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再生之炎，回旋踢，凤凰猛袭 奥义延伸 仓炎猛攻，
1级被动加满，主动技能点16级，5级主动技能点15级 状态被动点满，10级天赋和被动点满，20级奥义天赋点 30级终极技能点15级，被动状态点满，40级状态被动点满，终极技能点15级主动技能点15级，50级到100级全部点满。
技能选择 技能搭配:再生之炎、回旋踢(或者苍炎猛攻)、凤凰猛袭、奥义! 新马尔高这里通用的就是这一套!其他的也没得选!回旋踢和苍炎猛攻一个样!所以选其中之一即可!如果PVE你有新女帝或者藤虎可以选择:再生之炎、回旋踢、苍炎猛攻!关掉奥义延伸!将爆发与持续输出拉满!
1.马尔科双形态，双奥义，技能有抓取，有霸体，强度高了。2..小奥义就张开翅膀，变凤凰，变完凤凰，就没动作了，飞到天上不动了，迟疑了几秒，然后落地。普通技能1「苍炎●空蹴」
马尔高抓取并抛飞敌人，在半空中发动连续踢击。
※抓取成功后触发替换技能苍炎●羽展(可在空中释放)，
使用后将切换到人兽形态※人兽形态下该技能替换为翼行猛爪
追加技能1「苍炎●星落」
向前方高高跃起，使用膝盖撞击前方敌人，短暂蓄力后重拳击打前方敌人。
普通技能2「化羽流火」
双翅护于身前，尝试抵挡敌方攻击，若抵挡成功则切换到人兽形态并向前冲刺攻击敌人。
※该技能可长按蓄力，未蓄满时松开按钮将进入格挡状态，蓄满后将直接切换到人兽形态发动冲刺攻击。
※格挡过程中可以点击普攻按钮，将放弃格挡并向前方发动旋转攻击。
追加技能2「炎锥升空」
蹲下身躯发动横扫攻击后倒立身:体向上踢击前方敌人，然后将半空中的敌人狠狠抛向地面。
奥义技能「涅案.空灵旋涡」
发动鸟鸟之果的果实能力，以不死鸟姿态不断盘旋攻击附近的敌人。
究极奥义「不死鸟之舞」
发动鸟鸟之果的果实能力，以不死鸟姿态高速冲向敌方，将敌人踢飞后于天际将敌人重重踢下，造成高额伤害。
※释放该技能后切换到人兽形态
1-10级，因为要为后期的技能留技能点，所以这里最终点到13级就可以了，猛突可以点到14级，这个状态的设定为单人的话会增加100%伤害的判定，所以收益会高点，其余的技能全部点满。
2、20-40级，因为马尔高的技能太多了，所以就要有所舍弃，迅爪的状态致死，点出前置就可以了，有些BOSS还会免疫效果，所以还可以不带。虽然天冲技能有回血，但是技能点不够，所以可以带个奶妈就好，奶妈不仅可以给自己回复，同时还能帮助队友，更加实用，炎翼天驱点到13级后，其余技能点满即可。
3、50-100级，这里的技能都是比较实用的，所以全部点满即可。
马尔科是人类雕塑家，古兰斯的父亲，古兰斯的母亲是德微娜。
古兰斯在出生的时候就是半神，后来又顶掉了原死神德姆取代了他的神位。马尔科的生卒年不详，大致可以判断是众神的离去前后。因为马尔科对于没有神存在的世界日益绝望，于是最后跳崖自杀。也就是现在的欧尔三图之一，马尔科之跃。古兰斯顶替德姆的时间也不详。德微娜，丽莎，梅兰朵，巴萨泽，四个雕塑不出意料的都是出自马尔科之手。1. 有很多。2. 这是因为游戏作为一种特殊的娱乐形式，有自己独特的规则和操作方式，所以需要一些专门的术语来描述和表达。3. 一些常见的包括：攻击力、防御力、生命值、经验值、技能冷却时间、连击、暴击、BUFF、NERF等等。这些术语可以帮助玩家更好地理解游戏规则和战斗机制，提高游戏技能。
“草帽小子的生命正是艾斯活着的意志,我们一定要替艾斯好好保护他,要是他死了,就是我们白胡子海贼团的耻辱!”
不死鸟马尔科并没有牺牲。
马尔高，日本漫画《海贼王》及其衍生作品中的角色。外号不死鸟，白胡子海贼团第1队队长兼船医，悬赏金为13亿7400万贝里，被称为白胡子的左膀右臂，动物系·鸟鸟果实·幻兽种·不死鸟形态能力者，拥有超强的再生能力。白胡子海贼团的元老级船员之一，30年前就已经跟随白胡子。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种经典的统计模型，在自然语言处理、语音识别、生物信息学等领域有着广泛的应用。本文将重点讨论隐马尔科夫模型在Java编程中的应用和实现。
什么是隐马尔科夫模型？
隐马尔科夫模型是一种描述含有未观测变量的概率模型。它由一个隐藏的马尔科夫链和一个观测序列组成，其中隐藏的马尔科夫链的状态无法直接被观测到，而只能通过观测序列得到一些间接的信息。这种特性使得HMM在建模具有内在结构的数据时具有很大的优势。
Java编程与隐马尔科夫模型
在Java编程中，实现隐马尔科夫模型可以帮助我们解决许多现实世界中的问题。通过合理的模型设计和算法实现，我们可以利用HMM处理文本分类、语音识别、信号处理等任务。
在Java中，我们可以利用开源库或自行实现隐马尔科夫模型。通过实现模型的初始化、训练和预测等功能，我们可以构建出一个完整的HMM应用程序。
隐马尔科夫模型的应用
隐马尔科夫模型在自然语言处理领域有着广泛的应用。例如，我们可以利用HMM进行词性标注、命名实体识别等任务。通过在Java中实现这些功能，我们可以构建出高效且准确的文本处理系统。
此外，隐马尔科夫模型还被广泛应用于语音识别领域。通过建立声学模型和语言模型，我们可以利用HMM来识别语音中的文本内容。在Java编程中，结合音频处理库和HMM算法，我们可以实现一个功能强大的语音识别系统。
Java中实现隐马尔科夫模型的挑战
尽管隐马尔科夫模型在许多领域有着广泛的应用，但在Java编程中实现HMM也面临一些挑战。其中包括算法复杂性、参数调优、数据预处理等方面的问题。
对于算法复杂性而言，隐马尔科夫模型的训练和预测过程需要进行多次迭代和计算，这对于Java中的性能要求较高。因此，在实现HMM时需要考虑算法的效率和优化。
结语
隐马尔科夫模型作为一种经典的统计模型，在Java编程中有着重要的应用。通过合理的模型设计和算法实现，我们可以利用HMM处理文本分类、语音识别等任务，为我们的应用带来更多可能性。