；
第三步：選擇服務器技術php,asp,asp.net,jsp,這里選擇php;
第四步：選擇網站的地址；
第五步：選擇測試網絡---本地網絡，文件存儲在服務器端的位置：\；
第六步：詢問使用什么地址訪問站點根目錄，你上面只要將網站指向了網站目錄，這里就可以直接填寫http://localhost即可
第七步：啟用取回和不取回，這個隨便設置，不相信自己開發；
第八步：配置完成；
你最常上的網站是什么？
推薦幾個高質量的、適合程序員們的網站（論壇）：
1. 博客平臺類
1.1 華為云開發者社區
網址：https://developer.huaweicloud.com/華為云開發者社區為廣大云開發者提供了資源工具、學習交流、應用實踐、大賽活動等一站式服務的平臺，里面也提供了很多上云教程供大家免費學習觀看，當然利用華為強大的云上資源可以幫助開發者更好地學習到云計算相關知識，社區匯聚各領域精品博客、課程、活動等內容，覆蓋鯤鵬、昇騰、云計算、AI 等熱門領域，形成開發者和技術愛好者交流與分享主陣地。當然華為云經常舉辦包括線上線下在內的各種開發者活動，讓開發者在快樂中收獲知識，充實自己。1.2 51CTO
網址：https://www.51cto.com/51CTO博客是一個面向程序員、運維/網絡工程師、以及即將成為程序員的大學生、程序開發愛好者的技術博客平臺,提供初中級程序員最新技術實踐、程序員面試筆試、程序員職場經驗的綜合論壇。2. 項目資源類
2.1 github
網址：https://github.com這是程序員們最重要的網站，GitHub是一個軟件源代碼托管服務平臺，其托管版本數量非常之多，其中不乏知名開源項目jQuery、python等。除了允許個人和組織創建和訪問保管中的代碼以外，它也提供了一些方便社會化共同軟件開發的功能，即一般人口中的社群功能，包括允許用戶追蹤其他用戶、組織、軟件庫的動態，對軟件代碼的改動和bug提出評論等。2.2 碼云代碼托管平臺
網址：https://gitee.com/碼云屬于中國的一個代碼托管平臺，由 http://OSCHINA.NET推出。簡單說，相當于GitHub的精簡版,且其官方語言為中文。其中也有很多源代碼供大家下載。3. 知識學習類
3.1 嗶哩嗶哩bilibili
網址：https://www.bilibili.com/第一個網站肯定不必多說，就是我們經常逛的小破站，也就是所謂的B站。這個網站原本的定位是一個二次元動漫類的網站，可是走著走著，越走越偏，B站自己也萬萬沒想到自己會變成一個學習類的網站。對于我們程序員而言，這里有海量的編程類的學習資料。不管是什么類型的編程語言，編程技術，你幾乎都可以在這里找到對應的視頻教程。而且最重要的是，視頻播放的時候，不會有任何煩人的廣告，幾乎不會受到任何打擾。3.2 菜鳥教程
網址：https://www.runoob.com/菜鳥教程提供了編程的基礎技術教程, 介紹了HTML、CSS、Javascript、Python,Java,Ruby,C,PHP , MySQL等各種編程語言的基礎知識。我們從它的主頁面看過來，教程真的是非常的全面。同時，這里面也提供了非常多的工具，甚至還提供了各種編程語言的在線工具，你甚至都不需要開啟代碼編寫程序就可以直接運行代碼，非常方便！3.3 中國大學 MOOC
網址：https://www.icourse163.org/中國大學 MOOC(慕課) 是國內優質的中文 MOOC 學習平臺，由愛課程網攜手網易云課堂打造。平臺擁有包括 985 高校在內提供的千余門課程，每一個有提升愿望的人，都可以在這里學習優質高校課程，與名師零距離交流，并獲得認證證書。這個網站中基本上名校的各種專業的視頻，這個上面都有，是一個非常好的學習網站，也是強烈推薦的一個網站。4. 論壇交流類
4.1 知乎
