irwin

歐文

歐文（Irwin）是學習作弊模式，標記作弊者並協助主持人評估潛在作弊者的AI。

依賴性

與Python 3.x兼容

Python圖書館

pip3 install pymongo python-chess numpy requests

• TensorFlow ：TensorFlow安裝指南

資料庫

• MongoDB ：MongoDB安裝指南

配置

創建conf/config.json

 {
  "api" : {
    "url" : "https://lichess.org/" ,
    "token" : "token"
  } ,
  "stockfish" : {
    "threads" : 4 ,
    "memory" : 2048 ,
    "nodes" : 4500000 ,
    "update" : false
  } ,
  "db" : {
    "host" : "localhost" ,
    "port" : 27017 ,
    "authenticate" : false ,
    "authentication" : {
      "username" : "username" ,
      "password" : "password"
    }
  } ,
  "irwin" : {
    "train" : {
      "batchSize" : 5000 ,
      "cycles" : 80
    }
  }
}

conf/config.json包含庫存魚，mongodb，tensorflow，lichess（身份驗證令牌和URL）等的配置...

建立一個分析玩家的數據庫

如果您還沒有分析玩家的數據庫，則有必要分析數百個玩家來訓練神經網絡。 python3 main.py --no-assess --no-report

關於

歐文（以鱷魚獵人的史蒂夫·歐文（Steve Irwin）的名字命名）最初是原始作弊網（現已棄用）的服務器名稱。這是作弊網的繼任者。

與作弊網絡類似，它在類似的概念上起作用，該概念可以分析遊戲的可用PV，以確定作弊的機率。

該機器人通過採用更模塊化的軟件設計方法來改進作弊網。 modules/core包含大多數通用數據類型，BSON序列化處理程序和數據庫接口層。由於使用Stockfish分析的簡化方法，它也要快得多。

modules/irwin包含歐文的大腦，這是張量學習和應用的地方。

歐文（Irwin）的設計是為了使modules/irwin可以用其他玩家評估的方法代替。

Env.py包含與Lichess，Irwin和數據庫處理程序交互的所有工具。

main.py涵蓋通過ENV訪問LiChess API（ modules/Api.py ）以獲取播放器數據；從MongoDB獲取記錄，使用Stockfish分析遊戲，使用TensorFlow評估這些遊戲，然後發布最終評估。