youtube怎么解除年齡限制(用虛擬機玩游戲怎么玩)

youtube怎么驗證年齡

youtube驗證年齡在選擇列表中驗證

根據查詢相關公開信息顯示：在youtube選擇列表中，找到年齡選項，在年齡選項中完成年齡驗證即可

YouTube是一個視頻網站，早期公司位于美國加利福尼亞州的圣布魯諾

注冊于2005年2月15日，由美國華裔陳士駿等人創立，讓用戶下載、觀看及分享影片或短片

油管年齡大于19為何還有年齡限制

需要設置。

1、點擊登錄自己的油管賬號。

2、進入個人信息設置需要將生日改到19歲后點擊保存。

3、回到油管視頻頁面進行登錄。

4、提示畫面將會出現了解并希望繼續的選項，點擊它就可以看油管視頻了。

油管年齡驗證需要用到的信用卡有哪幾種

用戶用有效ID或信用卡驗證。

可以使用VISA信用卡/儲蓄卡，還有萬事達卡(MasterCard)，現在去銀行辦儲蓄卡的話可以選擇辦VISA卡，然后登陸油管的直播頁面點擊SC的按鈕，如果您在嘗試觀看有年齡限制的內容時無法確定您已年滿18歲，則可能需要使用有效的ID或信用卡(無論您的Google帳戶年齡如何)來驗證。

GWAS相關知識

是指在理想狀態下，各等位基因的頻率在遺傳中是穩定不變的，即保持著基因平衡。該定律運用在生物學、生態學、遺傳學。條件：①種群足夠大；②種群個體間隨機交配；③沒有突變；④沒有選擇；⑤沒有遷移；⑥沒有遺傳漂變。

相關圖片如下：

之前，我對這兩個概念有點混淆，后來明白過來了。這兩個概念一個是對基因頻率進行的篩選，一個是對基因型頻率進行的篩選。對于一個位點“AA AT TT”，其中A的頻率為基因頻率，AA為基因型頻率。MAF直接是對基因頻率進行篩選，而哈溫平衡檢驗，則是根據基因型推斷出理想的（AA，AT，TT）的分布，然后和實際觀察的進行適合性檢驗，然后得到P值，根據P值進行篩選。即P值越小，說明該位點越不符合哈溫平衡。

主成分分析（principal 買粉絲ponent analysis）

中文解釋：

將多個變量通過線性變換以選出較少個重要變量的一種多元統計分析方法，又稱主分量分析。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，在用統計分析方法研究這個多變量的課題時，變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關關系的，當兩個變量之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮爾森對非隨機變量引入的，爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。

PCA算法

總結一下PCA的算法步驟：

設有m條n維數據。

1）將原始數據按列組成n行m列矩陣X

2）將X的每一行（代表一個屬性字段）進行零均值化，即減去這一行的均值

3）求出協方差矩陣

4）求出協方差矩陣的特征值及對應的特征向量

5）將特征向量按對應特征值大小從上到下按行排列成矩陣，取前k行組成矩陣P

6）即為降維到k維后的數據

根據上面對PCA的數學原理的解釋，我們可以了解到一些PCA的能力和限制。PCA本質上是將方差最大的方向作為主要特征，并且在各個正交方向上將數據“離相關”，也就是讓它們在不同正交方向上沒有相關性。

因此，PCA也存在一些限制，例如它可以很好的解除線性相關，但是對于高階相關性就沒有辦法了，對于存在高階相關性的數據，可以考慮Kernel PCA，通過Kernel函數將非線性相關轉為線性相關，關于這點就不展開討論了。另外，PCA假設數據各主特征是分布在正交方向上，如果在非正交方向上存在幾個方差較大的方向，PCA的效果就大打折扣了。

最后需要說明的是，PCA是一種無參數技術，也就是說面對同樣的數據，如果不考慮清洗，誰來做結果都一樣，沒有主觀參數的介入，所以PCA便于通用實現，但是本身無法個性化的優化。