網址：https://www.zhihu.com/可信賴的問答社區，上面程序員還是相當多的，或許你對編程學習路線有問題、或許你想要找些資料，這個社區都能毫無保留的滿足你。各類各樣的程序員問題只有你想不到，沒有你找不到。不過要注意，別被其他話題吸引走了目光。4.2 StackOverFlow
網址：https://stackoverflow.com/stack overflow是一個程序員問答平臺，你有程序員相關的問題都可以在這邊搜索并得到比較專業的回答。這里比某度專業多了，畢竟某度是個綜合性的搜索引擎。大家搜索的時候，盡量用英文，你用中文搜索的話，可能得不到太多結果。而很多很專業，直擊要點的回答，往往都是用全英文寫的。所以大家一定要習慣用英文去獲取自己想要的答案。5. 在線編程類
5.1 LeetCode（力扣）
網站：https://leetcode-cn.com無需多說的一個網站，面試必備，上面有大量的面試題，比如最常見的算法面試題，是學習算法必刷的一個站點。5.2 菜鳥工具
網址：https://c.runoob.com/菜鳥教程提供了編程的基礎技術教程, 介紹了HTML、CSS、Javascript、Python,Java,Ruby,C,PHP , MySQL等各種編程語言的基礎知識。 同時本站中也提供了大量的在線編程平臺，可以幫助開發者進行簡單的代碼在線運行。5.3 ?？途W
網址：https://www.nowcoder.com/?？途W是一個集筆面試系統、題庫、課程教育、社群交流、招聘內推于一體的招聘類網站。?？途W題庫中包含幾萬道題目，內容覆蓋筆試題解析、面試技巧和機器學習等。6. 總結
程序員的工作和日常生活非常的枯燥，其實每天程序員做的最多的不是寫代碼，也不是修bug，更不是改程序，而是搜索各種學習網站！程序員幾乎每天70%都是在網上查資料。所以優秀的網站可以幫助我們提高工作學習效率，當然也不要忘記在最樸實無華的書籍中獲取知識~本文分享自華為云社區《收藏好，程序員必逛的那些網站》，作者：烏龜哥哥 。
怎么自學數據分析？
這是一份數據分析師的入門指南，它包含七周的內容，Excel、數據可視化、數據分析思維、數據庫、統計學、業務、以及Python。
每一周的內容，都有兩到三篇文章細致講解，幫助新人們快速掌握。這七周的內容剛好涵蓋了一位數據分析師需要掌握的基礎體系，也是一位新人從零邁入數據大門的知識手冊。
第一周：Excel
每一位數據分析師都脫離不開Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮性能和數據量，它可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。
Excel的學習分為兩個部分。
掌握各類功能強大的函數，函數是一種負責輸入和輸出的神秘盒子。把各類數據輸入，經過計算和轉換輸出我們想要的結果。
在SQL，Python以及R中，函數依舊是主角。掌握Excel的函數有助于后續的學習，因為你幾乎在編程中能找到名字一樣或者相近的函數。
在「數據分析：常見的Excel函數全部涵蓋在這里了」中，介紹了常用的Excel函數。
清洗處理類：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
關聯匹配類：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
邏輯運算類：if、and、or、is系列
計算統計類：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
時間序列類：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二竅門，工作中的任何問題都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「數據分析：Excel技巧大揭秘」教程，介紹了Excel最具性價比的幾個技巧。包括數據透視表、格式轉換、數組、條件格式、自定義下拉菜單等。正是這些工具，才讓Excel在分析領域經久不衰。
