Missed shot due to prediction error

@not_august 1×1 gamesense vs neverlose

Вступление:
В данный момент Neverlose у меня не оплачен поскольку после обновления Windows (инсайдер превью) у меня попросту начали крашить все читы, и угадай кто первый пофиксит мою проблему? Дада, мой любимый чит ?

Gamesense — старый чит, и люди играющие с ним несколько лет подряд будут играть лучше меня — Neverlose юзера который играет с читом максимум месяц.
Возьмем даже пример — крякера Валеру который играет с OTC — год, и 7к уид юзера скита который инвайт прикупил, я думаю вы поняли кто выиграет.

Я же максимум трачу на CS:GO 1-2 часа в день, вы же 8-12 часов не отходя от мониторов сидите все потные, зовете постоянно какие то юзлесс CW, которые ничего не решают, и ничего не дадут, игра мертвая, максимум что тут можно делать — зарабатывать деньги, все кто сидят и просто играют не имея с этого нихуя, просто отсталые, я не понимаю зачем они существуют, они ведь могут заняться более полезными делами и в реальной жизни доказать на что они способны, чем на каком то сервере непонятно против кого, и с читом в который они купили инвайт на деньги которые заскамили либо спиздили, что либо доказывать.

На этом все, я не вижу смысла вообще начинать какие то такие диалоги, если бы Neverlose существовал более 2 лет, я бы мог пойти, а так пф,у меня максимум с этим читом наиграно часов 90, и то большая часть это кодинг.

Когда сделаешь со скитом — 6 со скаута в первой же мапе после первого инжекта с конфигом сделанным на коленке за 5 минут, отпишешь.

Вступление:
В данный момент Neverlose у меня не оплачен поскольку после обновления Windows (инсайдер превью) у меня попросту начали крашить все читы, и угадай кто первый пофиксит мою проблему? Дада, мой любимый чит ?

Gamesense — старый чит, и люди играющие с ним несколько лет подряд будут играть лучше меня — Neverlose юзера который играет с читом максимум месяц.
Возьмем даже пример — крякера Валеру который играет с OTC — год, и 7к уид юзера скита который инвайт прикупил, я думаю вы поняли кто выиграет.

Я же максимум трачу на CS:GO 1-2 часа в день, вы же 8-12 часов не отходя от мониторов сидите все потные, зовете постоянно какие то юзлесс CW, которые ничего не решают, и ничего не дадут, игра мертвая, максимум что тут можно делать — зарабатывать деньги, все кто сидят и просто играют не имея с этого нихуя, просто отсталые, я не понимаю зачем они существуют, они ведь могут заняться более полезными делами и в реальной жизни доказать на что они способны, чем на каком то сервере непонятно против кого, и с читом в который они купили инвайт на деньги которые заскамили либо спиздили, что либо доказывать.

На этом все, я не вижу смысла вообще начинать какие то такие диалоги, если бы Neverlose существовал более 2 лет, я бы мог пойти, а так пф,у меня максимум с этим читом наиграно часов 90, и то большая часть это кодинг.

Когда сделаешь со скитом — 6 со скаута в первой же мапе после первого инжекта с конфигом сделанным на коленке за 5 минут, отпишешь.

даже читать это пиздабольство не буду, у тебя ни скита ни нл

Источник

Error when predicting due to missing levels? #811

Hi,
I’m trying to use 10-fold cross validation on a simple linear model («regr.lm») with the resample() function. I’m getting the following error message:
[Resample] cross-validation iter: 1
[Resample] cross-validation iter: 2
Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) :
factor XXX has new levels NN

(where XXX and NN can change depending on setting different seeds)

I assume it’s because during the CV split, some factor levels are not in the training data and are dropped during the train part and then can’t be used when predicting the holdout set, i.e. like described in this stackoverflow topic.

Question: Is there some way to have resample() automatically deal with the error during prediction, e.g. similar to the answer to the stackoverflow question referenced above? Or other suggestions on how to best handle this within the mlr framework? (I want to eventually do feature selection and model tuning using CV with a few different methods).
Thanks!

