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作者: imtoken钱包下载美国
2024-03-07 20:51:53

前苏联RGN和RGO手榴弹为何能做到让敌人无法反投回来?

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前苏联RGN和RGO手榴弹为何能做到让敌人无法反投回来?

2017-11-23 10:23

来源:

看北朝

原标题:前苏联RGN和RGO手榴弹为何能做到让敌人无法反投回来?

▲RGN进攻手榴弹

二战结束后,苏军装备的手榴弹型号主要有F1防御手榴弹、RG-42进攻手榴弹和RGD-5进攻手榴弹。其中F1防御手榴弹和RG-42进攻手榴弹在二战后期就装备了苏军,属于比较老的武器,只有RGD-5进攻手榴弹是二战后设计生产的。

▲F1防御手榴弹,弹体较厚并有预制破片刻槽,可以产生较多碎片。

展开全文

▲RG-42进攻手榴弹,弹体为圆柱形,握持并不方便。

▲RGD-5进攻手榴弹,弹体为卵圆形。

▲UZRG通用发火件原理。

以上三种手榴弹共用通用的发火件——UZRG或者UZRGM通用发火件,这是一种击针式的延期发火件,在平时,击针的尾部被握片头部的U形凹槽卡住,将击针簧向上压缩,击针下部又被运输保险销固定,构成平时的安全状态。投掷前紧握住握片,拔出运输保险销,将手榴弹用力投出,离手后握片失去手的握持被击针簧带动的击针尾部弹出,击针簧伸展不但弹飞握片,同时击针向下击发火帽点燃延期药,经过3-4秒的时间引爆雷管继而引爆手榴弹。

▲RGO防御手榴弹(上)和RGO进攻手榴弹(下)于上世纪80年代装备苏联军队。

虽然UZRG/UZRGM通用发火件的安全性能不错,但功能比较单一,仅能延期发火,没有碰炸功能,在山地等地形上投出的手榴弹容易滚动贻误战机,所以苏联在上世纪70年代末设计了一款全新的带有碰炸功能的手榴弹,该款设计共有两种型号,即RGN进攻手榴弹和RGO防御手榴弹,两型手榴弹的发火机构完全相同,仅弹体结构略有区别。RGN进攻手榴弹和RGO防御手榴弹于上世纪80年代开始装备苏联军队,迄今依然在俄罗斯和原苏联加盟共和国军队中服役。

弹体结构:

作为上世纪80年代推出的新型手榴弹,RGN和RGO手榴弹的弹体设计在当时是比较先进的,具有弹体小巧、有效杀伤破片多、爆炸威力大的特点。

在外观上,RGO防御手榴弹的弹体下半球有小方格的预制破片刻槽,而RGN进攻手榴弹的整个弹体比较光滑。

▲RGN进攻手榴弹(左)为单层弹体,RGO(右)防御手榴弹为双层弹体,所以后者的破片数量较多

RGN进攻手榴弹的弹体为单层球形铝合金结构,分上下两个半球,弹体外表比较光滑,内侧有方形预制破片刻槽,爆炸后能形成0.2克以上的有效破片200多片。

RGO防御手榴弹的弹体结构则稍显复杂,为双层球形钢弹体,也分为上下两个半球,内外两层弹体内侧都有方形预制破片刻槽,其中下半球外层弹体的外侧也有同样的刻槽,这种双层弹体结构在手榴弹上是比较少见的。由于有两层弹体加上弹体材料为钢制,所以RGO防御手榴弹的质量要比RGN进攻手榴弹重一些,而有效破片的数量也更多,能达到600多片,这在当时是比较领先的。

引信结构:

RGO和RGN手榴弹通用同一种引信——UDZ和改进型的UDZ-S引信。这是一种全新设计的特点鲜明的手榴弹引信,充分体现了设计者的智慧。它不是电子引信,但也不同于传统的机械引信。传统的手榴弹机械引信要么是延期发火的,要么是碰炸发火的,延期发火引信有在斜坡上投掷容易滚动,近距离投掷延期时间过长易被敌人反投的缺点,而碰炸引信虽然落地即炸,不容易被反投,但是一旦遇到哑弹则排除的危险性很大,稍许触动就有可能引爆碰炸引信。UDZ和UDZ-S引信则把延期和碰炸两种引信的优点结合起来,平时为碰炸状态,一旦落地没有爆炸又能通过延期方式自毁,安全性能非常优秀。下面我们就重点来剖析一下这种手榴弹引信的基本原理。

▲UDZ引信结构侧面剖视(平时状态)

观察UDZ引信平时状态结构剖视图(上图)可以看到翻板击针(3)被保险握片(2)压着,而保险握片又被运输保险销(5)固定。惯性球(17)由圆锥形的碰炸击针座(16)托着,而碰炸击针座又被击针簧(15)抬起。在平时状态,火帽座(11)被保险子(9)固定在引信体一侧,碰炸火帽(10)与碰炸击针(13)错开从而保证了平时的安全。要注意的是,上面这张剖视图中为了同时展现翻板击针、保险子和火帽座的结构,将火帽座的位置转动了90°,使得从图上看火帽座与保险子在一条直线上,实际情况是火帽座和保险子的位置互相垂直,在下面的图中就可以看到真实的情况。

▲UDZ引信结构顶部剖视(平时状态),可以看到实际情况中火帽座(11)与保险子(9)是互相垂直的,保险子从侧面销住火帽座,使火帽座被固定在引信体一侧与上方的碰炸击针错开。

▲UDZ引信在投出后的状态(顶部剖视图)

当使用者拔出运输保险销将手榴弹投出后,保险握片被弹掉,翻板击针(3)向下回转打击火帽(8)点火点燃了保险子(9)后面的两个延期药柱和第三个药柱也就是延期引爆药柱(18),经过0.8到1.8秒的时间两个保险子延期药柱烧完,此时手榴弹已经投出较远距离,提供了出手保险时间,而延期引爆药柱(18)较长,还没有烧完。保险子延期药柱烧完后,保险子(9)在弹簧的作用下后退,解除了对火帽座(11)的固定,火帽座在火帽座簧(12)的作用下移动到引信体中间,与碰炸击针(13)对正,此时引信已经进入待发状态。

▲UDZ引信碰炸状态

当手榴弹以大着角碰击目标时,惯性球在惯性作用下向下运动,碰炸击针座(16)克服击针座簧(14)的弹力向下运动刺发火帽,引爆手榴弹。当手榴弹以小着角也就是横向碰击目标时,惯性球横向滚动,由于碰炸击针座(16)是圆锥形的,惯性球推动圆锥形的侧壁,碰炸击针座在垂直方向分力的作用下依然会向下刺发火帽引爆手榴弹。如果碰炸装置没有起作用,在出手3.3到4.3秒后,延期引爆药柱(18)烧完,点燃雷管引爆手榴弹,手榴弹自毁。

从上面的介绍中可以看出,UDZ引信的设计非常巧妙,归纳起来有以下几大优点:一、既有碰炸功能,又能在碰炸功能失效的情况下用延期药管使手榴弹自毁,而且用于固定碰炸火帽座的保险子有两个,只要其中一个不起作用,火帽座就不能移动到引信体中间和碰炸击针对正,安全冗余度相当好。二、两个保险子延期药柱起到了出手保险的作用,避免手榴弹出手后早炸危害使用者的安全。三、整个引信从单项技术来说没有什么特别之处,只是延期药柱、火帽座偏移隔离、万向碰炸装置等,这些技术在过去的火炮弹药引信和手榴弹引信中都广泛使用过,但是设计者巧妙地将这些普通技术有机地整合在一起,就构成了这种结构独特性能先进的手榴弹引信。

