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英雄联盟匹配对局在哪里 英雄联盟的匹配在哪里

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lol对局回放保存在哪个文件夹(lol对局回放保存在哪里)

1、玩家想在《英雄联盟》游戏中查看保存的回放视频可以在生涯或者回放界面中查看,登陆游戏后点击界面左上角的【生涯】或者右下角的【回放】标志,然后在比赛记录里查看保存的回放视频即可。

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2、打开游戏界面,点击右下角【电视台】右边的按钮。点击后,选择【英雄时刻】。进入“英雄时刻”窗口,点击右上角的设置图标。然后看“我的视频文件保存目录”下面的路径就是视频保存的路径。

3、计算机C盘的用户\您的用户名\Documents\LeagueofLegends\Replays文件夹下。需要注意的是只有回放文件的版本与你游戏的版本相匹配时才可以观看,不然会出现回放文件版本与游戏版本不匹配,因此游戏将会立即退出的提示。

英雄联盟怎么自动接受对局 LOL自动接受对局的方法

英雄联盟想接受自动对局首先你需要在峡谷之巅进行匹配才可以,主播自动接受对局是因为在峡谷之巅,防止排到人秒退。

英雄联盟怎么自动接受对局

英雄联盟中,只有峡谷之巅服务器才拥有自动接受对局的机制。

该机制使玩家在匹配到对局时无法选择取消,其目的是为了防止演员故意拒绝比赛以和老板匹配到同一局。

除此以外,普通玩家也可以用游戏插件的方法来实现对局自动接受。

峡谷之巅服务器介绍

峡谷之巅是英雄联盟搭建的跨服竞技对战专区,旨在通过高手之 间的过招,促进高端排位玩家以及现役选手提升竞技水平。

单双排达到钻石II段、超凡、傲世宗师、强段位的召唤师可以报名进入峡谷之巅服务器。

该服务器中会为玩家提供充足的初始资源购买英雄、符文等基础备战物品,还有机会匹配到现役战队选手。

lol匹配到的队友能看到后面队友的对局详情吗

lol匹配到的队友能看到后面队友的对局详情,

第一步:

当我们开始匹配到队友后,选人界面会出现队友的名字,Ctrl+C需要查询的队友名字。

第二步:

打开WeGame主界面我的战绩页签,按Ctrl+V粘贴。

第三步:

选择需要查询的区服。

第四步:

点开即可查看该队友的历史战绩。

LOL是怎么匹配的?英雄联盟匹配机制是什么?

匹配系统的目的如下,优先级从高到低: 1、保护新手不被有经验的玩家虐;让高手局中没有新手。

2、创造竞技和公平的游戏对局,使玩家的游戏乐趣化。

3、无需等待太久就能找到对手进入游戏。

匹配系统尽其所能的匹配水平接近的玩家,玩家的水平是来自他们在此之前赢了谁以及他们对手的水平。当你战胜对手,系统会认为你更强,当你输给对手,系统会认为你更弱。虽然这对于某一局游戏并不是那么的公平,但是长期来看,对于多局游戏是相当的公平:因为好的玩家总会对游戏结果造成正面的、积极的影响。我们使用了这样一个方法测试:给水平高的玩家一个新帐号,然后看他们游戏数局后的结果。我们通过大量的测试来证明了我们的想法。

并且,匹配系统知道预先组队的玩家有一些优势,如果你是预先组队,会给你一些更强的玩家。我们用一些非常巧妙的数学方法来解决预先组队的玩家VSsolo玩家的匹配公平问题。我甚至让两个数学博士来验证,他们都说给力!

匹配是怎么完成的?

首先,系统将你放进适当的匹配池里——根据游戏模式(匹配模式、排位solo/双人、排位5人、其他模式等等)

然后,系统会尝试将匹配池里的人分到更细的匹配池里——5人组队VS5人组队,低等级新手vs其他一些低等级新手,如此这般。

当你在匹配池中,系统会开始尝试找到合适的配对,目标是撮合一个双方获胜机会都为50%的游戏。

第1步:确定你的实力:

如果你是solo,就直接使用你的个人匹配分(也就是elo值,匹配模式和排位赛有不同的匹配分)

如果你是预先组队的,你的匹配分是你队伍的平均分,并且会根据你组队的规模稍微提高一些,这样才能保证你匹配到更强的对手来抵消你组队的优势。我和一个计算机生物学的`博士(ComputationalBiologyPh.D)通过研究成百上千的游戏结果,计算出了预先组队到底有多大的优势。我们还在幕后做了一些其他调整,比如新手和高玩组队,比如某地图上蓝队和紫队的玩家哪个更有优势,诸如此类。

第2步:确定你合适的对手:

首先,系统会基于你的elo值,给你匹配跟你非常相近的玩家。终,系统会放宽匹配的条件,给你一些不是那么完美的匹配,因为你肯定也不想永远匹配不到人。

新手会得到一些特殊的保护,通常新手只会匹配到其他新手(在成熟的服务器里,这个比例达到了99%+。除非这个新手和一个高级玩家朋友预先组队)

第3步:确定匹配:

终,系统会匹配10个大体上同水平、同等级的玩家,促成一个游戏。

系统会尝试平衡这个队伍,尽量使双方的获胜机会都为50%。在绝大多数时间,误会在3%之内——类似50/50,49/51,48/52。实际上的获胜机会会有一点点别,但是我们的研究标明,在绝大多数情况下,这实际上是一个非常精确的预测。