情侣间可以做哪些游戏来增加二者之间的感情？

情侣之间能做些提升两人配合默契值的手机游戏

情侣之间能做些提升两人配合默契值的手机游戏，那样的话便会提高相互间的情感，就例如你猜我画这个游戏，这个游戏得话其实就是非常好的，情侣之间能做这个游戏来提升相互之间的配合默契值，这个游戏也可以让两人在游戏中更为了解对方是一个什么样的性格特性，那样便会促使两人在日后交往的过程中越来越更为的和睦。

还会促使自身的感情越来越更为的完满，

由于恋人在共处中间最怕的便是没有默契，假如说情侣相处中间没有默契得话，因此便会促使2个人就像路人一样我做的事情你并不是可以了解，或是就是你做的事情，我就不可以猜得透你内心的想法，那样的话便会促使2个人之间的关系愈来愈冷漠，并比不上像别的恋人一样那样的亲昵。并且也会在日常日常生活造成很多的矛盾，情侣之间能做一些提升配合默契值的手机游戏。

提升信任

只需爱情中发生了一些缝隙得话，那样这道缝隙是没办法被刮平的，所以说情侣之间能做一些提升配合默契值的手机游戏，来提高相互间的情感，并且恋人在交往的情况下，一定要互相信任另一方，并不必以自己的想法为首要目地去做一切一件事情。

那样的话会导致2个人之间的情感显得愈来愈敏感，一旦这类怨恨积累到一定的水平的时，便会促使你们的爱情完全的分散化，如果是由于不信任而导致了自身的感情粉碎得话，那样这样的结果是特别遗憾的，所以说情侣之间要有很多的配合默契，要充足的相信他人，那样才能够使自己的感情越来越更为的甜美，也可以促使两人最后踏入婚姻的殿堂。

以下以语义特征为例：

机器学习基于语义特征的情感分析

基于语义特征的情感分析先人已有研究，可以通过情感词典匹配来做，但是应用机器学习在这方面会使精确度更高些。 

以本人参与的一个项目为主，总结下相关技术点。 

背景是：分析用户评论感情色彩是积极还是消极，即是褒还是贬。

具体步骤为： 

1有监督的人工给文本标注类标签。如有5000条评论数据，我们给其中的1000条标为积极的，再选1000条标为消极的，积极和消极就是所谓的类标签。 

2选择特征。从积极的评论数据中按词来选择积极的所有特征。同理，从消极的评论数据中按词来选择消极的所有特征。如“这款游戏非常好玩”->”这款”->“游戏”->”非常”->”好玩”，分为四个特征词，也可以采用双词搭配，“这个游戏”和“非常好玩”作为特征。 

3特征降维，减少特征的数量。如上“这个游戏非常好玩”中的“这个游戏”没有必要作为特征，因为“好玩”或“非常好玩”已经决定了评论是积极的。 

4将语料文本变成使用特征表示。 

5统计所有特征出现的次数，并按倒序排序。 

6从以上结果中选出排序最靠前的一些特征作为最终的评判特征。 

7使用训练数据根据特征训练分类算法，得到分类器。 

8用测试数据检测分类器的准确度。 

我们将数据分为两部分：开发集、测试集。用开发集的数据训练分类算法得到分类器；再用分类器对测试集里的数据进行分类，给出分类预测得到的标签；对比分类标签和人工标注得到的标签的差异，计算出准确度。

