摘要:这里给出一个基于深度神经网络学习的跳一跳辅助,目的不在于获得高的分数,而是为了可以有一个学习的机会。
其实发展到现在,跳一跳已经不如之前那么火热了。从最初的 POST 直接改分再到 Python 截图识别像素点计算距离跳跃,各种各样的辅助呈出不穷,而微信方面也加强了反外挂的机制,大量的手动玩家都会被误杀了。对于之前 POST 改分的人就直接被加入黑名单,永远都是零分。这里给出一个基于深度神经网络学习的跳一跳辅助,目的不在于获得高的分数,而是为了可以有一个学习的机会。
PyTorch这个项目使用的是 PyTorch 这个深度学习张量库,首先安装一下,在 Mac 下 PyTorch 的安装非常简单:
pip3 install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl pip3 install torchvision
其他系统的可以去官网看一下安装命令,要注意的是 Python 的版本和是否有 GPU。
Android安卓下需要安装 ADB 依赖,IOS 的话需要安装 WDA。安装 ADB 很简单:
brew cask install android-platform-toolsIOS
安装依赖
IOS 安装 WDA 稍微复杂一些,首先升级 XCode 到最新版,然后安装 Carthage:
brew install carthage
安装 Node:
brew install node
安装 libmobiledevice
brew install imobiledevice iproxy 8100 8100
克隆 WDA 的代码:
git clone git@github.com:facebook/WebDriverAgent.git
执行安装脚本:
./Scripts/bootstrap.sh
执行完成后,直接双击打开WebDriverAgent.xcodeproj这个文件。
2.设置证书
安装到真机上都是需要证书签名:
接着在TARGETS里面选中WebDriverAgentRunner,用同样的方法设置好证书:
3.运行测试
首先菜单栏选择目标设备:
Product --> Destination --> Device
选择 Scheme:
Product --> Scheme --> WebDriverAgentRunner
运行测试:
Product --> Test
此时控制台界面可以看到设备的IP,给出的IP和端口,加上 /status 合成一个 url 地址,例如 http://10.0.0.1:8100/status,然后浏览器打开,如果出现一串 JSON 输出,说明 WDA 安装成功了。
项目环境都测试好了之后,克隆项目代码:
git clone git@github.com:songrotek/wechat_jump_end_to_end.git
切换到项目里面运行:
python run_ios.py
python run_android.py
欢迎关我的个人公众号:左手代码(有运行视频,还有福利与你同在~)
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