就在DNF国服的测试服实装了男格斗三觉后，大家都在猜测或许周年庆只会更新男格斗，而女格斗还要等上一段时间？然而近日韩服突然上线了女格斗三觉，结合周年庆之前国服还

　　从3月5日满勤任务的话，今天就能领取【玫瑰武器装扮自选礼盒】，毕竟【蓝色妖姬】是第一次，往后绝版不绝版暂且不说，就时装搭配而言也是一种个性体现!自前一篇介绍

作者：Evo-45 啰嗦前言◆从以柔克刚到用毒用药，从气功到拳拳到肉，职业类型跨度极大，如何用一张图表现出职业特色，对设计者要求不言而喻，为此咨询过几位画师，都

DNF100级版本开启后，率先三觉的男鬼剑和女鬼剑，在伤害上是把非三觉职业，甩了很大一段距离，全职业伤害榜前10名，就占了九位，玩家们把这个版本戏称为“九剑地下

导语在7.20版本，我们迎接来了全新的伊芙琳，寡妇制造者化身痛苦之拥。在野区，新版的伊芙琳尽管玩法上存在开发，但是独特的技能特性已经让伊芙琳成为了最强的打野之一

导语7.19版本已经逐渐走向末期，我们将会迎来全新的7.20版本，因此我们需要关注一下下个版本值得注意的点，寡妇伊芙琳将会在7.20版本更名为痛苦之拥伊芙琳重做

S1、S2赛季的劫被不少的阵容用为主力输出点，在10.19版本进入S4赛季以后的劫搭配一些阵容也有很强的输出能力，今天笔者将给大家介绍一个以劫为主核的阵容，明昼

伊芙琳这个英雄在没改版之前显得比较短板，改版之后增加了伊芙琳不少的控制，斩杀，位移能力。现在也是一个上分非常不错的选择。打野清野能力强，Q技能的短CD和AOE伤

随着起源版本的临近，越来越多的版本信息被公布，从新套装的出现、新系统的上线到职业平衡性的调整，90B套的优化，各种改变对玩家来说，都有着或多或少的担忧，毕竟每一

女鬼剑一次性出了四个职业，哪个职业最强应该是玩家最关心的问题，都说女鬼剑强，强在哪？估计很多人都说不清楚，仅仅只是因为技能数据吗？这只是一方面，下面我们来看看女

明天女鬼剑就要上线了，从目前爆料来看，四大职业技能都很华丽，并且强度都不低，这也就造成了很多玩家不知道转职应该选谁，哪个适合做c，哪个更适合搬砖？剑豪特点：物理

关羽作为曾经的顶级边路，在如今这种霸体和控制横行的版本中处境非常难玩。甚至拿出来之后就必定会被针对，还没有办法进行反制。所以现在能够看到关羽的对局就越来也少了，因为国

m416是很多小伙伴都喜欢用的枪，在中期的时候基本上每个盒子里面都会有这把枪的存在。它之所以这么火热，主要是因为它强悍的性能。m416在众多步枪中是最为稳定的一个，无论是远点

DOTA2中的幻影刺客是一个经典的英雄，这个英雄也一度被誉为“只有两个技能”的英雄，因为这个英雄的模糊和恩赐解脱都是几率触发的技能，所以在运气不好的人手中，也就

幻影刺客PA，一个曾经最冷门的输出位，而如今技能的改动，天赋的变动，让她重获新生，甚至在后期连主宰都要逊色不少，今天推出这篇攻略，就是为了让大家上一波分。技能分

众所周知，《DOTA2》中幻影刺客（PA）是一个很强的英雄，每个人也有自己的玩法心得，今天，野豹游戏加速器小编给大家推荐一种玩法。首先来看一下天赋加点，10级加

DNF每日签到史诗礼盒：礼盒内容：可以看到，礼盒在85级时赠送了周年庆85件史诗铠甲的永久兑换券或者任意地点200件史诗碎片的永久兑换券，所以其实没什么用。以为

一、前言在地下城手游的世界里，你是否觉得自己错过了许多珍贵的机会？当别人都在享受免费福利礼包带来的惊喜时，你是否还在迷茫？别担心，今天就让我为你揭开那些隐藏的福

倩女幽魂手游是一款拥有端游级唯美画风与人设，传承经典玩法，并开创百人团战，游戏重现端游精美的游戏画质，3D视角让整个游戏充满立体感，极致的美景和激情的决斗，让整

最近DNF手游是真的给力啊！一波接一波的福利活动简直让我这个老玩家都眼花缭乱。不得不说，游戏运营的确是下了一番苦心。这不，七月刚开始，又给我们送来了一大波福利和

在广大DNF（地下城与勇士）手游爱好者的热切期盼中，官方不断推出各种福利活动，其中礼包码的发放无疑是玩家们最为关注的环节之一。那么，dnf手游官网是否真的有直接

如何彻底禁止腾讯游戏安全中心呢？腾讯游戏安全中心是腾讯唯一的游戏安全门户，可以保障游戏安全，但是有些朋友反映腾讯安全中心会导致电脑卡顿，今天小编就给大家介绍一下

有网友表示，不知怎么的电脑被安装了一个“腾讯游戏安全中心”。但卸载这款软件后，再次打开游戏，发现它又重新自动安装了，这是怎么回事呢？该怎么解决呢？今天我就为大家

5月22日，2019腾讯全球数字生态大会第2天的QQ专场中，腾讯社交平台产品部增值运营总监罗辛辛带来了主题为《小游戏 更精彩——QQ空间小游戏 》的演讲，重点分

自手Q游戏中心V6.0改版以来，产品形态发生了较大的转变，不再是纯粹通过app列表做游戏分发，而是试图通过内容来带游戏分发，全新的产品形态给推荐算法带来了许多的