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    博乐棋牌2020-游戏, 社交媒体

    游戏, 社交媒体

    计算机程序和应用程序(app)统治了现代社会。您可能会发现该应用是万能的,游戏, 社交媒体, 联网, 健康, 瑜伽 冥想, 烹饪, 学习新语言, 播放音乐和视频,甚至约会!无论你需要什么,您可能会找到符合您需求的应用,如果找不到您可以确定有人在世界某个地方开发此应用程序。

    我们生活的世界已经改变,我们知道的扑克也是如此。随着技术的进步,玩家用来分析和研究游戏的工具正在变得越来越先进。在本章中,我们将分析玩家用来改进其策略的一些最重要的程序和应用程序。

    胜率计算器

    EquityCacuator在扑克界很早就存在。而且,毫无疑问,它们是任何正统玩家武器库中最基本的武器。了解底牌之间的相互作用, 洞牌对抗范围 对抗范围是成为成功玩家的第一步。

    自从PokerStove于2008年首次发布以来,获胜率计算器已经发展了很多。那时候,获胜百分比计算器非常粗糙,并且提供的功能非常有限。现在,Winrate计算器(如PowerEquiab)提供多种功能,包括赢率图表, 热图 范围分析 等等

    优点

    输入范围和计算获胜百分比的过程非常直观,易于使用。

    多人锅赢率计算

    能够创建自定义的可玩性配置文件(可支付性)

    快速获胜率计算

    坏处

    计算受到获胜百分比和简单数学的限制

    不提供EV或任何策略建议

    有限的翻转后范围分析

    范围分析工具

    拥有范围分析工具(例如Fopzia)的玩家可以输入底牌范围,确定范围如何在任何可能的翻牌圈中相互作用。范围分析工具将孔牌范围划分为顶级对, 三件套 同花顺 后门直抽等类型。

    优点

    根据底牌组合显示获胜百分比

    可用于分析孔卡消除效果

    根据转牌和河牌类型过滤

    快速计算

    易于使用

    坏处

    不提供EV或任何类型的策略建议

    无法用于构建复杂的决策树

    对平视分析最有用

    翻牌前实用程序有限

    电动汽车决策树

    借助CardRunnersEV等电动汽车决策树工具, 您可以创建代表玩家的行动和决策树,并计算每个决策点的EV。

    优点

    显示不同动作的EQ和EV。

    SNG和MTT决赛桌有用的ICM计算

    创建复杂的树和脚本函数的能力(使用编程语言来自动化一系列任务)

    多人底池计算

    有用的翻牌前和翻牌后分析

    能够将赏金和佣金纳入计算

    解释孔卡消除效果和聚集效果

    坏处

    需要很多投入包括玩家在每个决策点的射程, 锅大小 投注规模 提高规模和切屑深度

    树的创建和策略分析可能非常耗时

    计算EV需要了解对手的完整策略或使用一些假设

    陡峭的学习曲线

    纳什计算器

    在现代的GTOSover软件出现之前,像HodemResoucesCacuator这样的Nash计算器是MTT播放器和SNG播放器的首选工具。他们擅长计算翻牌前的全下/全下策略,尤其是在玩家没有通话范围的浅筹码情况下。

    但,他们不支持翻转后播放如果您要计算的筹码范围深到全押下注规模,您将被迫应用动作抽象(actionabstraction)。您可以完全排除玩家的非全押加注选项,允许任何通话,但是假设在翻牌后不再有任何下注,让两个玩家继续检查。两种抽象将产生错误的翻牌前策略。排除看涨期权会迫使防守球员使用更近的距离,从而伤害他们。因此, 计算器建议使用比最佳范围宽的范围,这个范围内往往有好的阻挡卡,与此同时, 翻转后的可玩性被忽略。在翻牌圈后检查有助于在翻牌圈前跟注的玩家。因为他们所有的边缘卡都将达到100%的底池赌注,这导致呼叫范围比最佳范围更大。有两个选项限制了Nash计算器在Deep Chip Poker中的应用。使它们仅适合全包/折叠方案。

    游戏,

    优点

    特别擅长计算无法解释的总压力

    快速计算

    翻牌前MES策略计算

    展示翻牌前策略和EV

    支持比赛的赏金计算

    决赛桌计算

    坏处

    不支持翻转后播放

    不考虑孔卡排斥效应或聚类效应

    GTOSover和人工智能(AI)