包装运输:

▲RGN进攻手榴弹包装箱,左侧为10个弹体,引信装在木箱右侧的金属密封盒内,RGO防御手榴弹的包装与此相同。

RGN和RGO手榴弹的包装方式是一样的,用一个木制包装箱包装,包装箱的盖子和箱体之间有金属紧固扣扣住。包装箱内左侧为10个弹体,配套的10个UDZ引信装在木箱右侧的金属密封盒内。打开金属密封盒后可以看到10个UDZ引信装在一个塑料固定垫上,防止它们在金属盒内滚动碰撞。使用者在使用前需要将弹体和引信结合,然后才能使用。

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CRgn 类

项目

06/16/2023

10 个参与者

反馈

本文内容

封装一个 Windows 图形设备接口 (GDI) 区域。

语法

class CRgn : public CGdiObject

成员

公共构造函数

名称

描述

CRgn::CRgn

构造 CRgn 对象。

公共方法

名称

描述

CRgn::CombineRgn

设置一个 CRgn 对象,使其等效于两个指定的 CRgn 对象的联合。

CRgn::CopyRgn

设置一个 CRgn 对象,使其成为指定的 CRgn 对象的副本。

CRgn::CreateEllipticRgn

使用椭圆形区域初始化 CRgn 对象。

CRgn::CreateEllipticRgnIndirect

使用 RECT 结构定义的椭圆形区域初始化 CRgn 对象。

CRgn::CreateFromData

根据给定的区域和转换数据创建区域。

CRgn::CreateFromPath

通过选择添加到给定设备上下文的路径创建区域。

CRgn::CreatePolygonRgn

使用多边形区域初始化 CRgn 对象。 如有必要,系统会通过从最后一个顶点到第一个顶点绘制一条线来自动闭合多边形。

CRgn::CreatePolyPolygonRgn

使用由一系列闭合多边形组成的区域初始化 CRgn 对象。 这些多边形可能不相交,也可能重叠。

CRgn::CreateRectRgn

使用矩形区域初始化 CRgn 对象。

CRgn::CreateRectRgnIndirect

使用 RECT 结构定义的矩形区域初始化 CRgn 对象。

CRgn::CreateRoundRectRgn

使用带圆角的矩形区域初始化 CRgn 对象。

CRgn::EqualRgn

检查两个 CRgn 对象以确定它们是否等效。

CRgn::FromHandle

在提供了 Windows 区域的句柄时返回指向 CRgn 对象的指针。

CRgn::GetRegionData

使用描述给定区域的数据填充指定的缓冲区。

CRgn::GetRgnBox

检索 CRgn 对象的边框的坐标。

CRgn::OffsetRgn

按指定偏移量移动 CRgn 对象。

CRgn::PtInRegion

确定指定点是否位于该区域中。

CRgn::RectInRegion

确定指定矩形的任何部分是否位于区域的边界内。

CRgn::SetRectRgn

将 CRgn 对象设置为指定的矩形区域。

公共运算符

“属性”

描述

CRgn::operator HRGN

返回 CRgn 对象中包含的 Windows 句柄。

备注

区域是窗口内的椭圆形或多边形区域。 若要使用区域,需将类 CRgn 的成员函数与定义为类 CDC 成员的剪辑函数配合使用 。

CRgn 的成员函数可创建、更改和检索有关调用它们的区域对象的信息。

有关使用 CRgn 的详细信息,请参阅图形对象。

继承层次结构

CObject

CGdiObject

CRgn

要求

标头:afxwin.h

CRgn::CombineRgn

通过组合两个现有区域来创建新的 GDI 区域。

int CombineRgn(

CRgn* pRgn1,

CRgn* pRgn2,

int nCombineMode);

参数

pRgn1

标识现有区域。

pRgn2

标识现有区域。

nCombineMode

指定合并两个源区域时要执行的操作。 可以是以下任一值:

RGN_AND,使用两个区域的重叠区域(交集)。

RGN_COPY,创建区域 1(由 pRgn1 标识)的副本。

RGN_DIFF,创建由区域 1(由 pRgn1 标识)中不属于区域 2(由 pRgn2 标识)的区域组成的区域。

RGN_OR,将两个区域整体合并(联合)。

RGN_XOR,将两个区域合并,但删除重叠区域。

返回值

指定生成的区域的类型。 可以为下列值之一:

COMPLEXREGION,新区域有重叠的边框。

ERROR,未创建新区域。

NULLREGION,新区域为空。

SIMPLEREGION,新区域没有重叠的边框。

备注

这些区域按 nCombineMode 指定的方式合并。

两个指定区域已合并,生成的区域句柄存储在 CRgn 对象中。 因此,对象中 CRgn 存储的任何区域都会替换为合并区域。

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

使用 CopyRgn 可简单地将一个区域复制到另一个区域。

示例

CRgn rgnA, rgnB, rgnC;

VERIFY(rgnA.CreateRectRgn(50, 50, 150, 150));

VERIFY(rgnB.CreateRectRgn(100, 100, 200, 200));

VERIFY(rgnC.CreateRectRgn(0, 0, 50, 50));

int nCombineResult = rgnC.CombineRgn(&rgnA, &rgnB, RGN_OR);

ASSERT(nCombineResult != ERROR && nCombineResult != NULLREGION);

CBrush br1, br2, br3;

VERIFY(br1.CreateSolidBrush(RGB(255, 0, 0))); // rgnA Red

VERIFY(pDC->FrameRgn(&rgnA, &br1, 2, 2));

VERIFY(br2.CreateSolidBrush(RGB(0, 255, 0))); // rgnB Green

VERIFY(pDC->FrameRgn(&rgnB, &br2, 2, 2));

VERIFY(br3.CreateSolidBrush(RGB(0, 0, 255))); // rgnC Blue

VERIFY(pDC->FrameRgn(&rgnC, &br3, 2, 2));

CRgn::CopyRgn

将 pRgnSrc 定义的区域复制到 CRgn 对象中。

int CopyRgn(CRgn* pRgnSrc);

参数

pRgnSrc

标识现有区域。

返回值

指定生成的区域的类型。 可以为下列值之一:

COMPLEXREGION,新区域有重叠的边框。

ERROR,未创建新区域。

NULLREGION,新区域为空。

SIMPLEREGION,新区域没有重叠的边框。

备注

新区域替换以前存储在 CRgn 对象中的区域。 此函数是 CombineRgn 成员函数的特例。

示例

请参阅有关 CRgn::CreateEllipticRgn 的示例。

CRgn::CreateEllipticRgn

创建椭圆形区域。

BOOL CreateEllipticRgn(

int x1,

int y1,

int x2,

int y2);

参数

x1

指定椭圆形边框左上角的逻辑 x 坐标。

y1

指定椭圆形边框左上角的逻辑 y 坐标。

x2

指定椭圆形边框右下角的逻辑 x 坐标。

y2

指定椭圆形边框右下角的逻辑 y 坐标。

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

区域由 x1、y1、x2 和 y2 指定的边框定义。 区域存储在 CRgn 对象中。

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

应用程序完成使用通过函数创建 CreateEllipticRgn 的区域后,应从设备上下文中选择该区域,并使用 DeleteObject 函数将其删除。

示例

CRgn rgnA, rgnB, rgnC;