在大數據量的處理上，微軟提供了Power系列，它和Excel嵌套，能應付百萬級別的數據處理，彌補了Excel的不足。
Excel需要反復練習，實戰教程「數據分析：手把手教你Excel實戰」，它通過網絡上抓取的數據分析師薪資數據作為練習，總結各類函數的使用。
除了上述要點，下面是附加的知識點，鋪平數據分析師以后的道路。
了解單元格格式，數據分析師會和各種數據類型打交道，包括各類timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解數組，以及相關應用（excel的數組挺難用），Python和R也會涉及到 list，是核心概念之一。
了解函數，深入理解各種參數的作用。它會在學習Python中幫助到你。
了解中文編碼，UTF8、GBK、ASCII，這是數據分析師的坑點之一。
第二周：數據可視化
數據分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。
數據可視化是分析的常用技巧之一，不少數據分析師的工作就是通過圖表觀察和監控數據。首先了解常用的圖表：
Excel的圖表可以100%繪制上面的圖形，但這只是基礎。
在「數據可視化：你想知道的經典圖表全在這」中介紹了各類數據分析的經典圖表，除了趨勢圖、直方圖，還包括?；鶊D、空間圖、熱力圖等額外的類型。
數據可視化不是圖表的美化，而是呈現數據的邏輯之美，是揭示數據的內在關聯。了解圖表的維度和適用場景，比好看更重要。比如桑吉圖就是我一直推崇的圖表，它并不知名，但是它能清晰的揭露數據內在狀態的變化和流向。案例是用戶活躍狀態的趨勢。
Excel的圖表操作很傻瓜化，其依舊能打造出一份功能強大的可視化報表。「數據可視化：教你打造升職加薪的報表」教給大家常用的Excel繪圖技巧，包括配色選取，無用元素的剔除、輔助線的設立、復合圖表等方法。
Excel圖表的創造力是由人決定的，對數據的理解，觀察和認知，以及對可視化的應用，這是一條很長的道路。
圖表是單一的，當面板上繪制了多張圖表，并且互相間有關聯，我們常稱之為Dashboard儀表盤。
上圖就是用分析師薪資數據為數據源繪制的Dashboard，比單元格直觀不少。我們常常把繪制這類Dashboard的工具叫做BI。
BI（商業智能）主要有兩種用途。一種是利用BI制作自動化報表，數據類工作每天都會接觸大量數據，并且需要整理匯總，這是一塊很大的工作量。這部分工作完全可以交給BI自動化完成，從數據規整、建模到下載。
另外一種是使用其可視化功能進行分析，它提供比Excel更豐富的交互功能，操作簡單，而且美觀，如果大家每天作圖需要兩小時，BI能縮短大半。
在「數據可視化：手把手打造BI」教程中，以微軟的PowerBI舉例，教大家如何讀取數據，規整和清洗數據，繪制圖表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列舉的分析師案例。
BI還有幾個核心概念，包括OLAP，數據的聯動，鉆取，切片等，都是多維分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后續的進階可視化，將和編程配合。因為編程能夠提供更高效率和靈活的應用。而BI也是技術方向的工具，了解技術知識對應用大有幫助。
第三周：數據分析思維數據分析能力的高低，不以工具和技巧決定，而以分析思維決定。
在一場戰爭中，士兵裝備再好的武裝，進行再嚴苛的訓練，若是沖鋒的方向錯了，那么迎接他們的唯有一敗涂地。
分析思維決定一場「數據戰爭」中的沖鋒方向。只有先養成正確的分析思維，才能使用好數據。
既然是思維，它就傾向于思考的方式，Excel函數學會了就是學會，分析則不同。大多數人的思維方式都依賴于生活和經驗做出直覺性的判斷，以「我覺得我認為」展開，好的數據分析首先要有結構化的思維。