    1997年卡斯帕罗夫 世界上最好的棋手, 被IBM的超级计算机Deep Blue击败。他的失败被用作人工智能将有一天超越人类智能的信号。

    自深蓝色获胜以来,人工智能已朝着人类的最终失败迈出了巨大的步伐。在2015年,DeepMind开发的AI AlphaGo(AphaGo)成为第一个在19x19的板上玩人类职业围棋选手的计算机围棋程序。2017年5月,Alpha Dog击败了Ke Jie, 当时世界排名第一的棋手。Go是一款具有10170个变化版本的游戏。同年晚些时候,DeepMind发布了AphaZero,震惊世界的象棋和将棋AI,达到超人的游戏水平,击败了世界冠军节目Stockfish和Emo。国际象棋有1047种变化,将棋有1071种变化。然而,击败最好的人类玩家并不意味着解决游戏。人工智能足以击败最优秀的人类玩家,但是另一种AI可以制定更好的策略,击败以前的AI。这个周期可以永远持续下去。解决游戏需要计算公平竞争中不可能输掉的GTO解决方案。

    游戏,

    直到这一刻,人与人之间竞争的每一个完美的信息游戏(例如国际象棋或西洋跳棋)都已经解决。在扑克等不完善的信息游戏中,玩家看不到其他玩家的牌。解决这类游戏会带来额外的难度。

    Jonathan Schaeffer教授在2007年完全解决了具有5x1020可能动作的检查器。单挑限制德州扑克(HUHE)是德州扑克的最小变种。它有3。19x1014决策点。虽然这个数字比棋子小,但是,HUHE的信息功能不完善,使它成为具有挑战性的游戏,很难玩和解决计算机问题。

    第一个完全解决的扑克游戏是HUHE,由Aberta Cepheus扑克项目在2015年解决。他们的CFR +算法由包含200个计算机节点的计算机集群执行,每个计算机节点配置有24 2。1G Hz AMD芯片,32G内存和1TB本地磁盘。

    有关Cepheus的更多信息,请参见网站。

    1月30日, 2017年,卡内基·梅隆大学(Carnegie Mellon University)开发的人工智能眼镜蛇在120个挑战中击败了许多顶级单挑无限德州扑克大师,000手。

    单手无限注德州扑克有10160种情况。超过宇宙中所有原子的数量(1080)。这种AI需要一台由600个节点组成的超级计算机,每个节点具有28个核心处理能力,总共需要2人才能完成任务并击败人类玩家。7 PB(1 PB = 250字节)的数据。

    有关ibratus的更多信息可以在这里找到:

    cmu。edu / news / stories / archives / 2017 / January / AI-beats-poker-pros。htm

    尽管扑克机器人每天都变得越来越聪明,但是由于目前的计算能力,他们的工作仍然受到一些限制,特别是对于无限德州扑克和PO的多人彩池情况。尽管HUHE已完全解决,易卜拉图斯的实力足以击败人类玩家单挑对抗无限德州扑克。但是其他扑克变种,包括锦标赛, 6人桌和全桌扑克还远远没有完全解决。

    即使没有找到超过两名玩家的德州扑克游戏的完整解决方案好玩的棋牌游戏打钱,但是复杂的游戏可以细分为小游戏, 易于解决的零件。使用现代的Sover软件, 超级计算机 有限的下注规模和正确运用策略抽象,可以计算出无限德州扑克的大约GTO游戏玩法。

    商业人工智能软件

    基于人工智能的无限德州扑克软件(例如PokerSnowie)是一种通过与数十亿手对抗而研究该游戏的工具。他们最初采用了完全随机的策略,在每只手的末尾,成功的游戏玩法得到加强,减少不成功的游戏玩法,随着时间的流逝,导致它们的策略不断改进。