VERIFY(rgnA.CreateEllipticRgn(200, 100, 350, 250));

VERIFY(rgnB.CreateRectRgn(0, 0, 50, 50));

VERIFY(rgnB.CopyRgn(&rgnA));

int nOffsetResult = rgnB.OffsetRgn(-75, 75);

ASSERT(nOffsetResult != ERROR && nOffsetResult != NULLREGION);

VERIFY(rgnC.CreateRectRgn(0, 0, 1, 1));

int nCombineResult = rgnC.CombineRgn(&rgnA, &rgnB, RGN_AND);

ASSERT(nCombineResult != ERROR && nOffsetResult != NULLREGION);

CBrush brA, brB, brC;

VERIFY(brC.CreateHatchBrush(HS_FDIAGONAL, RGB(0, 0, 255))); // Blue

VERIFY(pDC->FillRgn(&rgnC, &brC));

VERIFY(brA.CreateSolidBrush(RGB(255, 0, 0))); // rgnA Red

VERIFY(pDC->FrameRgn(&rgnA, &brA, 2, 2));

VERIFY(brB.CreateSolidBrush(RGB(0, 255, 0))); // rgnB Green

VERIFY(pDC->FrameRgn(&rgnB, &brB, 2, 2));

CRgn::CreateEllipticRgnIndirect

创建椭圆形区域。

BOOL CreateEllipticRgnIndirect(LPCRECT lpRect);

参数

lpRect

指向包含椭圆形边框的左上角和右下角的逻辑坐标的 RECT 结构或 CRect 对象。

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

区域由 lpRect 指向的结构或对象定义,并存储在 CRgn 对象中。

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

应用程序完成使用通过函数创建 CreateEllipticRgnIndirect 的区域后,应从设备上下文中选择该区域,并使用 DeleteObject 函数将其删除。

示例

请参阅有关 CRgn::CreateRectRgnIndirect 的示例。

CRgn::CreateFromData

根据给定的区域和转换数据创建区域。

BOOL CreateFromData(

const XFORM* lpXForm,

int nCount,

const RGNDATA* pRgnData);

参数

lpXForm

指向 XFORM 数据结构,该结构定义要在区域执行的转换。 如果此指针为 NULL,则使用标识转换。

nCount

指定由 pRgnData 指向的字节数。

pRgnData

指向包含区域数据的 RGNDATA 数据结构。

返回值

如果该函数成功,则为非 0;否则为 0。

注解

应用程序可以通过调用 CRgn::GetRegionData 函数来检索区域的数据。

CRgn::CreateFromPath

通过选择添加到给定设备上下文的路径创建区域。

BOOL CreateFromPath(CDC* pDC);

参数

pDC

标识包含封闭的路径的设备上下文。

返回值

如果该函数成功,则为非 0;否则为 0。

备注

由 pDC 参数标识的设备上下文必须包含封闭的路径。 CreateFromPath 将路径转换为区域后 ,Windows 会丢弃设备上下文中的封闭的路径。

CRgn::CreatePolygonRgn

创建多边形区域。

BOOL CreatePolygonRgn(

LPPOINT lpPoints,

int nCount,

int nMode);

参数

lpPoints

指向一组 POINT 结构或一组 CPoint 对象。 每个结构都指定多边形的一个顶点的 x 坐标和 y 坐标。 POINT 结构采用以下格式:

typedef struct tagPOINT {

int x;

int y;

} POINT;

nCount

指定 lpPoints 指向的数组中的 POINT 结构或 CPoint 对象的数量。

nMode

指定区域填充模式。 此参数可以是 ALTERNATE 或 WINDING。

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

如有必要,系统会通过从最后一个顶点到第一个顶点绘制一条线来自动闭合多边形。 生成的区域存储在 CRgn 对象中。

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

当多边形填充模式为 ALTERNATE 时,系统会在每个扫描行上填充奇数多边形和偶数多边形边之间的区域。 也就是说,系统会填充第一条边和第二条边之间的区域、第三条边和第四条边之间的区域,以此类推。

当多边形填充模式为 WINDING 时,系统使用绘制图形的方向来确定是否填充区域。 多边形中的每条线段都按顺时针或逆时针方向绘制。 每当从闭合区域绘制到图形外部的虚线通过顺时针线段时,计数就会递增。 当此虚线通过逆时针线段时,计数将递减。 如果此虚线达到图形外部时计数为非零,则会填充区域。

应用程序完成使用通过函数创建 CreatePolygonRgn 的区域后,应从设备上下文中选择该区域,并使用 DeleteObject 函数将其删除。

示例

CRgn rgnA, rgnB;

CPoint ptVertex[5];

ptVertex[0].x = 180;

ptVertex[0].y = 80;

ptVertex[1].x = 100;

ptVertex[1].y = 160;

ptVertex[2].x = 120;

ptVertex[2].y = 260;

ptVertex[3].x = 240;

ptVertex[3].y = 260;

ptVertex[4].x = 260;

ptVertex[4].y = 160;

VERIFY(rgnA.CreatePolygonRgn(ptVertex, 5, ALTERNATE));

CRect rectRgnBox;

int nRgnBoxResult = rgnA.GetRgnBox(&rectRgnBox);

ASSERT(nRgnBoxResult != ERROR && nRgnBoxResult != NULLREGION);

CBrush brA, brB;

VERIFY(brA.CreateSolidBrush(RGB(255, 0, 0))); // rgnA Red

VERIFY(pDC->FrameRgn(&rgnA, &brA, 2, 2));

VERIFY(brB.CreateSolidBrush(RGB(0, 0, 255))); // Blue

rectRgnBox.InflateRect(3, 3);

pDC->FrameRect(&rectRgnBox, &brB);

CRgn::CreatePolyPolygonRgn

创建由一系列闭合多边形组成的区域。

BOOL CreatePolyPolygonRgn(

LPPOINT lpPoints,

LPINT lpPolyCounts,

int nCount,

int nPolyFillMode);

参数

lpPoints

指向定义多边形顶点的一组 POINT 结构或一组 CPoint 对象。 每个多边形必须显式闭合,因为系统不会自动闭合它们。 多边形是连续指定的。 POINT 结构采用以下格式:

typedef struct tagPOINT {

int x;

int y;

} POINT;

lpPolyCounts

指向整数数组。 第一个整数指定 lpPoints 数组中第一个多边形中的顶点数,第二个整数指定第二个多边形中的顶点数,以此类推。

nCount

指定 lpPolyCounts 数组中的整数总数。

nPolyFillMode

指定多边形填充模式。 此值可以是 ALTERNATE 或 WINDING。

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

生成的区域存储在 CRgn 对象中。

这些多边形可能不相交,也可能重叠。

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

当多边形填充模式为 ALTERNATE 时,系统会在每个扫描行上填充奇数多边形和偶数多边形边之间的区域。 也就是说,系统会填充第一条边和第二条边之间的区域、第三条边和第四条边之间的区域,以此类推。

当多边形填充模式为 WINDING 时,系统使用绘制图形的方向来确定是否填充区域。 多边形中的每条线段都按顺时针或逆时针方向绘制。 每当从闭合区域绘制到图形外部的虚线通过顺时针线段时,计数就会递增。 当此虚线通过逆时针线段时,计数将递减。 如果此虚线达到图形外部时计数为非零,则会填充区域。

