The Last Man Можно Ли Играть В Казино

Last Man

В новой версии игры начинается новая линия квестов. Начать вы ее сможете, путешествуя по второму городу в любой день начиная с го. Сейчас она вас приведет в две новых локации, а в ближайших обновлениях и к новым встречам и событиям.

Так же в игре есть и изменения. Во-первых, я немного изменил работу со звуком, это экспериментальный фикс, и возможно понадобится еще доработка. Если у вас появились проблемы со звуком, в последних обновлениях игры, сообщите в комментариях, исправило ли это вашу проблему.

Случайные ивенты в казино тоже исправлены, в одном из последних обновлений была ошибка, и шанс их появления упал до очень низкого уровня, сейчас он будет нормальным.

Ну и ивент со стрельбой, больше не будет попадаться, если у вас нет пистолета 🙂

Если вы хотите помочь сделать переводы или отредактировать тексты, пройдите по этой ссылке.

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Публичная версия (PC)

Ссылка для скачивания и список изменений доступны на странице игры.
[/su_note]

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Клубная версия (PC/Android)

Ссылка для скачивания и список изменений доступны в Private Club.
А также:
&#; Android версия игры
&#; % прохождение

Информация о клубе
[/su_note]

The new version of the game begins with a new line of quests. You can start it, when you’re traveling around the second city in any day since the 36th. Now it will bring you to the two new locations, and in the future updates – to the new meetings and events.

Also in the game there are some changes. Firstly, I had changed a little work with sound, this is an experimental fix, and may need further modification. If you have any problems with the sound, in the latest updates of the game, please notice in the comments if this fixes your problem.

Random event at the casino is also corrected, in a recent update was a mistake, and the chance of their appearance fell to very low levels, now it will be normal.

Well, about the shooting event &#; you will not see this event if you don’t have a gun 🙂

If you want to help make translations or edit the text, click here.

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Public build (PC)

The full list of changes and download links are available at game&#;s page.
[/su_note]

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Private Club build (PC/Android)

The full list of changes and download links are available in Private Club.
Also:
&#; Android version
&#; % Walkthrough

More info about club
[/su_note]

Hello, world!

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил, я учусь на втором курсе Южно-Уральского государственного Университета и одни из самых любимых вещей в моей жизни - это программирование и азартные игры.

Уже около года я занимаюсь машинным обучением, а значит пора закрепить полученные навыки на практике. Тема исследования казино давно меня интересовала, а знакомство с sklearn и компанией дало мне обширный арсенал для этого.

Сегодня мы будем считать чужие деньги, писать парсер, исследовать данные, создавать модели машинного обучения и смотреть мемы.

Идея обыграть рулетку не нова, в отличие от идеи сделать это с помощью нейронных сетей. Немного погуглив, я наткнулся в основном на модели для игры в блекджек(21).

P.S. Данная статья не является рекламой азартных игр или конкретного сайта. Автор неоднократно проигрывал крупные суммы и не рекомендует никому связываться с казино или ставками.

Представляем вам злодея

В качестве противника будет выступать популярный сайт-рулетка по Counter Strike: Global Offensive - CSGOFAST. На этом сайте присутствует более десяти видов азартных игр, а в качестве валюты используются скины на оружия из игры CS:GO.

Мы будем пытаться обыграть евро рулетку, вернее её аналог c сокращенным количеством номеров. Выбор именно этого сайта обусловлен несколькими причинами, одна из них - личные счеты:) Об остальном будет сказано далее.

Правила игры

Руле́тка  — азартная игра, представляющая собой вращающееся колесо с 36 секторами красного и чёрного цветов и м зелёным сектором «зеро» с обозначением нуля. Игроки, играющие в рулетку, могут сделать ставку на выпадение шарика на цвет (красное или чёрное), чётное или нечётное число, диапазон (1—18 или 19—36) или конкретное число. Крупье запускает шарик над колесом рулетки, который движется в сторону, противоположную вращению колеса рулетки, и в конце концов выпадает на один из секторов. Выигрыши получают все, чья ставка сыграла (ставка на цвет, диапазон, чётное-нечётное или номера).

Вот какое определение предлагает нам Википедия. Мы же будем иметь дело с упрощенной версией, в которой ставки принимаются только на выпадение цвета, а количество номеров уменьшено. Да и никакого крупье тут нет, обычные числа, сгенерированные компьютером :)

Как работает рандом

В начале раунда(то есть до ставок) на стороне сайта выбирается случайное число от 0 до 1. По окончании раунда оно домножается на 15 и округляется до целого в меньшую сторону. Получившееся число - номер победного сектора. Чтобы сайт не подкручивал рулетку как угодно ему, с самого начала раунда нам доступен SHA хеш случайного числа, которое выбрал сайт, а после раунда и само число, соответственно пользователь может самостоятельно пропустить его через SHA алгоритм и убедиться в честности.

Сайт не может подкрутить, так как победный цвет известен до ставок.

P.S. Для тех, кто не знаком с шифрованием, SHA это такая штука, которая преобразует одну последовательность символов в другую, при этом в обратную сторону так сделать довольно тяжело(практически невозможно). В этом и прикол.

Перейдем к делу

Для начала нужно определиться с данными, на основе которых наша модель будет предсказывать цвет следующего выпадшего числа. Максимум, доступный на сайте в реальном времени - результаты 50 последних игр, а также денежные ставки на текущую игру. Чтобы наша модель не нуждалась в дополнительном сборе наблюдений и её можно было использовать из коробки без ожидания, будем делать предсказание следующего цвета на 50 играх. Соответственно, наш первый шаг - написать парсер для сбора данных.