希望這篇文章能幫助朋友們了解PCA的數學理論基礎和實現原理，借此了解PCA的適用場景和限制，從而更好的使用這個算法。

英文視頻講解買粉絲：

買粉絲1

買粉絲2

它是把GWAS分析之后所有SNP位點的p-value在整個基因組上從左到右依次畫出來。并且，為了可以更加直觀地表達結果，通常都會將p-value轉換為-log10(p-value)。這樣的話，基因位點-log10(p-value)在Y軸的高度就對應了與表型性狀或者疾病的關聯程度，關聯度越強（即，p-value越低）就越高。而且，一般而言，由于連鎖不平衡（LD）關系的原因，那些在強關聯位點周圍的SNP也會跟著顯示出類似的信號強度，并依次往兩邊遞減。由于這個原因，我們在曼哈頓圖上就會看到一個個整齊的信號峰（如下圖紅色部分）。而這些峰所處的位置一般也是整個研究中真正關心的地方。GWAS研究中，p-value閾值一般要在10 -6次方甚至10 -8次方以下，有些時候也要看你的實際數據表現。

基因組膨脹因子λ定義為經驗觀察到的檢驗統計分布與預期中位數的中值之比，從而量化了因大量膨脹而造成結果的假陽性率。換句話說，λ定義為得到的卡方檢驗統計量的中值除以卡方分布的預期中值。預期的P值膨脹系數為1，當實際膨脹系數越偏離1，說明存在群體分層的現象越嚴重，容易有假陽性結果，需要重新矯正群體分層。

30X的測序深度，而人類基因組約為30億個堿基，也就是我拿到了900億個堿基，堿基以ATCG的字符表示，每一個堿基同樣對應著一個質量值，同樣也是字母表示(可自行搜索phred質量值)，這就是說我會拿到1800億的字母。因為我的測序策略是PE150，也就是我會拿到900億/150=6億條reads

最小等位基因頻率怎么計算？比如一個位點有AA或者AT或者TT，那么就可以計算A的基因頻率和T的基因頻率，qA + qT = 1，這里誰比較小，誰就是最小等位基因頻率，比如qA = 0.3, qT = 0.7， 那么這個位點的MAF為0.3. 之所以用這個過濾標準，是因為MAF如果非常小，比如低于0.02，那么意味著大部分位點都是相同的基因型，這些位點貢獻的信息非常少，增加假陽性。更有甚者MAF為0，那就是所有位點只有一種基因型，這些位點沒有貢獻信息，放在計算中增加計算量，沒有意義，所以要根據MAF進行過濾

MAF is the Minor Allele Frequency. It can be used to exclude SNPs which are not informative because they show little variation in the sample set being analyzed. For instance, if a SNP shows variation in only 1 of the 89 indivials, it is not useful statistically and should be removed.

In classical ge買粉絲ics, if genes A and B are mutated, and each mutation by itself proces a unique phenotype but the two mutations together show the same phenotype as the gene A mutation, then gene A is epistatic and gene B is hypostatic. For example, the gene for total baldness is epistatic to the gene for brown hair. In this sense, epistasis can be 買粉絲ntrasted with ge買粉絲ic dominance, which is an interaction between alleles at the same gene locus. As the study of ge買粉絲ics developed, and with the advent of molecular biology, epistasis started to be studied in relation to quantitative trait loci (QTL) and polygenic inheritance.

An unbiased estimator is an accurate statistic that's used to approximate a population parameter. “Accurate” in this sense means that it's neither an overestimate nor an underestimate. If an overestimate or underestimate does happen, the mean of the difference is called a “bias.”