应用程序完成使用通过函数创建 CreatePolyPolygonRgn 的区域后,应从设备上下文中选择该区域,并使用 CGDIObject::DeleteObject 函数将其删除。

CRgn::CreateRectRgn

创建存储在 CRgn 对象中的矩形区域。

BOOL CreateRectRgn(

int x1,

int y1,

int x2,

int y2);

参数

x1

指定区域左上角的逻辑 x 坐标。

y1

指定区域左上角的逻辑 y 坐标。

x2

指定区域右下角的逻辑 x 坐标。

y2

指定区域右下角的逻辑 y 坐标。

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

应用程序完成使用由 CreateRectRgn 创建的区域后,应使用 CGDIObject::DeleteObject 成员函数删除该区域。

示例

CRgn rgn;

BOOL bSucceeded = rgn.CreateRectRgn(50, 20, 150, 120);

ASSERT(bSucceeded == TRUE);

有关其他示例,请参阅 CRgn::CombineRgn。

CRgn::CreateRectRgnIndirect

创建存储在 CRgn 对象中的矩形区域。

BOOL CreateRectRgnIndirect(LPCRECT lpRect);

参数

lpRect

指向包含区域左上角和右下角的逻辑坐标的 RECT 结构或 CRect 对象。 RECT 结构采用以下格式:

typedef struct tagRECT {

int left;

int top;

int right;

int bottom;

} RECT;

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

应用程序完成使用由 CreateRectRgnIndirect 创建的区域后,应使用 CGDIObject::DeleteObject 成员函数删除该区域。

示例

CRgn rgnA, rgnB, rgnC;

CRect rectA(50, 50, 150, 150);

CRect rectB(100, 50, 200, 150);

VERIFY(rgnA.CreateRectRgnIndirect(&rectA));

VERIFY(rgnB.CreateEllipticRgnIndirect(&rectB));

VERIFY(rgnC.CreateRectRgn( 0, 0, 50, 50 ));

int nCombineResult = rgnC.CombineRgn( &rgnA, &rgnB, RGN_AND );

ASSERT( nCombineResult != ERROR && nCombineResult != NULLREGION );

CBrush brA, brB, brC;

VERIFY(brA.CreateSolidBrush( RGB(255, 0, 0) ));

VERIFY(pDC->FrameRgn( &rgnA, &brA, 2, 2 )); // rgnA Red

VERIFY(brB.CreateSolidBrush( RGB(0, 255, 0) ));

VERIFY(pDC->FrameRgn( &rgnB, &brB, 2, 2 )); // rgnB Green

VERIFY(brC.CreateSolidBrush( RGB(0, 0, 255) )); // rgnC Blue

VERIFY(pDC->FrameRgn( &rgnC, &brC, 2, 2 ));

CRgn::CreateRoundRectRgn

创建存储在 CRgn 对象中的带圆角的矩形区域。

BOOL CreateRoundRectRgn(

int x1,

int y1,

int x2,

int y2,

int x3,

int y3);

参数

x1

指定区域左上角的逻辑 x 坐标。

y1

指定区域左上角的逻辑 y 坐标。

x2

指定区域右下角的逻辑 x 坐标。

y2

指定区域右下角的逻辑 y 坐标。

x3

指定用于创建圆角的椭圆形的宽度。

y3

指定用于创建圆角的椭圆形的高度。

返回值

如果操作成功,则为非零;否则为 0。

备注

区域的大小限制为 32,767 x 32,767 个逻辑单元或 64K 内存,以较小者为准。

应用程序完成使用通过函数创建 CreateRoundRectRgn 的区域后,应从设备上下文中选择该区域,并使用 CGDIObject::DeleteObject 函数将其删除。

示例

CRgn rgnA, rgnB, rgnC;

VERIFY(rgnA.CreateRoundRectRgn( 50, 50, 150, 150, 30, 30 ));

VERIFY(rgnB.CreateRoundRectRgn( 200, 75, 250, 125, 50, 50 ));

VERIFY(rgnC.CreateRectRgn( 0, 0, 50, 50 ));

int nCombineResult = rgnC.CombineRgn( &rgnA, &rgnB, RGN_OR );

ASSERT( nCombineResult != ERROR && nCombineResult != NULLREGION );

CBrush brA, brB, brC;

VERIFY(brA.CreateSolidBrush( RGB(255, 0, 0) ));

VERIFY(pDC->FillRgn( &rgnA, &brA)); // rgnA Red Filled

VERIFY(brB.CreateSolidBrush( RGB(0, 255, 0) ));

VERIFY(pDC->FillRgn( &rgnB, &brB)); // rgnB Green Filled

VERIFY(brC.CreateSolidBrush( RGB(0, 0, 255) )); // rgnC Blue

VERIFY(pDC->FrameRgn( &rgnC, &brC, 2, 2 ));

CRgn::CRgn

构造 CRgn 对象。

CRgn();

注解

在使用一个或多个其他 CRgn 成员函数初始化对话之前,m_hObject 数据成员不包含有效的 Windows GDI 区域。

示例

请参阅有关 CRgn::CreateRoundRectRgn 的示例。

CRgn::EqualRgn

确定给定区域是否等效于存储在 CRgn 对象中的区域。

BOOL EqualRgn(CRgn* pRgn) const;

参数

pRgn

标识区域。

返回值

如果两个区域等效,则为非零;否则为 0。

示例

CRgn rgnA, rgnB;

VERIFY(rgnA.CreateEllipticRgn(200, 100, 350, 250));

VERIFY(rgnB.CreateRectRgn(0, 0, 50, 50));

VERIFY(rgnB.CopyRgn(&rgnA));

int nOffsetResult = rgnB.OffsetRgn(-75, 75);

ASSERT(nOffsetResult != ERROR && nOffsetResult != NULLREGION);

ASSERT(FALSE == rgnB.EqualRgn(&rgnA));

CRgn::FromHandle

在提供了 Windows 区域的句柄时返回指向 CRgn 对象的指针。

static CRgn* PASCAL FromHandle(HRGN hRgn);

参数

hRgn

指定 Windows 区域的句柄。

返回值

一个指向 CRgn 对象的指针。 如果函数未成功,则返回值为 NULL。

注解

如果 CRgn 对象尚未附加到句柄,则会创建并附加一个临时 CRgn 对象。 此临时 CRgn 对象仅在应用程序下次在其事件循环中有空闲时间之前有效,届时将删除所有临时图形对象。 另一种说法是,临时对象仅在处理一个窗口消息期间有效。

CRgn::GetRegionData

使用描述区域的数据填充指定的缓冲区。

int GetRegionData(

LPRGNDATA lpRgnData,

int nCount) const;

参数

lpRgnData

指向接收信息的 RGNDATA 数据结构。 如果此参数为 NULL,则返回值包含区域数据所需的字节数。

nCount

指定 lpRgnData 缓冲区的大小(以字节为单位)。

返回值

如果函数成功,且 nCount 指定足够的字节数,则返回值始终为 nCount。 如果函数失败,或 nCount 指定的字节数不足,则返回值始终为 0(错误)。

备注

此数据包括构成区域的矩形的尺寸。 此函数与 CRgn::CreateFromData 函数结合使用。

CRgn::GetRgnBox

检索 CRgn 对象的边框的坐标。

int GetRgnBox(LPRECT lpRect) const;

参数

lpRect

指向要接收边框坐标的 RECT 结构或 CRect 对象。 RECT 结构采用以下格式:

typedef struct tagRECT {

int left;

int top;

int right;

int bottom;

