《火柴人竞技场》（Stick Fight: The Game）
《火柴人竞技场》是Landfall West制作的一款动作冒险游戏。玩家们在游戏中将会操控小人，在各式各样的场景下上演紧张刺激的战斗表演，玩家需要利用精湛的操作来进行攻击和防御，最终击败所有对手的玩家即为获胜者，同时基于物理的作战系统也能够让游戏变得更加有趣。这又是一款友情毁灭器，是一款趣味十足的沙雕游戏，一定要多人游戏才能体会到它的乐趣。游戏不支持中文，Steam售价21RMB。
《战斗砖块剧场》（BattleBlock Theater）
《战斗砖块剧场》是美国Behemoth公司推出的超可爱过关小游戏。该游戏亮点就在于可以选择单人或双人关卡，双人合作可以更简单过关，比如很高的地方可以把你的朋友抛上去，然后那个朋友再拉你上去，并且没有生命限制，打破了常规的过关类游戏，和朋友玩会体会到无穷的乐趣。这是一款一个人玩悲伤，两个人玩欢乐的游戏。游戏支持简体中文，Steam售价48RMB。
《武装原型》（Broforce）
《武装原型》是由Black Ships Fill the Sky开发的一款独立的动作游戏。该作中包含分单人模式和合作模式。和合金弹头风格类似，关卡很有挑战。玩家将操控一个角色，向沿途的敌人发动攻击，也可以使用机关枪消灭敌人。这是一款和朋友一起玩欢乐倍增的游戏，又爽又搞笑又沙雕～游戏不支持中文，Steam售价48RMB。
《城堡毁灭者》（Castle Crashers）
《城堡毁灭者》是The Behemoth发行的一款休闲益智的横版动作游戏。游戏的玩法有点类似于街机上的《吞食天地》等游戏，玩家可以选择拥有不同属性的人物进行各种战斗。该游戏的目标是打倒魔王、拯救公主。这是一款允许四名玩家共同游戏的类街机游戏。玩家控制的人物除了可以像街机游戏那样横版移动外，还可以更换武器，闪避和使用魔法，在获得足够的经验以后还可以对能力进行强化。游戏中还有许多恶趣味的设定，多人游戏简称四个逗比大冒险，可以带来成倍的游戏乐趣。游戏Steam售价48RMB。
《人类一败涂地》（Human fall flat）
《人类一败涂地》 是一款快节奏开放结局物理模拟解谜探索游戏，游戏设置在奇幻漂浮的梦境世界中，玩家的目标是要通过一系列解谜来逃离不断崩塌的梦境，一切仅靠着玩家的智慧和知识。它是一部在合作时能让乐趣翻倍的作品，如果你身边有人陪你一起玩，它就变成了大家喜闻乐见的互坑游戏。玩家纷纷安利给好友，来一场笑不停的互坑冒险。因为比起游戏本身，能和朋友一起放肆大笑的感觉，更是弥足珍贵。玩过这款游戏，你才知道身边智障好多，甚至包括你自己～游戏Steam售价48RMB。
哈哈，以上就是今天小白带来的沙雕联机游戏合辑啦～在欢声笑语中巩固友谊是再好不过的事情啦～
这里是喜爱游戏的小白，欢迎大家关注小白，小白会推荐好玩的游戏给大家哦～
购买ETF有什么好处？
ETF指交易型开放式指数基金，通常又称交易所交易基金（Exchange Traded Funds，简称“ETF”），是一种在交易所上市交易的、基金份额可变的一种开放式基金。
简单讲ETF就是可以通过证券账户直接买卖交易的标的，买入ETF就是买入了该ETF包含的一揽子股票或者其他资产。相对于买入单个股票风险更低，收益稳健。
尊嘉金融投研团队介绍：目前国内A股市场、港股市场都有ETF，但都不如美股的ETF充满魅力。
美股ETF的魅力
用美股ETF可以做所有类别的资产配置。可以做多也可以做空，且自带杠杆。
美股指数ETF
标普500指数ETF
标普500ETF囊括了美国500家顶级上市公司，总市值占到整个美股市场的80%，是衡量美国大盘股市场的最好指标。因包含公司较多，风险也小。
.6~.5的1年期间一倍做多SPY涨幅40.56%，二倍做多SSO涨幅89.33%，三倍做多UPRO涨幅149.19%
纳斯达克100指数ETF
纳指ETF中高科技公司、计算机行业的公司居多，广受投资者关注。
.6~.5的1年期间一倍做多QQQ涨幅44.59%，二倍做多QLD涨幅94.71%，三倍做多TQQQ涨幅150.34%
行业类ETF
美股10大类行业ETF包括可选消费XLY、必选消费XLP、能源XLE、金融XLF、医疗XLV、工业XLI、原材料XLB、科技XLK、公共事业XLU、房地产XLRE。
近年来均表现不俗。.6~.5的1年期间房地产XLRE涨幅29.61%。
债券类ETF
在理财观念成熟的国家，债券是个人投资者资产配置的重要组成部分。
美国国债以上ETF
美国国债20以上ETF (TLT)是美国市场最受欢迎的长期国债ETF，中短期收益有力。
.8~.3的8个月期间一倍做空TBF涨幅21.44%，二倍做空TBT涨幅46.99%，三倍做空TMV涨幅75.92%
投资级公司债
LQD的投资组合囊括了600家流动性好的投资级公司债券，收益稳定，适合较大资金。.12~.11的2年期间LQD涨幅32.23%。
商品类ETF
挂钩原油期货的ETF
油价涨涨跌跌，可以通过投资原油ETF从原油波动中获益。原油价格上涨可以选择做多USO，原油价格下跌可以选择两倍做空SCO.
.6~.5的1年期间做多原油USO涨幅76.59%
.1~.3的3个月期间两倍做空SCO涨幅311.78%
跟踪基本金属ETF
DBB是跟踪铜铝锌等基本金属的ETF,与全球宏观经济景气度密切相关。
.6~.5的1年期间DBB涨幅64.08%。