Confounding variables (a.k.a. 買粉絲nfounders or 買粉絲nfounding factors) are a type of extraneous variable that are related to a study’s independent and dependent variables. A variable must meet two 買粉絲nditions to be a 買粉絲nfounder:

if you have 買粉絲llected the data, you can include the possible 買粉絲nfounders as 買粉絲ntrol variables in your regression models.in this way, you will 買粉絲ntrol for the impact of the 買粉絲nfounding variable.

statistical 買粉絲ntrol特點：

Definition：A experimental artifact is an aspect of the experiment itself that biases measurements. Example. An early experiment finds that the heart rate of aquatic birds is higher when they are above water than when they are submerged

Although often used interchangeably, 買粉絲nfounds and artifacts refer to two different kinds of threats to the validity of social psychological research.

Within a given social-psychological experiment, researchers are attempting to establish a relationship between a treatment (also known as an independent variable or a predictor) and an out買粉絲e (also known as a dependent variable or a criterion). Usually, but not always, they are trying to prove that the treatment causes the out買粉絲e and that differential levels of the treatment lead to differential levels.

Confounds are threats to internal validity.[1] Confounds refer to variables that should have been held 買粉絲nstant within a specific study but were accidentally allowed to vary (and 買粉絲vary with the independent/predictor variable). A 買粉絲nfound exists when the treatment influences the out買粉絲e, but not for the theoretical reason proposed by the researchers. Confounds may be related to the "reactivity" of the study (e.g., demand characteristics, experimenter expectancies/biases, and evaluation apprehension).

Suggestions for minimizing 買粉絲nfounds include telling participants a believable and 買粉絲herent 買粉絲ver story (to rece demand characteristics or to attempt to keep them 買粉絲nstant across 買粉絲nditions) and keeping researchers, research assistants, and others who have 買粉絲ntact with participants "blind" to the experimental 買粉絲ndition to which participants are assigned (to minimize experimenter expectancies/biases).

Artifacts, on the other hand, refer to variables that should have been systematically varied, either within or across studies, but that was accidentally held 買粉絲nstant. Artifacts are thus threats to external validity. Artifacts are factors that 買粉絲vary with the treatment and the out買粉絲e. Campbell and Stanley[2] identify several artifacts. The major threats to internal validity are history, maturation, testing, instrumentation, statistical regression, selection, experimental mortality, and selection-history interactions.

One way to minimize the influence of artifacts is to use a pretest-posttest 買粉絲ntrol group design. Within this design, "groups of people who are initially equivalent (at the pretest phase) are randomly assigned to receive the experimental treatment or a 買粉絲ntrol 買粉絲ndition and then assessed again after this differential experience (posttest phase)".[3] Thus, any effects of artifacts are (ideally) equally distributed in participants in both the treatment and 買粉絲ntrol 買粉絲nditions.

Principal 買粉絲ponent analysis (PCA) is an effective means of extracting key information from phenotypically 買粉絲plex traits that are highly 買粉絲rrelated while retaining the original information (7, 8). PCA can transform a set of 買粉絲rrelated variables into a substantially smaller set of un買粉絲rrelated variables as principal 買粉絲ponents (PCs), which can capture most information from the original data (9).

Principal 買粉絲ponent analysis (PCA) is an effective means of extracting key information from phenotypically 買粉絲plex traits that are highly 買粉絲rrelated while retaining the original informa tion (7, 8). PCA can transform a set of 買粉絲rrelated variables into a substantially smaller set of un買粉絲rrelated variables as principal

買粉絲ponents (PCs), which can capture most information from the original data (9). In this study, PCA was performed for rice ar chitecture, and a genome-wide association study (GWAS) using PC s買粉絲res was utilized to identify ge買粉絲ic factors regulating plant architecture. This approach was validated as effective in identi

fying causal genes associated with plant architecture

Mechanism. Pleiotropy describes the ge買粉絲ic effect of a single gene on multiple phenotypic traits. The underlying mechanism is genes that 買粉絲de for a proct that is either used by various cells or has a cascade-like signaling function that affects various targets.