} RECT;

返回值

指定区域的类型。 可以是以下任一值:

COMPLEXREGION,区域有重叠的边框。

NULLREGION,区域为空。

ERROR,CRgn 对象不指定有效区域。

SIMPLEREGION,区域没有重叠的边框。

示例

请参阅有关 CRgn::CreatePolygonRgn 的示例。

CRgn::OffsetRgn

按指定偏移量移动存储在 CRgn 对象中的区域。

int OffsetRgn(

int x,

int y);

int OffsetRgn(POINT point);

参数

x

指定向左或向右移动的单位数。

y

指定向上或向下移动的单位数。

point

point 的 x 坐标指定向左或向右移动的单位数。 point 的 y 坐标指定向上或向下移动的单位数。 point 参数可以是 POINT 结构或 CPoint 对象。

返回值

新区域的类型。 可以是以下任一值:

COMPLEXREGION,区域有重叠的边框。

ERROR,区域句柄无效。

NULLREGION,区域为空。

SIMPLEREGION,区域没有重叠的边框。

注解

函数将区域沿 x 轴移动 x 个单位,沿 y 轴移动 y 个单位。

区域的坐标值必须小于或等于 32,767,且大于或等于 -32,768。 必须谨慎选择 x 和 y 参数,以防止区域坐标无效。

示例

请参阅有关 CRgn::CreateEllipticRgn 的示例。

CRgn::operator HRGN

使用此运算符获取 CRgn 对象的附加 Windows GDI 句柄。

operator HRGN() const;

返回值

如果成功,则为由 CRgn 对象表示的 Windows GDI 对象的句柄;否则为 NULL。

备注

此运算符是强制转换运算符,它支持直接使用 HRGN 对象。

有关使用图形对象的详细信息,请参阅 Windows SDK 中的图形对象一文。

CRgn::PtInRegion

检查 x 和 y 给定的点是否位于存储在 CRgn 对象中的区域中。

BOOL PtInRegion(

int x,

int y) const;

BOOL PtInRegion(POINT point) const;

参数

x

指定要测试的点的逻辑 x 坐标。

y

指定要测试的点的逻辑 y 坐标。

point

point 的 x 坐标和 y 坐标指定要测试其值的点的 x 坐标和 y 坐标。 point 参数可以是 POINT 结构或 CPoint 对象。

返回值

如果点在区域内,则为非零;否则为 0。

CRgn::RectInRegion

确定 lpRect 指定的矩形的任何部分是否位于存储在 CRgn 对象中的区域边界内。

BOOL RectInRegion(LPCRECT lpRect) const;

参数

lpRect

指向 RECT 结构或 CRect 对象。 RECT 结构采用以下格式:

typedef struct tagRECT {

int left;

int top;

int right;

int bottom;

} RECT;

返回值

如果指定矩形的任何部分位于区域边界内,则为非零;否则为 0。

CRgn::SetRectRgn

创建矩形区域。

void SetRectRgn(

int x1,

int y1,

int x2,

int y2);

void SetRectRgn(LPCRECT lpRect);

参数

x1

指定矩形区域左上角的 x 坐标。

y1

指定矩形区域左上角的 y 坐标。

x2

指定矩形区域右下角的 x 坐标。

y2

指定矩形区域右下角的 y 坐标。

lpRect

指定矩形区域。 可以是指向 RECT 结构或 CRect 对象的指针。

注解

但是,与 CreateRectRgn 不同,它不会从本地 Windows 应用程序堆中分配任何其他内存。 它使用为存储在 CRgn 对象中的区域分配的空间。 这意味着,在调用 SetRectRgn 之前,必须已经使用有效的 Windows 区域初始化 CRgn 对象。 x1、y1、x2 和 y2 给定的点指定了分配空间的最小大小。

使用此函数而不是 CreateRectRgn 成员函数,以避免调用本地内存管理器。

另请参阅

CWnd 类

层次结构图

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Nat. Biotechnol. | 使用语言模型和深度学习的单序列蛋白质结构预测 - 知乎

Nat. Biotechnol. | 使用语言模型和深度学习的单序列蛋白质结构预测 - 知乎首发于Life Science & AI切换模式写文章登录/注册Nat. Biotechnol. | 使用语言模型和深度学习的单序列蛋白质结构预测DrugAI​AI赋能药物研发与医疗今天带来的是美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院系统药理学实验室发表在nature biotechnology上的Single-sequence protein structure prediction using a language model and deep learning。单序列结构预测是较为基础的研究方向,蛋白质设计和量化序列变异对功能或免疫原性影响的研究等都需要单序列结构预测作为支持。AlphaFold2 和相关计算系统使用以多序列比对 (MSA) 编码的深度学习和共同进化关系来预测蛋白质结构。尽管这些系统有很高的预测准确性,但其对于无法生成 MSA 的孤儿蛋白质的预测、快速设计结构仍然有些不足。本文针对以上两个问题设计了一个端到端可微循环几何网络 (RGN2),该网络使用蛋白质语言模型 (AminoBERT) 从未对齐的蛋白质中学习潜在的结构信息,以此改进之前提出的RGN。RGN2 在孤儿蛋白质和设计蛋白质类别上的性能优于 AlphaFold2 和 RoseTTAFold,同时计算时间减少了 106 倍。并证明了蛋白质语言模型在结构预测中相对于 MSA 的实践和理论优势。模型构造图1 RGN2的组织与应用RGN2组成:RGN2 将基于转换器的蛋白质语言模型(AminoBERT,黄色)与使用 Frenet-Serret 框架生成蛋白质骨架结构(绿色)的 RGN 相结合。在初步构建侧链和氢键网络后,随后使用 AF2Rank(蓝色)对结构进行细化。RGN:基于机器学习的 RGN,利用源自 MSA 的位置特异性评分矩阵(PSSM)预测蛋白质结构,将PSSM 结构关系参数化为相邻残基之间的扭转角,从而可以在 3D 空间中顺序定位蛋白质骨架(骨架几何结构包括每个氨基酸的 N、Cα 和 C' 原子的排列)。尽管 RGN1 不依赖用于生成 MSA 的协同进化信息,但对 PSSM 的要求需要多个同源序列可用。RGN2改进了RGN,利用了一种自然的方式来描述在整个多肽水平上旋转和平移不变的多肽几何形状。这涉及使用 Frenet-Serret 公式在每个 Cα 碳嵌入参考框架;然后通过一系列转换轻松构建主干。AminoBERT: AminoBERT 旨在捕获一串隐含指定蛋白质结构的氨基酸中的潜在信息。为了生成 AminoBERT 语言模型,本文使用从 UniParc 序列数据库获得的约 2.5 亿天然蛋白质序列训练了一个 12 层转换器。训练任务第一个是预测序列中同时屏蔽的2-8个连续残基,强调从全局而不是局部上下文中学习。第二个是识别打乱的“块排列”顺序,块排列是连续的蛋白质片段交换,保留了局部序列信息,但破坏了全局连贯性,鼓励转换器从整个蛋白质序列中发现信息。RGN2 的 AminoBERT 模块以自我监督的方式独立于几何模块进行训练,无需微调。数据:RGN2 训练是使用 ProteinNet12 数据集和仅由源自 ASTRAL SCOPe 数据集(版本 1.75)的单个蛋白质域组成的较小数据集进行的。因为本文观察到两者之间没有可检测到的差异。图2比较 RGN2 和 AF2 对孤儿蛋白的结构预测表1 RGN2 和 AF2、RF 和 trRosetta 跨 330 个目标的预测时间比较结果:本文使用dRMSD 和 GDT_TS 评估了预测准确性。堆积条形图2显示了 149 种从头设计的孤儿蛋白质。条形高度表示蛋白质长度。对于富含单螺旋和弯曲或散布有螺旋的氢键转角的蛋白质,RGN2 优于所有其他方法。表1展示了对于没有同源序列的蛋白预测时花费的时间是RGN2明显占优的。总结RGN2 是使用机器学习从单个序列预测蛋白质结构的首次尝试之一。在设计孤儿蛋白质结构的情况下具有许多优势,因为这些蛋白质通常无法生成多序列比对。RGN2 通过将蛋白质语言模型 (AminoBERT) 与基于 Frenet-Serret 公式的简单直观的 Cα 骨架几何参数化方法融合来实现这一点。AF2 和 RF 的无模板和无 MSA 生成均比 RGN2 慢 >105 倍。本文认为,未来同时使用语言模型和 MSA 的混合方法可能会优于单独使用任何一种方法。参考资料Chowdhury, R., Bouatta, N., Biswas, S. et al. Single-sequence protein structure prediction using a language model and deep learning. Nat Biotechnol (2022).https://doi.org/10.1038/s41587-022-01432-w发布于 2022-10-17 06:12深度学习(Deep Learning)生物信息学和计算生物学结构生物学​赞同 8​​添加评论​分享​喜欢​收藏​申请转载​文章被以下专栏收录Life Science & AI生命科学和生物信息与人工智能交叉领域