The text was updated successfully, but these errors were encountered:

When creating the task, you can specify that empty levels shouldn’t be dropped through fixup.data , e.g.

Thanks for the quick reply! Tried it, does unfortunately not work.
I think the problem is at the level of lm() itself, it discards the empty factors (see discussion in link above) and mlr would need to ‘fix’ what lm() produces as in the stackoverflow example before using predict().

Ah, I see. That would mean removing data from the predictions though? I’m not sure if we want to do that in a predictor, as it would probably cause problems later on when something relies on predictions being there for all rows. I guess we could have a nicer error message though?

@berndbischl What’s your take on this?

Wouldn’t need to remove observations/rows from the prediction set, just setting factors in the prediction set that are not in training to NA. Would make for a worse prediction (as it should) but otherwise I think it could be ok. Should probably not be the default, but maybe on option one could turn on?

The problem right now is that if I did a big tuning/feature selection/whatnot optimization and in just one of my many train/predict runs the training part of the sample by chance includes a factor level that is not in the prediction set, the whole thing likely fails (haven’t tested, but I assume). Would be nice if mlr could somehow ‘deal with’ this one failure but still produce results for everything else.

I see. It seems that another option (and probably preferable) would be to have an option to resample to stratify the factor levels such that all levels are present in all splits (if possible) though?

That sounds like a good option for some types of data. For my (small) dataset, I have a hunch that it might not work to get all factors for all variables present in both train and test. (I tried something like that with the stratify.cols option in makeResampleDesc(), it didn’t work (could have been user error).

And I’m also not sure how one would implement that for say bootstrap sampling without messing up the ‘sample at random’ statistical feature of the basic bootstrap?

All good points.

Implementing this should be easy, but I’m a bit wary of the implications of changing the data to make something work technically.

mlr offers actually (hopefully) quite a lot of options to handle these problems.
Do we have any chance to get a reproducible example from you, so we can easier discuss what helps you best?

I will outline different options now here:

stratified resampling. You can stratify your resampling procedure. have a look at makeResampleDesc args «stratify» (to stratify on y in classification) and «stratify.cols» (to stratify on imbalnced input features).
This might completely eliminate your problem, and I would do this if I can.
(Apparently you did this I see and it did not help you as the situation was more complex in your data)

Have a look at option «fix.factors.prediction» in makeLearners.
From what I read in the stackoverflow thread, this does not solve your problem, but simpler one, but you should nevertheless know this option in this context.

For what is discussed in the stackoverflow thread:
(I guess this is your real problem)
Summary might be: For some feature x_i a factor level occurs in prediction that was not seen in training.
We dont have an option to handle this. Having one would be good. But we need to concrete protocol what to do for this.
We can of course predict NAs here. But would this help you? Not really, as you can still not compute a performance measure. So is this option still helpful? (IMHO: Maybe, but lets discuss this)

The problem right now is that if I did a big tuning/feature selection/whatnot optimization and in just one of my many train/predict runs the training part of the sample by chance includes a factor level that is not in the prediction set, the whole thing likely fails (haven’t tested, but I assume). Would be nice if mlr could somehow ‘deal with’ this one failure but still produce results for everything else.

Well, but we can handle exactly that, if this is indeed your problem.
Summary: Your model breaks, in only a few tuning iterations, due to WHATEVER reason (many exist).

a) configure your learner to «continue» if errors occur. see ?configureMlr with option on.learner.error.
Note that this sets a global option (I guess I would do that for tuning), but you can also set it individually in makeLearner with arg «config».
This will now «on learner error» produce a FailureModel. Predictions will be NA. Measured performance will also be NA.

b) look at TuneControl, option «impute.val» as some optimizers wont like the produced NA.
We already have a reasobale default here.

Does any of this help? Do we need to improve docs?

Thanks a lot for the quick and detailed reply!

I just started using mlr a few days ago and had not yet read the part in the documentation explaining the ability to set error handling with configureMlr(). I think that addresses my main concern, namely that I would start a large job and somewhere in there, just by chance something fails, e.g. due to CV not including a level in the train but in the predict set.