外汇类ETF
美元ETF
做多美元是UUP，对应的做空美元为UDN。做空美元在.6~.5的1年期间涨幅7.81%。欧元和美元的走势几乎完全相反，可以相互反向操作。
人民币ETF
CYB是人民币ETF，跟踪人民币短期汇率变动情况，如果人民币升值，则会获得收益。.6~.5的1年期间涨幅15.55%
波动率ETF
恐慌指数做多VXX是由标普500波动率指数VIX衍生出来的最活跃的一只ETF，反映了投资者的情绪。如果悲观情绪蔓延，VIX上涨，VXX也会狂涨。
疫情爆发的.1~.3三个月期间VXX暴涨216.02%。不过，长期来看VXX是下跌的，可以适当选择做空恐慌指数SVXY。
可以暴涨、可以稳健、可以做多、可以做空，可以满足各知识背景投资者的不同投资需求。这就是美股ETF。
尊嘉金融投研团队介绍目前美股有近3000只ETF，今年以来越来越多的用户会选择购买交易美股ETF，因为所承担的风险较买个股而言要低许多，但是收入并不亚于个股。
哪个数据可视化工具比较好？
R-ggplot2
ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
技术相关
核心理念
1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将大家从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2. 图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，大家首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3. 各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，大家可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
基本开发步骤
1. 初始化 – ggplot()
这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：
p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))
这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么”美学特征”又是什么呢？
举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的”美学特征”。
来看看R语言绘制代码：
ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
其中的colour参数就是该图的”美学特征”。
再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个“美学特征”。
再看看绘制代码：
ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position=”dodge”, stat=”identity”)
其中的fill参数就是该图的”美学特征”。
综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做”美学特征”。
“美学特征”的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
2. 绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，”美学特征”不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是”美学特征”只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
而scale函数完成的是这个映射：
显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
也许你还会问，偶的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
R语言可视化成品图
说到工具，顺带提一下BI工具—FineBI
FineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：
前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局
莫名的就选中了全部图层？
这个是因为使用快速选择工具的时候，将属性栏上面的自动选择前面框勾选上了。操作的时候就选中了。
查看方法：
1、首先，打开电脑上面的PS软件，并点击进入，点击左边工具栏的时候，上边默认的自动选择是勾选状态的。
2、当有时候操作的时候，由于图层过多，不小心框选几个图层，就同时被选择中了。
3、然后不想同时候被选中，可以将前面的勾给去除掉。
4、这样操作的时候，就只会操作你上次的图层。就不会出现不小心框选多图层了，同时选中的情况了。
选择多个的css选择器 想问问小伙伴们有什么联机可玩性高的游戏 – CSS – 前端 css 星星评分