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RGN - regucalcin Gene

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基因

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直系同源

中文名称:调节钙素

种属: Homo sapiens

同用名: RC; GNL; SMP30; HEL-S-41

基因 ID: 9104

|

基因类型: protein coding

关于 RGN

Cytogenetic location: Xp11.3

Genomic coordinates (GRCh38): X:47,078,443-47,093,313 (from NCBI)

This gene has 6 transcripts (splice variants) and 210 orthologues. Biased expression in liver (RPKM 68.0), adrenal (RPKM 65.2) and 11 other tissues.

功能概要

该基因编码的蛋白质是一种高度保守的钙结合蛋白,优先在肝脏和肾脏中表达。它可能在钙稳态中起重要作用。对大鼠的研究表明,这种蛋白质也可能在衰老中发挥作用,因为它显示出与年龄相关的下调。该基因是染色体 Xp11.3-Xp11.23 上基因簇的一部分。可变剪接导致多个转录本变体。[RefSeq 提供,2013 年 9 月]

The protein encoded by this gene is a highly conserved, calcium-binding protein, that is preferentially expressed in the liver and kidney. It may have an important role in calcium homeostasis. Studies in rat indicate that this protein may also play a role in aging, as it shows age-associated down-regulation. This gene is part of a gene cluster on chromosome Xp11.3-Xp11.23. Alternative splicing results in multiple transcript variants. [provided by RefSeq, Sep 2013]

RGN 基因产物(4)

mRNA

Protein

Name

NM_001282848.2

NP_001269777.1

regucalcin isoform 2

NM_001282849.2

NP_001269778.1

regucalcin isoform 3

NM_004683.6

NP_004674.1

regucalcin isoform 1

NM_152869.4

NP_690608.1

regucalcin isoform 1

RGN 蛋白结构

SGL

SGL: SMP-30/Gluconolaconase/LRE-like region (16 - 263)

0

100

200

299 a.a.

蛋白主名

其他名称

regucalcin

epididymis secretory protein Li 41

关联疾病

疾病名称

别名

Aging

Hypoascorbemia

Scurvy

Ascorbic Acid Deficiency

Vitamin C Deficiency

Vitamin C, Inability To Synthesize

Deficiency Of Vitamin C

Scorbutus

Vitamin C

疾病名称

别名

Waldenstroem'S Macroglobulinemia

Waldenstroem'S Macroglobulinemia

Waldenstroem'S Macroglobulinemia

Macroglobulinemia Of Waldenstrom

Lymphoplasmacytic Lymphoma With Igm Gammopathy

Lymphoplasmacytic Lymphoma

Waldenstroem'S Macroglobulinemia

Waldenstroem'S Macroglobulinemia

Macroglobulinemia Of Waldenstrom

Lymphoplasmacytic Lymphoma With Igm Gammopathy

Lymphoplasmacytic Lymphoma

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Pre-clinical Phase

生物活性分子

(2)

Cat. No.

产品名

作用方式

纯度

是否罕见病

HY-100742A

(R)-GNE-140

Inhibitor

98.01%

HY-141551B

(R)-GNE-274

/

直系同源

种属

基因名

来源

基因 ID

Macaca mulatta

RGN

VGNC

VGNC:76912

Canis familiaris

RGN

VGNC

VGNC:45516

Felis catus

RGN

VGNC

VGNC:97604

Mus musculus

RGN

MGD

MGI:108024

Bos taurus

RGN

VGNC

VGNC:33907

Rattus norvegicus

RGN

RGD

RGD:3560

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aqlaboratory/rgn

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 masterBranchesTagsGo to fileCodeFolders and filesNameNameLast commit messageLast commit dateLatest commit History70 Commitsconfigurationsconfigurations  data_processingdata_processing  modelmodel  CONFIG.mdCONFIG.md  LICENSELICENSE  README.mdREADME.md  View all filesRepository files navigationREADMEMIT licenseRecurrent Geometric Networks

This is the reference (TensorFlow) implementation of recurrent geometric networks (RGNs), described in the paper End-to-end differentiable learning of protein structure.

Installation and requirements

Extract all files in the model directory in a single location and use protling.py, described further below, to train new models and predict structures. Below are the language requirements and package dependencies:

Python 2.7

TensorFlow >= 1.4 (tested up to 1.12)

setproctitle

Usage

The protling.py script facilities training of and prediction using RGN models. Below are typical use cases. The script also accepts a number of command-line options whose functionality can be queried using the --help option.

Train a new model or continue training an existing model

RGN models are described using a configuration file that controls hyperparameters and architectural choices. For a list of available options and their descriptions, see its documentation. Once a configuration file has been created, along with a suitable dataset (download a ready-made ProteinNet data set or create a new one from scratch using the convert_to_tfrecord.py script), the following directory structure must be created:

/runs///

/data//[training,validation,testing]

Where the first path points to the configuration file and the second path to the directories containing the training, validation, and possibly test sets. Note that and are user-defined variables specified in the configuration file that encode the name of the model and dataset, respectively.

Training of a new model can then be invoked by calling:

python protling.py -d

Download a pre-trained model for an example of a correctly defined directory structure. Note that ProteinNet training sets come in multiple "thinnings" and only one should be used at a time by placing it in the main training directory.

To resume training an existing model, run the command above for a previously trained model with saved checkpoints.

Predict sequences in ProteinNet TFRecords format using a trained model

To predict the structures of proteins already in ProteinNet TFRecord format using an existing model with a saved checkpoint, call:

python protling.py -d -p -g0

This predicts the structures of the dataset specified in the configuration file. By default only the validation set is predicted, but this can be changed using the -e option, e.g. -e weighted_testing to predict the test set. The -g0 option sets the GPU to be used to the one with index 0. If a different GPU is available change the setting appropriately.