For my specific problem, I addressed it my further preprocessing/merging factors before doing the analysis. Is sufficient for this problem, I was more worried about the ‘big picture’ but that seems to be well addressed with configureMlr(). Getting a set of NA for a ‘failed’ run is I think perfect. Will alert me that something went wrong and then I can decide how to handle it.

Since you ask about improving docs: Overall I think they are great, but for some things I’d like to know a bit more. For instance, in caret (which is what I have mostly used, but got too frustrated with some of the lack of documentation/transparency — which is what led me to mlr) there is a list showing the exact names of the tuning parameters for each available model. I couldn’t find something like that for mlr. For instance I was able to learn by looking at the tutorial examples that for randomForest one can tune ntree, but can’t find any information if one can/can’t tune mtry. Same for many other algorithms, I don’t know where to find what I can tune through mlr.

Another one (and I should probably open a new issue for this, but I just add it here) is I can’t find enough information in the tutorial to get pre-processing to work. I think I follow the tutorial instructions, which say to use preProcess syntax and add ppc in front, with this line:

makePreprocWrapperCaret(mylearner, ppc.method = c(«center», «scale») )

But it fails with:
Error in UseMethod(«paramValueToString») :
no applicable method for ‘paramValueToString’ applied to an object of class «NULL»

It’s probably me using the wrong syntax, but I can’t find anywhere an example that shows how to do it.

Thanks for your help!

For instance I was able to learn by looking at the tutorial examples that for randomForest one can tune ntree, but can’t find any information if one can/can’t tune mtry. Same for many other algorithms, I don’t know where to find what I can tune through mlr.

Generally, when interfacing a learner we try to take all its parameters into account, so usually you can tune every parameter you like.
The probably easiest way to get an overview of the parameters of a learner is via getParamSet .
For the random forest it looks like this:

The Tunable column indicates which parameters can be tuned. Except for the last three parameters, for which tuning does not make sense, all parameters can be tuned.

I could probably mention this on the tutorial page about tuning.

Another one (and I should probably open a new issue for this, but I just add it here) is I can’t find enough information in the tutorial to get pre-processing to work. I think I follow the tutorial instructions, which say to use preProcess syntax and add ppc in front, with this line:

makePreprocWrapperCaret(mylearner, ppc.method = c(«center», «scale») )

But it fails with:
Error in UseMethod(«paramValueToString») :
no applicable method for ‘paramValueToString’ applied to an object of class «NULL»

It’s probably me using the wrong syntax, but I can’t find anywhere an example that shows how to do it.

makePreprocWrapperCaret does not have a method argument as preProcess . Instead all preprocessing options that would go to the method argument of preProcess are individual logical parameters of makePreprocWrapperCaret .
In short, to make your example work, you need to do the following:

Источник

Проблема с PREDICTION ERROR после переустановки ОС

Изначальное сообщение

Проблема с PREDICTION ERROR после переустановки ОС

• Отметить как новое
• Закладка
• Подписаться
• Подписка на RSS-канал
• Ссылка на сообщение
• Печать
• Пожаловаться

июня 2020 — последнее изменение июня 2020

Продукт : Apex Legends
Платформа : PC
Укажите, на какой платформе вы играете. ПК
Номер модели видеокарты AMD или Nvidia NVIDIA GTX 960M
Укажите объем памяти в Гб 2048 МБ
Какой у вас тег игрока/PSN ID/учетная запись EA? LuckylLuciano.
Укажите свой Тег игрока/PSN ID/Учетную запись EA LuckylLuciano.
Вы используете дополнительное программное обеспечение с функцией Оверлей? Да
Если да, укажите, пожалуйста, какое. NVIDIA Geforce experience
Если вы отключаете данное программное обеспечение, что-нибудь изменяется? Нет
Какой Легендой вы играли?
Какими Легендами играли ваши напарники по отряду?
Где возникла проблема? Во время матча
В какой части карты или меню вы находились? Если не помните точное название, опишите местность или свои действия в меню везде
Что происходило в момент возникновения ошибки? Например: использовали умение или определенное оружие, ваш напарник покинул игру и т.д. игра начинает сильно лагать и тормозить
Испытали ли ваши напарники такую же ошибку? Нет
Сколько матчей вы сыграли на момент появления ошибки несколько
Когда произошла эта ошибка? (ДД/ММ/ГГГГ, часы и минуты)
Как часто возникает ошибка? 100%
Насколько серьезной была ваша ошибка? Серьезно влияет на геймплей
Что происходит, когда возникает ошибка? игра начинает сильно лагать и тормозить (отображается иконка PREDICTION ERROR)
Что должно происходить? не лагать
Шаги. Как нам воспроизвести данную ошибку? Не знаю