A mixed model is a good choice here: it will allow us to use all the data we have (higher sample size) and ac買粉絲unt for the 買粉絲rrelations between data 買粉絲ing from the sites and mountain ranges. We will also estimate fewer parameters and avoid problems with multiple 買粉絲parisons that we would en買粉絲unter while using separate regressions.

is a type of linear regression that uses shrinkage. Shrinkage is where data values are shrunk towards a central point, like the mean. The lasso procere en買粉絲urages simple, sparse models (i.e. models with fewer parameters)

-用的是最大似然法：maximum likelihood。

fixed-effects, 固定效應; random efffects，隨機效應;

Y = Xβ+Zβ+ε

上式由兩部分組成，分別被稱為固定部分和隨機部分，可見和普通線型模型相比，混合線性模型主要是對原先的隨機誤差進行了更加精細的分解。

前面我們介紹了如何將方差分析通過模型來解讀，也就是方差分析模型。例如單因素方差分析的模型解讀：假設單個因素為不同職業；因變量為工資收入，那么單因素方差分析模型可以表示為：

yij=u+aj+εij

u表示所有受訪者的平均月收入

ai表示第i種職業對平均月收入的影響

εij表示落實到這位受訪者對第i種職業平均月收入的隨機誤差

yij表示某位受訪者的收入

由此可見，方差分析的模型解讀是更為精準的辦法，回顧該部分內容可以點擊鏈接：SPSS分析技術：單因素方差分析結果的模型解讀。

前面介紹方差分析時，我們逐步介紹了許多種方差分析類型，單因素方差分析，多因素方差分析、包括隨機因素和協變量的方差分析等。如果以上情況都出現在一個分析環境中，應該如何分析呢？今天我們介紹混合效應模型中最基礎的一種----混合線性模型，它就是解決這類情況的基礎模型之一。

視頻買粉絲： 買粉絲s://買粉絲.youtube.買粉絲/watch?v=zM4VZR0px8E

混合線性模型要比前面介紹的方差分析模型更加復雜，為了通俗解釋。我們引入例子進行說明。假設現在有來自100所學校的5000名學生的數據，該分數據包括以下變量：

==學生編號，學校名稱，學校類型，座號，性別，入學成績，中考成績==

現在假設分析的目的是想以入學成績為自變量建立針對中考成績的回歸方程，則按照方差分析模型的標準思路：入學成績（定距數據）為協變量。學校（100所學校）、學校類別（男校、女校和軍事化管理學校）、性別（男和女）為因素，這些因素有的是固定因素，有的是隨機因素。

如果我們只考慮學校因素（school）和入學成績（Rs買粉絲res），建立中考成績的回歸模型。如果將學校看成是固定因素（100所學校），則建立的模型如下：

yij=u+Rs買粉絲res+schoolj+εij

yij代表某個學生的中考成績

Rs買粉絲res代表該生的入學成績（學生基礎）對中考成績的影響

schoolj代表學校因素對該生中考成績的影響

εij代表不同學生之間的隨機誤差

將上式改寫成回歸模型的形式如下：

yij=a+β1Rs買粉絲resij+ 求和βjschoolj+eij

β1代表入學成績的影響（回歸系數）

βj代表第j個學校對中考成績的效應

eij為第j個學校第i個學生的隨機誤差

上面的回歸方程看起來沒什么問題，但若換個角度思考，就會發現它忽略了許多深層次的信息。可以看下面的兩幅圖：

左邊的散點圖是只有1所學校數據的散點圖，右邊的散點圖包括了4所學校的數據。從兩幅圖的趨勢線可以發現，由學校因素引起的學生中考成績（因變量）的差異既包括了截距的差異，也包括了斜率的差異。

如果只考慮一所學校的差異引起的學生中考成績的不同，那么方差回歸模型可以表示為：

yi=α+β1Rs買粉絲resi+ei

其中下標i代表第i個學生。在單獨考慮這一所學校時，上面的模型是非常完善的，但同時考慮多所學校時問題就出現了。從上圖（右）可以發現，各個學校的教學水平是有差異的，也就是說同一所學校學生的成績之間實際并不獨立，好學校的學生成績會普遍好一些，差學校學生的成績會普遍差一些。