Predict structure of a single new sequence using a trained model

If all you have is a single sequence for which you wish to make a prediction, there are multiple steps that must be performed. First, a PSSM needs to be created by running JackHMMer (or a similar tool) against a sequence database, the resulting PSSM must be combined with the sequence in a ProteinNet record, and the file must be converted to the TFRecord format. Predictions can then be made as previously described.

Below is an example of how to do this using the supplied scripts (in data_processing) and one of the pre-trained models, assumed to be unzipped in . HMMER must also be installed. The raw sequence databases () used in building PSSMs can be obtained from here. The script below assumes that only contains a single sequence in the FASTA file format.

jackhmmer.sh

python convert_to_proteinnet.py

python convert_to_tfrecord.py .proteinnet .tfrecord 42

cp .tfrecord /data//testing/

python protling.py /runs/// -d -p -e weighted_testing -g0

The first line searches the supplied database for matches to the supplied sequence and extracts a PSSM out of the results. It will generate multiple new files. These are then used in the second line to construct a text-based ProteinNet file (with 42 entries per evolutionary profile, compatible with the pre-trained RGN models). The third line converts the file to TFRecords format, and the fourth line copies the file to the testing directory of a pre-trained model. Finally the fifth line predicts the structure using the pre-trained RGN model. The outputs will be placed in /runs////outputsTesting/ and will be comprised of two files: a .tertiary file which contains the atomic coordinates, and .recurrent_states file which contains the RGN latent representation of the sequence. The -g0 option sets the GPU to be used to the one with index 0. If a different GPU is available change the setting appropriately.

Pre-trained models

Below we make available pre-trained RGN models using the ProteinNet 7 - 12 datasets as checkpointed TF graphs. These models are identical to the ones used in reporting results in the Cell Systems paper, except for the CASP 11 model which is slightly different due to using a newer codebase.

CASP7

CASP8

CASP9

CASP10

CASP11

CASP12

To train new models from scratch using the same hyperparameter choices as the above models, use the appropriate configuration file from here.

PyTorch implementation

The reference RGN implementation is currently only available in TensorFlow, however the OpenProtein project implements various aspects of the RGN model in PyTorch, and PyTorch-RGN is a work-in-progress implementation of the RGN model.

Reference

End-to-end differentiable learning of protein structure, Cell Systems 2019

Funding

This work was supported by NIGMS grant P50GM107618 and NCI grant U54-CA225088.

About

Recurrent Geometric Networks for end-to-end differentiable learning of protein structure

Topics

deep-neural-networks

deep-learning

protein-structure

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RGN是什么意思? - RGN的全称 | 在线英文缩略词查询

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首页 › 3 个字母 › RGN

RGN 是什么意思?

你在寻找RGN的含义吗?在下图中,您可以看到RGN的主要定义。 如果需要,您还可以下载要打印的图像文件,或者您可以通过Facebook,Twitter,Pinterest,Google等与您的朋友分享。要查看RGN的所有含义,请向下滚动。 完整的定义列表按字母顺序显示在下表中。

RGN的主要含义

下图显示了RGN最常用的含义。 您可以将图像文件下载为PNG格式以供离线使用,或通过电子邮件发送给您的朋友。如果您是非商业网站的网站管理员,请随时在您的网站上发布RGN定义的图像。

RGN的所有定义

如上所述,您将在下表中看到RGN的所有含义。 请注意,所有定义都按字母顺序列出。您可以单击右侧的链接以查看每个定义的详细信息,包括英语和您当地语言的定义。

首字母缩写词定义RGNRaad vir Geesteswetenskaplike NavorsingRGN地区RGN水稻遗传学时事通讯RGN注册全科护士RGN缅甸仰光 — — 明加拉顿RGN返回货物的通知

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(上)传说中的“摔炮”一碰就炸,前苏联RGN进攻型手榴弹_哔哩哔哩_bilibili 首页番剧直播游戏中心会员购漫画赛事投稿(上)传说中的“摔炮”一碰就炸,前苏联RGN进攻型手榴弹

22.2万

592

2022-08-22 15:43:57

未经作者授权,禁止转载51883141010435生活日常战争武器高能苏联战斗民族俄罗斯硬核毛子手榴弹

指挥官AlexyOfficial

发消息

俄罗斯人道救援组织"天使基金"创始人,导演,武器硬核评测 Waynechen8411翻译兼运营

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RGN / 全部 · 2022年10月19日

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RGN评测 2022-5~2022-10

本文最后更新于 505 天前,其中的信息可能已经有所发展或改变。

一眨眼鸽了五个月,现在开坑重新记录下

通关的作品比较多,持续更新~

PS5平台

最后生还者 重制版(白金)9/10

PART 1

PART 2

名副其实的叙事电影化作品巅峰、电子游戏世出不二的奇迹。无论是剧情、游戏性还是音乐都无可挑剔;无论是否玩过原版,它都值得体验。对我来说,最后生还者可能是最喜欢的索尼第一方作品,也因此,《最后生还者 第一部》《最后生还者 第二部》全部首发并且二周目白金。

至于为什么不是满分,如果以现在的标准看这款PS3时代的作品,很容易发现它的玩法有些平庸,敌人种类非常单一,关卡设计直白并且有重复之感。假设一代的故事组合上二代的玩法,那10/10是肯定的~

流浪(白金) 8/10

暑假白金的独立游戏,赛博猫猫的表现相当出人意料。作为PS+二档的小品级游戏,它完美地打造出了一个猫猫与机器人的赛博世界,画面质量甚至不输某些3A。本作虽然体量不大,许多设计有些取巧,但通篇体验非常连贯且流畅,解谜稍有难度,是一款不容错过的佳作。

死亡搁浅 导演剪辑版 8/10

死亡搁浅发售时正临高考,自然无法第一时间入手。一拖再拖后等导演剪辑版进入PS+第二档后才开始游玩,当初被媒体评价为小岛秀夫“跌落神坛”之作,亲自游玩后才能知其精髓。在我看来,本作确实是岛哥哥的放飞自我,大量的电影播片与步行模拟让人昏昏欲睡。但抛开问题不谈,基于地平线引擎的出色画面、特立独行的创意机制和高超的叙事手法,以及帅气的拔叔。在我心中,死亡搁浅是一款独特的佳作,但不太好玩~

死亡回归 8/10

很难、相当难

死亡回归可能是我首款因为难度无法通关的游戏,包含大量疯狗敌人、无法存档必须一口气打通的机制、各种负面诅咒与陷阱,宫崎英高来了都直呼阴间

艰难通过第一循环后,终究败给了俄菲翁

直到五月底,与zzq开始联机游戏,使用互相复活的永动机打发成功通关!