Проблема такова. Играю на ноуте GE70 2QE Apache Pro. Переустановил на днях ОС (Windows 10) и после этого игра стало одной большой обузой: играешь вначале все нормально идёт (минуту, две), а через некоторое время начинает жутко лагать (ФПС падает до 7-12 иной раз) и начинается слайд-шоу, отображается индикатор ошибки (две параллельные полоски — PREDICTION ERROR)

Проверил железо на тротлинги и через MSI Afterburner и через GeForce XP

попробовал настроить и через консол и т.д.,

даже поменял термопасту на всякий случай,

обновил все дрова,

попробовал скачать и переустановить Apex,

добавил вручную ДНС адресс,

попробовал в начале поменять сервер на другой,
в общем перепробовал ВСЁ!

Если есть проблемы с интернетом, то почему до переустановки Windowsа все шло более-менее стабильно?

Попробовал запустить Warzone, GTAV — вроде все идёт нормально, именно Apex сильно лагает.

Ну никак игра не идёт теперь, играл с первых дней, вначале все было гладко, но с каждым обновлением и новым сезоном кажись она становится всё требовательнее и багованнее

Источник

Shots 1-5: Clearly Missed Meme

Popular:

Shots 1-5: Clearly Missed

About

Shots 1-5: Clearly Missed refers to a copypasta popular in the gaming community which is often used as a humorous way to poke fun at moments when lag or poor game optimization prevents a kill. Originating from a Reddit comment made by a Valve employee, the copypasta gained significant popularity in the Counter-Strike community in the following years.

Origin

On August 17th, 2016, Redditor [1] Xzarp posted a clip of the professional Counter-Strike player Hiko allegedly getting «CSGO’d» (failing to achieve a kill due to lacking game optimization) to /r/GlobalOffensive subreddit (clip shown below).

In the thread, Valve employee ValveRyan [2] posted a potential explanation for why Hiko failed to get the kill despite perceivably landing 12 shots on a close opponent, dismissing shots one to five as missed, shots six to nine as missed due to recoil, shots ten to eleven missed due to recoil and inaccuracy and shot twelve as never being fired due to Hiko’s dead status not yet being sent to the client. The comment received over 260 points in /r/GlobalOffensive in six months and was gilded.

Summary:
Shots 1-5: Clearly missed.
Shots 6-9: Missed due to recoil (bad spray control).
Shots 10-11: Very close, but recoil and inaccuracy make these reasonable misses.
Shot 12: Likely didn’t actually fire because Hiko was already dead.

As a part of the response, ValveRyan also made a detailed Imgur [3] post in which he explained why each of the shots did not land (shown below).

Spread

The copypasta did not see spread until on February 24th, 2017, Redditor [4] ThatJumpyJumpS made a comment parodying ValveRyan’s post, responding to a clip of a breakable vent grate not being broken by shooting at it on Cache. The comment received over 140 upvotes in six months (shown below).

Following the comment, the copypasta started to spread in /r/GlobalOffensive. For example, on February 26th, 2017, Redditor [5] Presisor posted the copypasta, gaining four downvotes. On March 8th, 2017, Redditor [6] mmberg used the copypasta as a response to a clip of fl0m not getting an AWP kill (shown below, left). A May 30th, 2017, tweet by Twitter [7] user @Mollsdas marks the earliest known use of the copypasta outside of Reddit (shown below, right).

