为什么编写外挂的人能准确找到游戏运行中所需要改变的参数

这是因为开发游戏的人会在游戏代码中留下一些可以被外部程序调用的接口，这些接口可以让外部程序读取或修改游戏中的某些参数。外挂程序开发者可以通过分析游戏代码或者使用游戏的API文档来找到这些接口，并利用它们来修改游戏中的参数。同时，外挂程序开发者也需要对游戏的运行机制和游戏内部数据结构有深入的了解，才能准确地找到需要修改的参数。

相关问题

为什么在所有参数不改变的情况下，多次在jupter运行代码，这个代码中的模型准确率变成了一

这可能是由于以下因素导致的：

1. 随机种子。许多深度学习框架使用了随机初始化，如果你没有设置随机种子，每次训练时，模型的参数初始化都是随机的，这会导致每次训练结果的差异。你可以通过设置随机种子来保证每次训练时参数初始化的一致性，从而减少结果的差异。

2. 数据集划分。数据集的划分也可能会导致结果的差异。如果你使用的是随机划分，每次运行时训练集和测试集的划分都不同，导致结果不同。你可以使用固定的划分方法来保证训练集和测试集的一致性。

3. GPU/CPU的使用情况。如果你使用的是GPU进行训练，那么每次训练时GPU的使用情况可能会不同，导致结果的差异。你可以尝试使用相同的GPU或者切换到CPU进行训练来保证结果的一致性。

4. 模型本身的随机性。某些模型（如dropout、随机池化等）在训练过程中会引入一些随机性，导致每次训练结果的差异。你可以通过设置随机性相关的参数来保证每次训练的结果一致。

综上所述，多次运行代码结果不一致可能是由于多个因素的综合影响所导致的，你可以根据实际情况逐一排查。

为什么在所有参数不改变的情况下，多次在jupter运行oneclass SVM优化参数的代码，这个代码中的模型的准确率逐渐变成了1

可能是因为在多次运行过程中，模型随机初始化的参数不同，导致模型的训练结果不同。在一些情况下，多次运行可以得到更加优秀的模型，使得模型的准确率逐渐提高。但是，如果模型的准确率达到了1，这可能是因为模型过拟合了数据，即模型在训练集上表现得很好，但在测试集上表现不佳。此时需要使用一些方法来避免过拟合，如正则化、增加数据量等。