    优点

    快速和容易使用

    很少需要用户输入

    没有大的硬件要求

    提供从在线扑克中导入历史游戏并基于AI策略对其进行评估的功能。

    提供翻牌前和底牌范围的建议

    用户可以挑战人工智能,获取统计信息和错误评估

    坏处

    没有真正解决GTO战略,AI的输出只是软件在对抗自身时认为更好的策略

    有限或固定的下注规模

    人工智能无法解释为什么这样做,结果无法验证

    无法计算对弱势玩家的剥削策略,该计划仅提供其核心策略

    策略会随着时间而改变,这使得很难学习

    无法保证可开发性

    GTOSover软件

    Sover软件是用于翻牌前和翻牌后游戏的纳什均衡计算器。市场上有几种Sover软件。它们提供了各种不同的功能集。在写这本书时,大多数商业Sover软件都可以针对特定范围和下注规模的任何单挑情况计算纳什均衡策略。而且它具有很高的准确性(可利用性较低)。

    一些Sover软件可以计算多人游戏底池位置的翻牌前和牌后Nash平衡,有些Sovers甚至可以解决更复杂的游戏,例如, 底池限注奥马哈。

    必须以某种方式确认策略是GTO策略或非常接近GTO策略的说法。如前所述,尚未发现无限量德州扑克的完整解决方案,如果某人声称在特定扑克情况下具有给定抽象内的GTO解决方案,必须有一种科学和数学的方法来验证此主张,除此以外, 任何人都可以说他们已经解决了这个游戏,并且正在使用真正的GTO游戏。

    纳什距离(NashDistance)

    E-Nash平衡或Epsion平衡是接近Nash平衡的策略的组合,它大约满足纳什均衡的条件。纳什均衡策略最大程度地提高了抵制克星(最坏情况的对手)的效用,这意味着在零和游戏中不会输掉。在复杂的博弈中,纳什均衡通常是不可能实现的。相反,E-Nash均衡一词用于指仅在最坏的情况下对对手失去价值的策略。

    E有时指的是纳什距离(NashDistance),因为它可以用来验证任何策略与纳什均衡策略之间的距离,即使您不知道真实的平衡是什么样子。

    计算纳什距离

    一旦有了您认为是GTO的策略对,纳什距离的计算过程非常简单。首先,您计算两个参与者的EV,然后,您针对玩家2计算玩家1的MES策略。看看EV有多少改善,并称为玩家1 E1的EV增益,然后,对播放器2执行相同的操作。计算玩家2对玩家1的MES策略看看EV有多少改善,并将其称为EV增益E2。E1和E2之间的最大数字是Nash距离。如果这个数字是0,然后你碰巧处于纳什均衡,您的策略是真正的GTO。如果这个数字很大,那你离GTO很远如果您接近GTO,这个数字将相对较小。

    大多数现代的GTOSover软件都报告其解决方案的纳什距离。E.G,PioSover报告Nash距离占底池的百分比,它可用于设置Sover所需的精度以完成计算。一般来说,任何GTO解决方案的运行时间越长,所得的E(纳什距离)较小。遗憾的是,一旦E变得很小,大多数GTOSover都会反复迭代,因为他们无法提供完美的GTO游戏玩法。一旦E变得很小,期望任何对手都在这种程度上剥削您是不现实的。因为这首先要求您对每个节点上的每个孔卡组合使用与Sover相同的播放方法。然后让对手知道您在每个简单决策点的确切策略,并根据您的E-GTO策略计算MES策略。此外,对手也需要完美地执行自己的MES策略,以便能够从您身上提取尽可能多的EV。因此,可以肯定地说,对E的任何剥削都是不可能的,您不必担心。其实,当E很小时对于人类玩家 电子GTO与完美GTO并无不同。

    游戏,

    亲自,我喜欢将flop GTO解决方案运行为0。锅尺寸精度为35%。随着范围的扩大,芯片对锅的比率增加,策略树的复杂性增加了,达到较小的Nash距离更困难,完成计算所需的时间越长。至于PioSover的翻牌前模拟计算,翻转前范围的收敛比翻转后范围的收敛快得多。模拟的大部分可公开性来自河床游戏,因此阈值(阈值)可以较小,可利用性可以通过bb / 100来衡量。我最喜欢的PioSover翻牌前模拟阈值为3。5bb / 100。