In the following years, the copypasta received a massive spread both within the Counter-Strike community and outside of it, being used as a way to poke fun at moments when lag or poor game optimization prevents a kill, or to ridicule players who missed an easy kill.

Источник

Neverlose missed shot due to resolver / Nl vs AA by REZOLVER

Спасибо! Поделитесь с друзьями!

Вам не понравилось видео. Спасибо за то что поделились своим мнением!

КУПИТЬ
Я в вк
Телеграм
ВК
JS V4 в лс дс или вк
Discord server
RezCORD тут
Onetap v4 на час тут

Купить приват Js(300р) или кфг (300р)(СКИДКА)) :
Присоединись к дискорд серверу
(​​​​​​​)

ஜ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬๑۩▬▬▬ஜ۩۞۩ஜ▬▬▬۩๑▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ஜ
Присоединись к дискорд серверу
ஜ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬๑۩▬▬▬ஜ۩۞۩ஜ▬▬▬۩๑▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ஜ
Мы предлагаем::
FREE СВОБОДНЫЙ CFG✦
FREE БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА DLL✦
INJECTOR СВОБОДНЫЙ ИНЖЕКТОР✦
UPDATE ОБНОВЛЕНИЕ ЧИТ И CFG✦
HELP ПОМОЩЬ С ЧИТЫ ИЛИ КОНФИГУРАЦИЙ✦
ஜ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬๑۩▬▬▬ஜ۩۞۩ஜ▬▬▬۩๑▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬ஜ

теги для оптимизации:
hvh, csgo, хвх, ксго, бесплатный чит, cheat, skeet, скачать чит, gamesense, чит, скачать чит кс го, aimware, , как получить инвайт, invite skeet, neverlose, hack, инвайт в скит, скит, , cs, кс, invite ev0lve, приватный чит на кс го, cs go, onetap, как играть хвх, лучший чит, читы, приватный чит, ev0lve invite, invite neverlose, лучший конфиг на кряк, csgo hvh, ксго чит, fatality, gamesense чит, инвайт в чит, фаталити инвайт, как играть на хвх, вх, конфиг на кряк, игра с читами, как играть на hvh, неверлуз, , invite fatality, инв,
скачать чит, Nihgt, кс го, вх для кс го, аим для кс го, cs go, чит для кс го, чит кс го, скачать читы на кс го, скачать читы для кс го, вх кс го, кс чит, новый чит, тест, читы кс
#RezTOP​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​#Rezolver​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​#читынаксго​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​#легит​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​#легиткатка​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​#legit​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​#CFG​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​
#vip​