麥肯錫是其中領域的佼佼者，創建了一系列分析框架和思維工具。最典型地莫過于金字塔思維。
這篇文章簡述了該思維的應用，「快速掌握麥肯錫的分析思維」。你能學會結構化思考，MECE原則，假設先行，關鍵驅動等方法論。
除此以外，還有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六頂思考帽等，這些都是不同領域的框架?？蚣艿慕浀湓谟冢虝r間內指導新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性價比最優的。數據分析思維，是分析思維的引申應用。再優秀的思考方式，都需要佐證和證明，數據就是派這個用處的，「不是我覺得，而是數據證明」。
現代管理學之父彼得·德魯克說過一句很經典的話：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增長它。如果把它應用在數據領域，就是：如果你不能用指標描述業務，那么你就無法有效增長它。每一位數據分析師都要有指標體系的概念，報表也好，BI也好，即使機器學習，也是圍繞指標體系建立的。
下圖就是一個典型的指標體系，描述了用戶從關注產品、下載、乃至最后離開的整個環節。每一個環節，都有數據及指標以查詢監控。
不同業務背景需要的指標體系不同，但有幾個建立指標的通用準則。這篇文章深入介紹了「如何建立數據分析的思維框架」。你將區分什么是好指標、什么是壞指標、比率和比例、指標的結構、指標設立的維度等概念。
數據分析不是一個結果，而是一個過程。幾乎所有的分析，最終目的都是增長業務。所以比分析思維更重要的是驅動思維落地，把它轉化為成果。
數據分析思維是常年累月養成的習慣，一周時間很難訓練出來，但這里有一個縮短時間的日常習慣。以生活中的問題出發做練習。
這家商場的人流量是多少？怎么預估？
上海地區的共享單車投放量是多少？怎么預估？
街邊口的水果店，每天的銷量和利潤是多少？怎么預估？
這些開放性問題起源于咨詢公司的訓練方法，通過不斷地練習，肯定能有效提高分析思維。另外就是刷各種CaseBook。
優秀的數據分析師會拷問別人的數據，而他本身的分析也經得起拷問。
第四周：數據庫
Excel很容易遇到瓶頸，隨著業務的發展，分析師接觸的數據會越來越多。對大部分人的電腦，超過十萬條數據，已經會影響性能。何況大數據時代就是不缺數據，這時候就需要學習數據庫了。
即使非數據崗位，也有越來越多的產品和運營被要求使用SQL。
很多數據分析師戲稱自己是跑SQL的，這間接說明SQL在數據分析中有多核心。從Excel到SQL絕對是處理效率的一大進步。
教程內容以MySQL為主，這是互聯網行業的通用標準。其實語法差異不大的。
新手首先應該了解表的概念，表和Excel中的sheet類似。「寫給新人的數據庫指南」是一篇入門基礎文章，包括表、ID索引、以及數據庫的安裝，數據導入等簡單知識。
SQL的應用場景，均是圍繞select展開。增刪改、約束、索引、數據庫范式均可以跳過。新手在「SQL，從入門到熟練」教程會學習到最常見的幾個語法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查詢以及各種常用函數。
數據還是分析師薪資數據，它可以和Excel實戰篇結合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，無非是大量的練習。大家可以在leetcode上做SQL相關的練習題，難度從簡單到困難都有。「SQL，從熟練到掌握」教程中將會帶領大家去刷一遍。
join對新手是一個很繞的概念，教程會從圖例講解，逐步提高難度。從一開始的join關聯，到條件關聯、空值匹配關聯、子查詢關聯等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更進一步，可以學習row_number，substr，convert，contact等函數。不同數據平臺的函數會有差異，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain優化，了解SQL的工作原理，了解數據類型，了解IO。知道為什么union比or的效率快，這已經和不少程序員并駕齊驅。