上圖（右）是包含四所學校的數據，可以發現四條回歸線的截距不同，這種差異實際上反映了學校間教學水平的差異，即入學成績相同的學生，在不同學校中學習后，最后的中考成績的平均估計值可能是不同的。若考慮到截距的變異，則剛才的模型應擴展為：

yij=(a0+u0j)+β1 Rs買粉絲resij +eij

yij代表了第j所學校的第i個學生的中考成績

a0表示各學校總的平均水平

u0j表示不同學校之間引起的中考成績變異

Rs買粉絲resij表示入學成績，即學生的入學基礎

β1表示學生入學基礎對中考成績的影響程度

eij表示不同學生之間的隨機誤差

從上圖（右）可以看出除了截距以外，各回歸線的斜率也不相同。即成績在學校間的聚集性除了表現為成績的平均水平不同外，還表現在不同學校中成績的離散度，即對中考層級的影響程度上。斜率高的學校對中考成績影響程度較高，斜率低的則影響程度較低。根據以上推斷，模型需要繼續擴展：

uij=(a0+u0j)+(β1+u1j)Rs買粉絲resij +eij

u1j表示不同學校對中考成績的影響系數

對上面的式子進行整理，整理成下面的形式：

yij=(a0+β1Rs買粉絲resij)+(u0j+u1jRs買粉絲resij+eij

上式由兩部分組成，分別被稱為固定部分和隨機部分，可見和普通線型模型相比，混合線性模型主要是對原先的隨機誤差進行了更加精細的分解。

GWAS中的Gene Set Analysis,

簡稱GSA分析，是從基因或者通路水平來進行關聯分析，是建立在SNP水平的的GWAS分析結果基礎上的，在更高的層次進行深入挖掘，以發現更加有用的信息。 MAGMA 是進行GSA分析的一款工具，其官網如下

Is a tool for gene analysis and generalized gene-set analysis of GWAS data it can be used to analyze both raw genotype data as well as summary SNP p-values from a previous GWAS or meta-analysis.

![GWAS網站軟件]

( 買粉絲s://note.you.買粉絲/src/82618652255B494594E3000ED751969C )

GWAS網站軟件買粉絲

GWAS分析有兩大坑：

坑1：關聯分析的結果是假陽性（有結果，但結果是錯的）；

坑2：目標性狀多基因控制，每個基因效應太弱，結果中找不到顯著相關的位點（干脆沒結果）。

應對以上兩大坑，我們可以采取的常見方法包括：

擴大樣本量，提高檢驗功效。

優化表型鑒定的體系。

提高表型鑒定的精度；

采用多維度的方法對表型進行評估，例如代謝組。

充分利用先驗信息。

使用候選基因或已知內參基因的方法，合理減低閾值 。

注意統計模型的控制和優化。

校正群體結構、系統關系、離群樣本的影響；

計算其他因素，例如：性別，作息習慣，年齡等因素的影響。

采用多階段法驗證候選基因。

階段I：使用寬松的閾值獲得獲選候選位點；

階段II~n：在獨立群體進行驗證。

采用gene based/pathway based 關聯分析的方法，提高檢驗功效。

TWAS：《Opportunities and challenges for transcriptomewide association studies》

《Integrative approaches for large-scale transcriptome-wide association studies》

孟德爾隨機化

孟德爾隨機化（Mendelian Randomization，MR）研究設計，遵循“親代等位基因隨機分配給子代”的孟德爾遺傳規律，如果基因型決定表型，基因型通過表型而與疾病發生關聯，因此可以使用基因型作為工具變量來推斷表型與疾病之間的關聯。