Источник

—[[ author: pred#2448 gamesense like event log for nl [recoded] ]] local ffi = require(«ffi«) ffi.cdef[[ typedef unsigned char BYTE; typedef void *PVOID; typedef PVOID HMODULE; typedef const char *LPCSTR; typedef int *FARPROC; HMODULE GetModuleHandleA( LPCSTR lpModuleName ); FARPROC GetProcAddress( HMODULE hModule, LPCSTR lpProcName ); typedef struct{ BYTE r, g, b, a; } Color; typedef void(__cdecl *ColorMsgFn)(Color&, const char*); ]] local colorprint = function(label, r, g, b, a) local ConColorMsg = ffi.cast(«ColorMsgFn«, ffi.C.GetProcAddress(ffi.C.GetModuleHandleA(«tier0.dll«), «?ConColorMsg@@YAXABVColor@@PBDZZ«)) local col = ffi.new(«Color«) col.r = r col.g = g col.b = b col.a = a ConColorMsg(col, label) end local SWITCH = Menu.Switch local COMBO = Menu.Combo local MCOMBO = Menu.MultiCombo local SLIDERINT = Menu.SliderInt local TEXT = Menu.Text local TEXTBOX = Menu.TextBox local FONT_CONSOLE = Render.InitFont(«lucida console«, 10, {«r«}) local HITGROUPS = { [0] = «generic«, [1] = «head«, [2] = «chest«, [3] = «stomach«, [4] = «left arm«, [5] = «right arm«, [6] = «left leg«, [7] = «right leg«, [10] = «gear«, } local REASONS = { [0] = «hit«, [1] = «resolver«, [2] = «spread«, [3] = «occlusion«, [4] = «prediction error«, } local loggerfilter = MCOMBO(«LUA«, «Event log«, {«Hit«, «Hurt«, «Misses«, «Purchase«}, —1) local t = {} local function addlog(string) —insert log function, makes the whole thing easier and cleaner table.insert(t, { text = string, alpha = 255, ctime = GlobalVars.curtime, }) colorprint(«[logger] «, 180, 230, 20, 255) print(string.format(«%s r«, string)) end local function textoutline(string, x, y, r, g, b, a, fontsize, font, middle) Render.Text(string, Vector2.new(x + 1, y + 1), Color.RGBA(0, 0, 0, a), fontsize, font, false, middle) Render.Text(string, Vector2.new(x, y), Color.RGBA(r, g, b, a), fontsize, font, false, middle) end local function firedshot(s) if not loggerfilter:Get(3) then return end local reason = REASONS[s.reason] local whg = HITGROUPS[s.wanted_hitgroup] local hc = s.hitchance local bt = s.backtrack local wdmg = s.wanted_damage local name = EntityList.GetClientEntity(s.target_index):GetPlayer():GetName() local sprd = s.spread_degree if reason == «hit« then return end —miss addlog(string.format(«Missed %s’s %s(%i) due to %s [sp=%.2f°; hc=%i]«, name, whg, wdmg, reason, sprd, hc)) end Cheat.RegisterCallback(«events«, function(e) local localplayer = EntityList.GetLocalPlayer() if e:GetName() == «item_purchase« then local buyer_id = EntityList.GetPlayerForUserID(e:GetInt(«userid«)) local buyer_name = buyer_id:GetName() local item = e:GetString(«weapon«) if buyer_id == localplayer or item == «weapon_unknown« or loggerfilter:Get(4) then return end —purchase addlog(string.format(«%s bought %s«, buyer_name, item)) end if e:GetName() == «player_hurt« then local attacker = EntityList.GetPlayerForUserID(e:GetInt(«attacker«)) local target = EntityList.GetPlayerForUserID(e:GetInt(«userid«)) local att_name = attacker:GetName() local tar_name = target:GetName() local dmg = e:GetInt(«dmg_health«) local remain = e:GetInt(«health«) local hg = HITGROUPS[e:GetInt(«hitgroup«)] if attacker == localplayer and loggerfilter:Get(1) then —hit addlog(string.format(«Hit %s in the %s for %i damage (%i health remaining)«, tar_name, hg, dmg, remain)) end if target == localplayer and loggerfilter:Get(2) then —hurt addlog(string.format(«Got hit by %s in the %s for %i damage (%i health remaining)«, att_name, hg, dmg, remain)) end end end) local function clear() if #t == nil then —if the table has nothing, return. return end if #t > 6 then —if table have more than 6 indexes, removes first index. table.remove(t, 1) end if not EngineClient.IsConnected() then —if client isn’t connected, remove all the indexes. table.remove(t, #t) return end for i = 1, #t do —if index has nothing, return. if t[i] == nil then return end —timeout if t[i].ctime + 6.5 > math.floor(GlobalVars.curtime) then return end —starts fadeaway t[i].alpha = t[i].alpha — math.floor(GlobalVars.frametime * 600) —if alpha less than 0, removes the index. if t[i].alpha < 0 then table.remove(t, i) end end end local function render() —draw the logs. clear() for i = 1, #t do textoutline(t[i].text, 7, 5 + i * 12 — 12, 255, 255, 255, t[i].alpha, 10, FONT_CONSOLE, false) end end Cheat.RegisterCallback(«draw«, render) Cheat.RegisterCallback(«registered_shot«, firedshot)