第五周：統計學
很多數據分析師并不注重統計學基礎。
比如產品的AB測試，如果相關人員不清楚置信度的含義和概念，那么好的效果能意味著好么？如果看待顯著性？
比如運營一次活動，若不了解描述統計相關的概念，那么如何判別活動在數據上的效果？可別用平均數。
不了解統計學的數據分析師，往往是一個粗糙的分析師。如果你想要往機器學習發展，那么統計學更是需要掌握的基礎。
統計知識會教大家以另一個角度看待數據。如果大家了解過《統計數據會撒謊》，那么就知道很多數據分析的決策并不牢靠。
在第一篇教程「解鎖數據分析的正確姿勢：描述統計」，會教給大家描述統計中的諸多變量，比如平均數、中位數、眾數、分位數、標準差、方差。這些統計標準會讓新手分析師從平均數這個不靠譜的泥潭中出來。
箱線圖就是描述統計的大成者，好的分析師一定是慣用箱線圖的?？?。
第二篇「解鎖數據分析的正確姿勢：描述統計(2)」將會結合可視化，對數據的分布進行一個直觀的概念講解。很多特定的模型都有自有的數據分布圖，掌握這些分布圖對分析的益處不可同日而語。
直方圖和箱線圖一樣，將會是長久伴隨分析師的利器。
統計學的一大主要分支是概率論，概率是度量一件事發生的可能性，它是介于0到1之間的數值。很多事情，都可以用概率論解釋，「概率論的入門指南」和「讀了本文，你就懂了概率分布」都是對其的講解。
包括貝葉斯公式、二項概率、泊松概率、正態分布等理論。理論不應用現實，那是無根之木，教程中會以運營活動最常見的抽獎概率為講解，告訴大家怎么玩。
其實數據分析中，概率應用最廣泛和最全面的知識點，就是假設檢驗，大名鼎鼎的AB測試就是基于它的。俗話說得好，再優秀的產品經理也跑不過一半AB測試。
何為假設檢驗？假設檢驗是對預設條件的估計，通過樣本數據對假設的真偽進行判斷。
產品改版了，用戶究竟喜不喜歡？調研的評分下降了，這是用戶的評價降低了，還是正常的數據波動呢？這些都是可以做假設檢驗的。它可以說是兩面兩篇文章的回顧和應用。
「數據分析必須懂的假設檢驗」依舊以互聯網場景講解各種統計技巧的應用。假設檢驗并不難，通過Excel的幾個函數就能完成。它的難點在于諸多知識點和業務的結合使用，實際公式不需要掌握的多透徹，了解背后的意義更重要。
統計學是一個很廣闊的領域，包括方差分析，時間序列等，都有各自不同的應用。大家若感興趣，可以去閱讀各類教材，沒錯，教材是學習統計學最優的方式。我這類文章堪堪算入門罷了。
第六周：業務
對于數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。舉個例子，一家O2O配送公司發現在重慶地區，外賣員的送貨效率低于其他城市，導致用戶的好評率降低。總部的數據分析師建立了各個指標去分析原因，都沒有找出來問題。后來在訪談中發覺，因為重慶是山城，路面高低落差比較夸張，很多外賣人員的小電瓶上不了坡…所以導致送貨效率慢。這個案例中，我們只知道送貨員的送貨水平距離，根本不知道垂直距離。這是數據的局限，也是只會看數據的分析師和接地氣分析師的最大差異。業務形態千千萬萬，數據分析師往往難窺一二。我的公眾號業務部分也涉及了不少，大家可以通過這幾篇文章了解。
一篇文章讀懂活躍數據；深入淺出，用戶生命周期的運營；獲取新增用戶，運營都應該知道的事；運營的商業邏輯：CAC和CLV；從零開始，構建數據化運營體系；讀懂用戶運營體系：用戶分層和分群，這些都是互聯網運營相關的內容，或多或少涉及了不少業務方面的概念，數據分析人員可以選擇性的挑選部分內容。了解業務的數據分析師在職場發展上會更加順利。
而在「最用心的運營數據指標解讀」中，我嘗試總結了幾個泛互聯網領域的指標和業務模型，它們都是通用的框架。
