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长乐过了一会儿才明白过来。
现在他每一次重复模拟预案,契合度都可以达到55%左右,也就是说几乎每次都能成功地
上树杈。
树杈上,长乐呈俯卧姿态,正盯着大树底下直线十多米外草丛上的一
墨绿
昆虫。
现在蚱蜢振翅飞走所产生的个
数据已经有了,完全可以抛开实
行预演式的模拟。
模拟功能其实并没有那么死板。
而且多次重复的话,
和模拟预案的契合度也会提升。
就这个狩猎过程来说,整
其实相当简单,就是在树杈上起
,向下降落,并击中可以运动的目标大蚱蜢。
又几天之后,长乐终于成功爬上了那
树杈,留下了
动的泪
。
预模拟?什么意思?
虽然由于他的
型增长,大蚱蜢的
型也就相当于他的12。
长乐觉得,这个模拟功能,其实也有给
数据的
步增幅的效果。
但是系统却在此刻主动提示:基本数据资料已录
数据库,可以预模拟。
大蚱蜢的视力似乎是运动
察知,也就是当长乐匍匐不动的时候,它不会判定为威胁。
毕竟就算是很寻常的健
,也是需要科学规划的。
熟悉的外观,是之前见到过的那
大蚱蜢。
哈哈,太好了。
长乐狂喜。
大蚱蜢算是这附近的丛林里,最常见的大型低攻击
昆虫了,数量也不少,不怕涸泽而渔。
虽然它的
接近环境,有保护功能,静止的时候除
角和嘴
外几乎一丝不动,但长乐占据了
位,加上视觉能力的增幅,很容易就能发现和锁定目标。
长乐接下来重复这个爬树动作,也是为了
一步提升本
。
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长乐兴奋的另一个原因,是他终于第一次狩猎到了跟自己同级别
型的猎
了。
然后——
长乐顺着提醒侧
一看,脑
登时懵了……
5小项(呼
视觉嗅觉听觉消化)里,呼
能力得到了额外的提升,从0.3到了
这货几乎只要他在树上守候一段时间,就会有一只飞过或者落在附近歇脚
。
下来继续爬。 [page]
能不能捕捉到目标,就是看飞掠的速度、角度曲线,是否赶上逃离过程中的蚱蜢。
长乐在树杈上趴立了起来,
觉差不多的时候,整个
猛然冲刺了
去。
总之,长乐回归了树杈上,等到下一只蚱蜢
现在了附近以后,系统模拟
优化了的三维动作图,他契合着动作图,四肢用力
了下去。
锋利的双前爪直接切
了蚱蜢肚腹上,还穿透了其翅膀,这下这
蚱蜢逃不脱了。
这之后,他的爬树行为再无明显增

数据的效果,加上一直缺乏额外
补充,一直这么枯燥练习的话,恐怕产生负面影响,只好停了。
“
受损中,察知到致命威胁!”
模拟功能展现
的一系列动作,是将

位的力量释放以最优化的方式糅合在一起,以形成符合生
学规律的连贯
动作。
长乐颇为失望,又后悔。
爪
力量到了60大关,
综合
度到了25,咬合力57.
谁知下一刻,系统忽然汇报:
可以作为稳定的优质
白来源。
所谓
法自然,果然是古今至理。
信仰之跃——
万事开
难,以后会不断成功的,毕竟他有系统模拟。
所以长乐的狩猎首选就是这个东西。
所以长乐虽然时常
到浑
疲乏,但是局
位因为激烈运动而酸痛这
事很少发生。
黑
与绿
看要在地面上
汇,大蚱蜢却在关键时刻一振翅飞走了。
很好,它还在吃草叶,没有警惕的样
。
啊,是不是可以使用模拟功能呢?不过好像这个功能得先开启,让系统记录一次三维动态图才行。
相反当长乐在半空飞掠过去的时候,大蚱蜢一定能够察知,并且会展翅躲避。
他的落
,正好就和蚱蜢撞上了。
因为从几天的爬树过程里,他收获了数据的持续增长。
虽然
重
步不多(),但是肌
量达到了