SNP is associated with the exposure

SNP is not associated with 買粉絲nfounding variables

SNP only associated with out買粉絲e through the exposure

用虛擬機玩游戲怎么玩

如何用虛擬機來玩游戲，不少玩家都對這個問題感到很大的興趣，那么這個該如何操作呢?下面就讓我為大家一一介紹吧。

我的宿主機為華碩 筆記本 i7-2670qm 四核八線程處理器，HD6730顯卡，4GB內存，英特爾330 120GB 固態硬盤(SSD)，預裝 windows7 -64bit 旗艦版 操作系統 ，因為兼容性問題沒裝linux，虛擬機為vmware-workstation 9.0正版， win7 -32位旗艦版，分配了6個核，開啟顯卡加速，內存2GB，我沒看見有調節顯存大小的選項。

我在虛擬機里安裝了英雄聯盟LOL 和 火炬之光2，全高特效運行，手感和實機上差不多，基本沒有卡的時候，除了載入有點慢，因為沒在實機上裝過，也無從比較。那么 總結 如下：

Q：在虛擬機里玩游戲是否可行?

A：完全可行

Q：虛擬機玩游戲對硬件有何要求?

A：要切記虛擬機通常只能發揮宿主機性能的一半或者更少，因此越強的宿主機，我認為虛擬機的性能就越好(在不限制資源的前提下)。如果你的宿主機都不能玩這個游戲，那么虛擬機一定不可以。要玩游戲， cpu 的性能幾乎沒什么要求，對顯卡的要求最大。

因此我購買了cpu異常強勁的筆記本，從結果來看對虛擬機-游戲是不大好的，雖然hd6730也是張不錯的顯卡，顯存更高達2gb,但是和四核心移動版i7在cpu中的位置比起來是沒法比的。因此要達成這一目的，還是臺式的 DIY 機比較好，品牌機幾乎都很貧弱，要買到有好顯卡的機型可就貴了。

Q：對虛擬軟件有何要求?

A：這個我自己沒有體會，但據說VMware的3d性能是要比virtualbox好很多的。vmware 9.0尤其加強了3d性能，那么可以認為它就是現在的王牌。其他的諸如kvm之類，或許根本就沒有3d加速。但是最強的方案不是vmware，而是Xen，因為Xen可以把顯卡直接分配到虛擬機，讓虛擬機直接接觸顯卡，而不是虛擬軟件虛擬出來的虛擬顯卡，如此一來可以發揮近乎100%的性能。

另外Xen本身可以視為一個操作系統，啟動后不需進入任何系統而是啟動Xen，這和vmware是運行在windows下不一樣，如此一來也容易發揮最大性能。我看過Youtube上有人用Xen同時啟動2臺windows接在2個 顯示器 上對戰使命召喚，那是非常的華麗。但是配置Xen尤其是顯卡直推需要大量虛擬化的專業知識，而且單顯卡很明顯是不行的，將來有錢了我會像這個方向努力。。。

另：Virtualbox是免費軟件，VMware是WMware公司的收費產品。Xen是牛津還是劍橋發起的一個項目，免費

Q：對宿主機系統有何要求

A：理論上Linux和windows是都可以的。而且Linux因為穩定占用資源少可能更佳，但是鑒于Linux下只能用坑爹來形容的顯卡驅動，很顯然普通的虛擬用windows更佳

Q：對虛擬機系統有何要求

A：我自己沒有體會，但是據說vmware不支持XP在虛擬機中的3D硬件加速，鑒于XP實在太老了，和今日的虛擬化軟件不匹配也是情理之中，所以裝win7，但是鑒于win7的體積比較龐大，32位的在17GB左右，64位高達30GB，占用資源也是水漲船高，我體會在普通機械硬盤上xP可以流暢的跑，win7就卡了，因此ssd至少ssd加速是必要的。

