Цепочка Hostile Neural Networks от Data Model до Loot Fabricator: обучение, Prediction Matrix, питание машин и устранение остановок производства.
Запомним в этом браузере и подставим там, где доступна ваша версия. Настройки открытой ссылки важнее этого выбора; отметки версии в вики не меняются.
Hostile Neural Networks позволяет получать ресурсы мобов через обучаемые модели и машины. Начальная цель — одна рабочая цепочка для конкретного моба, а не сразу десятки камер.
Последовательность выглядит так: Data Model Framework → модель нужного моба → обучение с Deep Learner → Simulation Chamber → Mob Prediction → Loot Fabricator → выбранный ресурс. Рецепты и доступные модели могут изменяться датапаками сборки.
Создайте Data Model Framework и используйте его на поддерживаемом мобе. Полученную модель установите в Deep Learner. Затем убивайте соответствующих мобов, наблюдая за прогрессом модели.
Модель уровня Faulty ещё не подходит для обычной симуляции: сначала доведите её до Basic. Проверяйте прирост после нескольких убийств, прежде чем строить ферму. Так вы сразу заметите неверный вид моба, модель вне устройства или способ убийства, который не засчитывается.
Для первого запуска выберите моба, которого можете безопасно встречать повторно. Редкая модель бесполезна, если пока невозможно выполнить её условие обучения.
В Simulation Chamber нужны обученная модель, энергия и Prediction Matrix. Не путайте расходник с Polymer Clay из старых руководств по Deep Mob Learning: это другой мод и другая цепочка.
Симуляция создаёт общую продукцию, а получение Mob Prediction зависит от качества модели. Поэтому несколько успешных циклов без нужного предмета ещё не означают поломку машины. Проверяйте завершение процесса и тип результата отдельно.
Mob Prediction передаётся в Loot Fabricator. В интерфейсе выберите, какой из доступных ресурсов получать, и обеспечьте питание. До подключения труб выполните один цикл вручную: это отделяет ошибку рецепта от ошибки транспорта.
Постройте отдельные потоки для расходников и результатов. Начните с запаса Prediction Matrix, одной камеры и одного фабрикатора. Подключайте новые модели после того, как базовая линия работает без ручного вмешательства.
| Участок | Что наблюдать |
|---|---|
| Вход камеры | Есть ли модель нужного уровня и расходник |
| Энергия | Не падает ли буфер при начале симуляции |
| Выход камеры | Не забит ли слот общими результатами |
| Фабрикатор | Выбран ли нужный лут для поступающего предсказания |
| Склад | Есть ли свободное место под продукт и побочные предметы |
Прежде чем увеличивать скорость, проверьте устойчивость снабжения. Короткий запас энергии может запускать цикл, но не обеспечивать всю линию. А переполненный сундук способен остановить исправные машины без каких-либо ошибок рецепта.
Для удалённого склада можно использовать цветовые каналы Ender Storage. Разделите линии так, чтобы расходники не возвращались в выходной сундук.
Проверьте её размещение в Deep Learner, тип цели и засчитываемый способ убийства. Сначала повторите обычное ручное убийство подходящего моба.
Mob Prediction получается с вероятностью, зависящей от модели. Убедитесь, что циклы завершаются и выход не заполнен, затем продолжайте обучение.
Нет. Набор моделей и вариантов добычи задаётся модом и датапаками. Смотрите доступные варианты в интерфейсе установленной сборки.
Как соединить Laser Drill с Ore Laser Base или Fluid Laser Base, настроить глубину и линзы. Отдельно разбираем получение Ether Gas с Wither.
Какие параметры менять в Apothic Spawners: задержки, число мобов, предел рядом и управление редстоуном. Порядок настройки фермы без переполнения камеры.
Как связать Mob Duplicator и Mob Crusher в Industrial Foregoing: Essence, энергия, область работы, фильтры, жидкостные выходы и переполнение.
На странице