產品運營模型：以移動端APP為主體，圍繞AARRR準則搭建起數據框架。包括Acquisition用戶獲取、Activation用戶活躍、Retention用戶留存、Revenue營收、Refer傳播，以及細分指標。
市場營銷模型：以傳統的市場營銷方法論為基底，圍繞用戶的生命周期建立框架。包括用戶生命周期，生命周期價值、用戶忠誠指數、用戶流失指數、用戶RFM價值等。
流量模型：從早期的網站分析發展而來，以互聯網的流量為核心。包括瀏覽量曝光率、病毒傳播周期、用戶分享率、停留時間、退出率跳出率等。
電商和消費模型：以商品的交易、零售、購買搭建而起。包括GMV、客單價、復購率、回購率、退貨率、購物籃大小、進銷存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用戶行為模型：通過用戶在產品功能上的使用，獲得精細的人群維度，以此作為分析模型。包括用戶偏好、用戶興趣、用戶響應率、用戶畫像、用戶分層，還包含點贊評論瀏覽收藏等功能的相關指標。
除了上述的幾個常見模型，數據分析還有其他分支。比如SEO/SEM，雖然可以歸類到流量模型，但它并不簡單。比如財務分析，商業的各種成本支出也需要專人負責。
在業務知識外，業務層面的溝通也很重要。業務線足夠長的時候，溝通往往成為老大難的問題。
業務學習沒有捷徑，哪怕掌握了諸多模型，不同行業間的業務壁壘會是分析師們的門檻。金融的各類專有領域知識，電子商務不同產品的特性，這些都會影響到分析報告的質量。
在早期，新人最好選擇一到兩個領域深入了解其業務，然后以此拓展邊界。
第七周：Python/R
第七周是最后的學習環節。
是否具備編程能力，是初級數據分析和高級數據分析的風水嶺。數據挖掘、BI、爬蟲、可視化報表都需要用到編程。掌握一門優秀的編程語言，可以讓數據分析師升職加薪，迎娶白富美。數據分析領域最熱門的兩大語言是R和Python。R的優點是統計學家編寫的，缺點也是統計學家編寫。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力有不逮，學習曲線比較陡峭。
Python則是萬能的膠水語言，適用性強，可以將分析的過程腳本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常豐富。
這里的教程以Python為主。
「開始Python的新手教程」將會教大家搭建數據分析環境，Anaconda是功能強大的數據科學工具。Python建議安裝Python3+版本，不要選擇Python2了。
Python的語法相當簡潔，大家print出第一個hello world頂多半小時。就像在Excel上進行運算一樣方便。
「開始Python的數據結構」介紹給大家Python的三類數據結構，列表list，元組tuple，以及字典dict。萬變不離其宗，掌握這三種數據結構以及相對應的函數，足夠應付80%的分析場景。函數式編程為Python一大特色，Python自身就提供不少豐富的函數。很多都和Excel的函數相通，掌握起來非常迅速。另外還有控制流，for、while、if，通常配合函數組合使用。
「了解和掌握Python的函數」教大家如何自定義函數，豐富的函數雖然能偷懶，但是不少場景下，還是需要自己動手擼一個。
能夠調第三方包解決，就使用第三方的函數。如果是一個頻繁使用的場景，而第三方依靠不了，就自己編一個函數。如果是臨時性的場景，寫得粗糙點也無所謂。畢竟分析師的代碼能力不要求工程師那么嚴格，所以Python的學習盡量以應用為主，不用像分析師那么嚴格。
包、模塊和類的概念屬于進階知識，不學也不要緊。
「Python的數據分析: numpy和pandas入門」介紹了數據分析師賴以生存的兩個包，numpy和pandas，其他Python知識可以不扎實，這兩個最好認真掌握。它是往后很多技能樹的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三個數據結構，掌握它們，便算是入門了。后續的兩篇教程都是實戰。