    这些阈值是完全任意的,但是玩家似乎同意他们足够出色,因为当纳什距离很小时,该策略的变化不大。

    在其他Sover软件(例如MonitorSover)中,大多数的可利用性来自于由于翻牌后抽象造成的次优的翻牌后游戏。目前尚不清楚这对翻牌前范围的影响,因此, 不可能回答翻牌前范围的可利用性问题。我设定了一些基准并比较由Monker开发的私有GTOSover的翻牌前和翻牌后模拟, 皮奥和我的个人团队发现使用高抽象设置时该策略非常接近。在PioSover成为主流之前,我也设定了许多基准测试使用其他工具的结果,这些发现与先前的知识和理论是一致的。

    简而言之,即使德州扑克游戏尚未完全解决,我相信GTOSover软件的策略非常精确,可以用来增进我们对这款游戏的理解,帮助我们在扑克桌上做出更好的决定。

    PioSover

    PioSover是当前市场上最受欢迎的Sover软件。它使用主观设置的初始范围, 筹码大小和下注规模,以解决单挑无限德州扑克的平衡策略,达到用户所需的精度。

    优点

    显示中奖百分比, EV, EQR和完整策略

    非常精确的结果

    可以计算MES策略和MinES策略

    摘要频率分析和报告功能

    解决无限注德州扑克和无限注德州扑克

    与其他扑克工具高度兼容

    先进的脚本功能

    ICM计算器

    翻牌前求解器(仅适用于抬头位置)

    出色的用户支持

    坏处

    首先,用户界面可能会有些混乱,但是一旦弄清楚,操作变得非常简单。

    完成GTO计算可能需要很多时间,这取决于树的大小, 切屑的深度, 和游戏范围。

    陡峭的学习曲线。有效地使用它需要一定程度的扑克知识。

    对硬件的要求很高。解决方案的复杂性受到计算机性能的限制,因此, 使用多个下注比例运行深筹码模拟可能需要系统升级。特别是在使用翻牌前求解器时。

    只解决单挑情况

    保存完整的模拟需要大量数据存储,因为为了节省硬盘空间,Pio文件可以保存河流策略,浏览模拟时将重新计算河流策略。

    正确设置仿真可能很困难,特别是对于新用户。但,模拟开始后,解决方案导航简单直观。

    MonkerSover

    MonerSover是市场上最全面的Sover软件。使用一些抽象技术来缩小游戏规模,它可以从任何街道开始,以解决任何数量的玩家的德州扑克和奥马哈局势。

    优点

    解决复杂的多人底池NHE和PO情况。但,解决更大的能力 更复杂的游戏需要付出代价。使用抽象来减少游戏规模会导致解决方案的准确性降低。

    最终的仿真易于浏览

    ICM计算

    可以根据泵送的效果调整模拟

    能够将多种形式的范围手动导出到其他工具

    坏处

    图形用户界面似乎有点粗糙,用户容易感到费劲,特别是对于那些不熟练计算机操作的人。

    非常陡峭的学习曲线

    需要高性能硬件。用于运行Monker模拟的计算机越强大,您可以使用更好的抽象设置,所得的解决方案也更加准确。这迫使用户建造超级计算机或租用大型服务器来解决高精度解决方案。

    树的生成过程可能很长,需要很多时间

    取决于树的大小,翻牌前的树可能需要数周才能完成。

    有限范围的分析工具

    缺乏生成汇总报告的能力(汇总来自多个触发器的数据)。

    GTO扑克培训网站应用

    GTO培训应用程序(例如GTOPoker)为各种扑克变体提供了各种预先计算的GTO策略,包括六人桌和单挑常规赛, MTT锦标赛, 单挑SNG锦标赛 以及具有多个筹码深度的3人JackpotSNG锦标赛。它们使想要了解GTO游戏玩法但对自己的计算不一定有兴趣的用户更容易理解高级GTO策略。

    优点

    无需安装或复杂的计算机要求

    提供专家使用最先进的私人或商业GTOSover开发的高精度GTO策略

    易于使用,具有流畅直观的用户界面

    实时建议无需等待计算完成。

    随着时间的推移海量解决方案库不断增长

    需要最少的用户输入

    常规局解决方案根据抽水情况进行调整

    翻转后的高级分析

    坏处

    固定下注比例

    无法计算针对弱势玩家的剥削策略(该程序仅提供GTO核心策略)

    仅限于预先计算的GTO解决方案,因此,用户无法进行自定义计算

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