1、翻花绳

翻花绳，中国民间流传的儿童游戏。用一根绳子结成绳套，一人以手指编成一种花样，另一人用手指接过来，翻成另一种花样，相互交替编翻，直到一方不能再编翻下去为止。

2、石头剪子布

剪刀、石头、布，这个游戏的主要目的是为了解决争议，因为三者相互制约，因此不论平局几次，总会有胜负的时候，游戏规则中，石头克剪刀，剪刀克布，布克石头。

3、过家家

流传于儿童之间的游戏。流行于全国各地。“过家家”是孩子模仿成年人的一种游戏，一个人或几个人都可进行。

4、折纸飞机

折纸游戏的一种，用纸做成的玩具飞机。只要是纸做的飞机，都可以叫纸飞机。折纸飞机它是航空类折纸手工中的最常见形式，属于折纸手工的一个分支，也属于纸飞机的一种。

5、拍洋画

拍洋画，是一种在二十世纪八十年代流行很广的儿童游戏，在北方部分地区叫“扇洋片”。

　　通过观察Debug信息GL verts 3000+，可以感觉到帧数过低的问题与此相关--很显然，屏幕显示的图形的复杂度直觉上不应有这样多的顶点数，这个现象是不正常的。在nexus5上跑云雾大神的demo，只要在屏幕上滑动手指，帧数就会掉到20帧以下。即使我们将初始化中的多边形减少到一个，例如：

　　其结果是GL verts仍然有800多

　　此时场景中顶点数合理值应该在270-280左右，现在这个数目明显是不合理的（此截图由于是在模拟器中运行，最下方的帧数没有参考意义）

　　当场景中只有一个多边形参与视觉范围计算时，可以看到帧数回升到了60帧，由此可以确认问题确实与顶点数量异常相关，那么到底是什么原因引发了顶点数量异常呢？经过分析，如果我们将这一段代码注释掉，运行会有很大改善。

　　上面这段代码的本意是在计算出的视觉范围周围加上一些虚影，从而产生类似半影的视觉效果。但是实际上重复进行了10次视觉范围计算，这么做的计算代价实在是太高了。我们的游戏中不需要半影效果，所以注释掉这段代码， GL verts立刻减少到原来的三分之一，在nexus5上demo也可以满60帧运行了。如果需要半影效果但是又不想自己去实现，这里angle+=(M_PI2)/10的10可以更改为5以下，在nexus5运行上大致可以保证30帧以上，这样对于2d游戏来说是比较合理的。实际上为了实现半影效果，可以有更高效的方式，一种思路是在计算得出交点后对交点按照与发射点之间直线的斜率进行排序，从而得出视觉范围最"外"侧的交点，再由发射点发出更加靠"外"的几条射线进行相交测试，理论可以在一次计算中，尽可能少添加三角面，实现相同的效果。

　　GL verts代表的顶点数增加本身并不一定会引发帧数降低，实际上顶点数过多所造成的直接影响是对内存的浪费。真正引发帧数降低的是顶点数过多背后所隐含的重复计算造成的计算瓶颈。这里引起了另一个思考，为什么在注释掉上述代码后,GL verts仍有700左右呢？让我们不妨做个实验。将demo中update方法内的代码全部注释掉，然后添加如下代码：

　　其中dt是update方法的参数，可以看到：

　　将绘制过程简化后可以得出DrawNode正常使用时顶点数就是700左右。

　　上面循环中的733是半影迭代次数为2，并注释掉以下这两段代码后，通过程序断点观察demo中实际的三角面数。

　　demo中drawTriangle方法调用的次数就是733次（一次本影，两次半影，每次均绘制了73个三角形）。再加上场景中有两个精灵图像，每个有4个顶点，计算后可以知道场景中应当有7333+42=665个顶点。但是如果我们看一下DrawNode的实现，会知道在调用了clear方法后，在下一帧cocos会做一些清理工作，因此673这个数字是"合理"的，从另一方面说明了DrawNode用于可视范围绘制时优化的一些可能，首先如果用三角链取代直接绘制三角形，可能大幅降低顶点数量。其次，类似问题中顶点数量变化不大而位置发生变化的，可以考虑使用一个顶点池，消除频繁的内存分配。这些不在本文范围内，以后有机会的话可以详细解释一下这些内容。

　　角色的移动动画是是游戏实现过程中另一个大量消耗时间的技术点，对于这个问题我们考虑了多种方案，争论的焦点在于是将双脚各自作为处理的对象还是将脚步移动整体作为处理对象。最终确定使用前一方案后，又花了大量时间去编码解决动画的细节，例如双脚在移动中转向的效果处理，双脚所代表的角色的实际位置的确定，与光源位置关系等。作为游戏中的主角，消耗一定时间去完善是有必要的，在实现过程中我们还加入了通过脚印形状区分角色的想法。