总体来说,死亡回归还是挺不错的,在3A作品中肉鸽也是很新鲜的题材。但本作的肉鸽部分做地不尽人意,感觉不如雨中冒险。除此之外的画面、剧情也挺有意思~

卧龙Demo 8/10

在PS5上通的试玩Demo,作为首发XGP作品,PS5的问题竟然还比XSX少些

很多人评价它是三国版换皮仁王,但我自己对仁王一直喜欢不起来。卧龙倒是给了我不一样的体验,但说实话它与魂系列的差距还是不小,例如弱智一样的AI、Boss攻击模组,以及喧宾夺主的RPG刷刷刷要素。即便如此,仅凭这股三国味、优秀的中文配音,它仍是一款佳作

Xbox Series X

女神异闻录5 皇家版 10/10

PS4已白金,P5R将在10月21日登陆全平台。虽然目前还没玩到XSX版,但这都不妨碍P5天下第一,这是一款没有缺点的艺术品、JRPG的奇迹,任何热爱游戏的玩家都不应错过~

27.10 update:4K@60FPS的P5,有点感动

地平线5 风火轮 9/10

风火轮DLC短小精悍,在HDR1000、4KUHD的加持下,穿梭于雪山、熔岩、森林,享受极致的速度。玩起来非常爽,但有一定难度,特别是漂移区域比较难受。总体来说,它可以提供超过售价的体验~

一次机会:世界机器版(白金) 9/10

世界机器版是本作在主机端的移植,以虚拟PC的形式保留了原汁原味的meta体验。这部作品之神无需赘述,我甚至在无攻略的情况下打出了全收集白金,甚至自己写了一篇攻略

https://hiripple.com/archives/990

OPUS:龙脉常歌 9/10

从未想过爱情故事能让我如此感动,一个从开头埋下的伏笔(艾达拉姆花雨)、一份横跨66年的思念,以及一曲终身难忘的歌声。我很佩服编剧在背景挖掘、角色塑造与台词设计上的功底,环环相扣、富有深度的剧情让市面上所有罐头3A感到惭愧。最后被白龙上无边的花海狠狠破防,舍不得这段旅程,也舍不得这段感人的故事

早睡:不如星际穿越

Tunic 9/10

同样的战斗,打了无数次

Tunic又称“狐尔达”,绿色服装、大师之剑、海拉鲁盾、钩索、卢比,本作致敬塞尔达的要素数之不尽。但它是真真正正的“致敬”,而不是某些国产厂商披着致敬的皮,干着抄袭的事。Tunic无论是谜题风格、战斗、地图设计都与老塞尔达走得不是同一条路线,塞尔达注重庞大精巧的迷宫,Tunic充满脑洞大开的小谜题;林克的战斗主要只用大师剑,狐狸勇者的战斗变化多端;塞尔达没有RPG要素,Tunic可以升级血量、魔力值、防御力、药水、体力等六维

Tunic像是结合了塞尔达的外表,黑魂的核心。作为复活点的篝火、强大的Boss和碎片化的叙事,最重要的是巧妙的地图设计,你永远也不知道在本作地图的视角盲区中,究竟藏了多少东西。在玩法上,Tunic可以说是登峰造极,通篇流程下来几乎找不到缺点,是不容错过的神作!

杀手3 9/10

打人侠系列一如既往地稳,关卡设计一流,提供许多有意思的暗杀方式。本作中光头的好兄弟惨烈下线,重庆街头人均英语专八,平民从裤裆里掏出手枪也非常有意思

艾迪芬奇的记忆 9/10

XSX次世代4k60帧很舒服,本作虽然是独立游戏却有着非常漂亮的画面。艾迪芬奇最出色的地方就是它的叙事方式,创意无穷,一点一滴探索这栋房子、了解家族背后的故事非常具有吸引力。相比游戏,本作更像是精致的艺术品

AI:梦境档案 涅槃肇始 9/10

白嫖了qzy买的游戏,相比初代各方面都更加完善。剧情相当出色,但我认为还是有点拖沓,优化一般,不支持快速恢复、60帧、hdr等特性。充其量是一部8分佳作,多出的一分给瑞希

瘟疫传说:安魂曲 8/10(暂评)

只玩到第三章,目前来说值得8/10,画面进步大,体验不错。

恶灵附身2 8/10

因为一代的出色表现,恶灵附身2我之前就购买过steam版,不过因为糟糕的优化和无聊的开放世界没有坚持下去。这一次在XSX上顺利通关,后期的线性关卡表现还是颇具惊喜。总体来说,剧情就是找女儿-摸鱼-找女儿-摸鱼,除画面外各方面都不如初代

战争机器5 8/10

突突突作品的典范,也不知道剧情在说啥,反正冲就完事了。美术风格不是很喜欢,但体验还挺爽

光环:无限 7/10

很久没玩到这么无聊的游戏了,通篇是大批量堆怪、不明所以的剧情、重复的战斗。战斗体验类似毁灭战士,但被后者全方面爆杀,343不愧是光环毁灭者

双点校园 7/10

文案确实有些整蛊,但我无法get到它的乐趣所在,玩到昏睡

蔑视 7/10

灵魂三问:我是谁,我在哪,我要干什么?

渡神纪:芬尼克斯传说 7/10

育碧的全新罐头,不过这次是照着塞尔达做的。学了毛皮,却一点精髓都没get到,还是那不变罐头味、弱智剧情和无聊的解谜

地狱之刃:塞娜的献祭 7/10

女版精神分裂奎托斯,据说制作组对精神分裂的研究还挺深入,但我是受不了全程神神叨叨的话语,有这时间不如去白金战神

Switch平台

异度神剑3 9/10

建紧未來、生命的故事

异度神剑系列是我眼中一步步进步的系列,从《异度神剑 决定版》的弃坑,到《异度神剑2》强忍槽点打通,再到《异度神剑2 黄金之国》的惊喜,最终至《异度神剑3》的集大成。而本作最大的改进莫过于支线任务,每一位英雄角色对应任务都有全程配音、演出动画,用心程度远超以往

系列特色的BGM也同样优秀,反击神曲Weight of life热血沸腾、片尾曲Where We Belong催人泪下,甚至有二代曲目前来客串。但遗憾的是,本作的剧情仍算不上优秀,重复的语音、尴尬的演出与菜市场打架型战斗系统拉低了我的期望

斯普拉遁3 9/10

鱿型!

机缘巧合之下,我收到Vgtime和UCG的邀请,为斯普拉遁写了两篇文章。它们分别为“斯普拉遁诞生记”与“斯普拉遁是如何获得成功的”,前者甚至上了B站首页,而后者将以视频的形式亮相,目前还在制作中。

老牌大厂也追逐潮流:《斯普拉遁》 诞生记 - CelestialRipple一同进入《斯普拉遁》的世界。hiripple.com

撰写文章的过程中,不知不觉地搜集了大量的资料,包括开发人员访谈、两部以发售的设定集、游戏发售时的销量表现、角色与关卡设计思路等,这些资料让我了解到许多有趣的开发内幕,成为了一名斯普拉遁“懂哥”。

斯普拉遁3解锁到那一周至今记忆犹新,每日都由“起床-斯普拉遁-吃饭-午睡-斯普拉遁-吃饭-斯普拉遁”循环组成,昏天黑地。光速打上S+后,还是能发现本作的许多问题,首先是如此“稳定”的在线服务器,平均一天至少掉线四五次。其次是地图设计,不少老玩家们觉得地图在开倒车,因为空间的缩小导致狙佬出门走两步即可杀穿全图。此外真格模式也没有新规则加入,三色夺宝模式中不均衡的玩法让防守方苦不堪言等等,一切还的得看任天堂后期的支持

卡比的美食节 7/10

因为评测任务购买的游戏,两天爆肝完近七千字的评测“电子游戏从未如此可口”。卖相足够吸引人,但游戏中的美食也吃不到啊~

《卡比的美食节》深度评测:电子游戏从未如此可口 - CelestialRipple粉色恶魔开大餐hiripple.com

回到玩法上,新鲜感难以撑到10小时。本地联机也只能打打电脑,更适合粉丝购买

Steam平台

GRIS 8/10

极乐迪斯科:导演剪辑版 8/10

Inside the backroom 7/10

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CelestialRipple

只是随笔

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