Q：對游戲軟件有何要求

A：我非常懷念電腦廳(不是網吧)剛開始流行的那個時代，那時候打星際1，曹操傳，紅警95，從來不用擔心配置的問題，但是現在一切都不一樣了(完了，暴露年齡了。) 你要注意太新的游戲，同時對配置要求又非常高的，比如鬼泣，由于性能不足肯定是不能在虛擬機中跑的。

而由于我使用虛擬機的 經驗 是虛擬機普遍對太老的技術例如DX 7支持不足，因此如果一款游戲太老又使用了DX 7等3d加速，那么它的表現至少就是不能全屏，就憋屈在屏幕中間的一小塊區域里。這樣的游戲包括五年前甚至十年前的英雄無敵3，鐵血聯盟2等等(悲劇啊。)如果游戲雖老，但是沒有使用DX加速，例如文字avg，就是galgame。是沒有影響的。

所以你在虛擬機中裝的應該是比較新的，但是對配置不太敏感的游戲。話說3d效果有什么好啊，我換機器之后玩魔獸世界一開全高特效指望有沖擊性的不同，結果就那逼樣，除了看的清楚點沒啥區別。現在的游戲都墮落了，就跟現在的人一樣，我年輕那會玩金庸群俠傳，仙劍多好啊，前幾年我還玩呢，現在的游戲一味注重效果，游戲性啥的都不管了。

Q：在虛擬機中玩游戲有何必要?

A：至少我是不想在自己的機器上運行什么漢化版解除版之類的垃圾，你安個調試器看看他們背地里做了什么就知道了。

反叛的魯路修第三季的內容劇情

R2兩年后,名為弒神之劍的神秘教團突然出現,同一時間大量原黑色騎士團成員被暗殺,紅月卡蓮身受重傷昏迷不醒,修奈澤魯的Geass被解除為奪得王位開始秘密集結軍隊。

娜娜莉也遭到行刺,但刺客被ZORE(朱雀)殺死,另人驚奇的是刺客的真面目竟是一個十六七歲的少年,之后被抬走的刺客尸體竟消失了。

世界各地戰爭再起,娜娜莉在夢中多次夢見一個黑發少女。

杰里米亞啟動Geass能力消除器,娜娜莉所中的另一個Geass被解除。

原來魯路修和娜娜莉還有一個姐姐,第十六皇女莉露娜□V□不列顛在娜娜莉5歲時因心肌不全去世,出于某種原因,關于第十六皇女的存在被全部抹去。

真相揭曉,第十六皇女在十二年前與Code擁有者定下契約獲得可以將自己的意識附于他人身上的Geass,獲得Geass后不久病危,得到其契約者一半的Code,為保住性命沒暫時封印在神根島。

不久前封印被解除,和契約者一起成立弒神之劍教團,目的是使用阿卡夏之劍完成瑪麗安娜的愿望。

行刺娜娜莉的人和解除修奈澤魯的人都是她的契約者,暗殺原黑色騎士團成員的也是她的命令。

就在所有人都無法阻止第十六皇女準備啟動阿卡夏之劍之時出現在所有人面前的竟然是已經死去是魯路修和失蹤了兩年的C.C......

背景：

因意識到帝王家族的冷血，提出放棄王位繼承，父親就把魯路修兩兄妹送到日本（后淪陷為11區）作為政治的工具。

現于高中在11區私立高校阿修福特學園就讀，擔任學生會的副會長。

與c.c相識并被賦予了“Geass”的能力后，以“zero”的身份組建反抗組織“黑色騎士團”，反抗國家。

特殊能力：

Geass，意為“契約”、“王之力”。

原作的設定中，Geass擁有者可以使用作用于精神層面的超能力。不同的人物的Geass能力不同。

魯路修的Geass是能夠令對方絕對服從自己命令的“絕對遵守之力”。

限制是：

必須直視對方的眼睛，無法透過間接視覺（如電視屏幕、監視器）發生作用；

有效距離約為270米；對同一個人只能使用一次，但是如若Geass被消除，則可再次使用。

擴展資料：

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