「用pandas進行數據分析實戰」以分析師的薪資作為實戰數據。Excel、BI、SQL，一路走來，大家想必對它無比熟悉，這也是最后一次使用它了。教程通過Pandas的各類功能，繪制出一副詞云圖。
有什么射擊手游？
射擊類手游推薦幾款品質不錯，并且ios和安卓馬上能玩的，希望可以幫助到小伙伴們。
（一）【六發左輪】gameloft研發的一款自由度較高的西部題材射擊RPG手游。
這款手游不但地圖較大，而且相對來說自由度較高，玩家不但可以騎著馬在地圖上四處游蕩，在路上還能遇到各種NPC。
在城鎮中還能騎馬撞擊并且攻擊NPC，可以說是非常不錯的設計了。
因為游戲上線時間比較久遠了，美術相對來說粗糙，動作也不算流暢，但是就游戲理念來說甩了當前的手游不知道多少條街。
各種拾取物品觸發任務，還有各種支線任務，副本的概念，游戲非常值得一玩。
（二）【B.O.T】這是一款美術品質非常不錯的機甲對戰類手游，就但看畫面來說，已經很難相信這是一款手游了。
游戲中沒有什么多余的系統和活動，上手玩家就可以選擇機甲，進行匹配對戰。
戰斗分為兩方，就是比人頭多少，機甲有各種類型的，比如有耐揍的，有輸出高的，還有靈巧型的，玩家需要相互配合才能取勝。
戰斗后就可以獲取資源，用資源可以進行升級和購買機甲，游戲還是非常不錯的，喜歡的小伙伴不要錯過了。
（三）【孤狼】（lonewolf）這是一款帶解謎元素的第一人稱射擊類手游。
玩家扮演一個狙擊手，在游戲中懲惡揚善。
這個游戲不但是要考驗玩家的槍法，還有一些射擊的順序的小技巧，每個關卡都有一定的難度。
游戲中闖關需要體力，也有一些養成的元素，可以看看廣告來獲取資源。
（四）【對峙2】（standoff2）手機上的CSGO，游戲中依然沒有太多的養成關卡等內容，上手就進行匹配對戰。
雖然說這種對戰類FPS游戲在手機上不是很方便的操作，但是這個游戲可以調整界面和button，玩家還可以根據自己的習慣進行一些設置，還是盡可能的讓手游操作便捷。
游戲其他方面都很不錯，對戰比較公平，不過網絡不好的情況下，玩起來不是很流暢。喜歡的小伙伴們試試看吧。
好了，今天游戲就介紹到這里了，安卓的小伙伴如果找不到以上下載地址可以去18游戲盒下載，或關注并私聊我，關鍵字“18”。
當代程序猿必備的神器有哪些？
國際慣例，先上思維導圖。各位可以選擇性地選擇自己需要的部分進行學習。
最新桌面環境
經常性的換一換桌面布局有助于減少乏味、增加新鮮感！
在鋼筋混泥土建設的城市里面一片近在咫尺的綠色也是一種奢求，好了切入正題。工作效率：加速度（一個電腦的有用程度和它里面裝的軟件數成反比）
給電腦換上SSD吧，你再也不用為了打開Photoshop而等待一分鐘了，只需3秒！多顯示器絕壁是攻城師的不二利器??！左邊敲代碼，右邊預覽、左邊敲代碼，右邊LOG、左邊敲代碼，右邊看電視使用Quicksilver、Alfred之類的軟件能有效的提高操作效率鍵盤的速度絕對比鼠標快，所以還是多記一記快捷鍵吧自動化
很多時候我們都喜歡重復造輪子，但是不要造過一次還去造第二次好嗎？經常Google一些函數用法，趕緊將文檔下下來本地查?。∕ac下非常推薦Dash）還有一些程序員是假的，是IT部門的，天天做報表接需求，這時候就要用到FineReport了。
什么是FineReport？
拿來做做日常日報、簡單報表上手超快，支持的方式多，查詢快，搭建簡易的填報系統也非?？焖?，excel的透視表升級版的既視感，高級大屏功能可謂是讓領導產生滿意的第一生產力。
舉栗子：像這種單元格進度條實在好做。
名副其實的自動化報表系統，不卡不跳也不鬧。Excel的基礎上要學一些SQL知識，如果和數據庫接觸，日常多多少少也會涉及，兩周的時間完成了十二張查詢統計表。
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