Мы будем использовать Python и библиотеку Requests-HTML, обычный requests не подойдет, поскольку для доступа к результатам игр нужно предварительно выполнить на странице весь JavaScript. Результаты будем записывать в .csv файлы. Также я не стал заморачиваться над причесыванием данных во время сбора, ведь гораздо легче сделать это парой команд из Pandas.

Объявим класс парсера. Он будет иметь две функции, одна из них будет подгружать историю игр, другая собирать информацию о проходящей в данный момент(это две разные страницы, соответственно и функции две). То есть, информацию о денежных ставках мы можем получить только из текущей игры, а выпавшие номера для всех 50 прошедших.

Парсер будет загружать HTML страницу, рендерить весь JavaScript, выбирать текст из контейнера '.history-wrap'(он содержит результаты 50 последних игр - то, что нам надо) а затем возвращать удобный список из результатов игр.

Аналогичным образом работает и вторая функция. Иногда случается момент, когда на странице отсутствует '.game-bets-header', поэтому добавлена проверка.

Поместим все это дело в цикл, который будет скачивать данные с заданными интервалами и записывать полученные результаты в файл. Он будет скачивать информацию о денежных ставках гораздо чаще, чем длится одна игра, поэтому запись будет создаваться когда таймер до начала меньше единицы, либо равен 25(момент, в который рулетка крутится и информация о ставках уже не может изменится)

Ну, теперь оставляем все наше дело на парочку недель, чтобы оно в фоне сохраняло результаты игр

Поиграем

Пару дней прошло, данные собираются, но их еще слишком мало для анализа, а значит пока можно заняться другим. Пойдем на эту рулетку и посмотрим, какую точность предсказаний мы получим без использования математики(повторяю, исключительно в исследовательских целях!).

Я выделил 3 консервативных метода игры:

1) Игра без стратегии

Я просто полагался на удачу и интуицию, угадывая числа. На поле присутствует 7 черных, 7 красных и 1 зеленый сектор. Значит, при ставке на красное/черное мы имеем вероятность победы 7/15 или же По факту так играет большинство

Сыграв игр(без ставок), я угадал верно 45/ выпадений, что уже довольно близко к аналитически вычисленному значению. Забегая вперед, построим графики с помощью matplotlib и Pandas.

Зеленое - я угадал цвет, красное - я ошибся, серое - правильный ответ при моих ошибках. Стоит заметить, что precision и recall зеленого составляют два ноля:) Иначе говоря, ни один раз, предсказав ноль, я не оказался прав и не угадал ни одного действительно выпавшего ноля

2) Мартингейл

Стратегия заключается в том, чтобы начиная с малой суммы увеличивать ее на 2 в случае пройгрыша и ставить на тот же самый цвет.

Пример: 1 красное-проиграл-2 красное-проиграл-4 красное-проиграл-8 красное- выйграл(окупился на 1 единицу)- 1 красное Тогда выйгрыш всегда будет покрывать потери, а еще и давать прибыль в размере первой ставки.

Пусть S - начальная сумма.

Сформулировать это математически можно так: для того, чтобы сделать n ставок, нужно потратить S*(2^(n) - 1) валютных единиц. При этом вероятность проиграть будет выглядеть так: ^ n. Данная стратегия не терпит единого поражения, поскольку оно означает потерю баланса. Главный минус - сумма растет в два раза с каждой ставкой. С другой же стороны очень сложно поверить в выпадение, допустим, 20 черных подряд без подкруток(на деле автор видел 23 черных подряд). Измусоленная тема - ошибка игрока.

Сделаем вывод о данной стратегии во время анализа.

Посмотрим на сумму ставки при количестве игр n:

Иначе говоря, играя по Мартингейлу с запасом на 20 пройгрышей, вы будете рисковать миллионом ради одного рубля в почти самом плохом случае(в самом плохом вы проиграете:)). Хочу напомнить, что одна игра идет порядка 40 секунд, а вы будете получать по 1 единице прибыли с каждой игры. Для реальной прибыли надо начинать хотя бы с 10 рублей, и иметь в запасе 10 миллионов на запас из 20 игр.

3) Мартингейл++

До этой стратегии я(как и миллион других гениев-игроманов) додумался сам. Ждем, пока на рулетке выпадет одинаковых цветов на холостом ходу, а затем начинаем ставить по Мартингейлу.

Проблема в том, что если играть по 10 рублей и ждать выпадение 7 цветов в ряд, вы скорее состаритесь, чем станете миллионером.

Тем временем, наблюдения уже собрались.

Приведем данные в порядок

Вряд ли мы будем учить нейронку предсказывать соленый хэш, поэтому эти данные нам ни к чему. Время дается с точность до минут, оно мне не пригодилось.

Денежный датасет

Общий датасет

Теперь мы объединим 2 датасета в один

Исследование

2 вещи, которые всегда меня интересовали - какое максимальное количество раз какой-то цвет не выпадал и сколько казино получает прибыли. Будем добираться до сути.

Выяснили, что красное выпадало подряд 11 раз, черное 12, зеленое - 3.

Также нужно посчитать кол-во игр, которое какой-то цвет, наоборот, не выпадал.

Красное не выпадало 16 игр подряд, черное 17, зеленое 95(!). Внимание на графики.

Я могу сделать для себя какие-то выводы. Еще совсем недавно я пытался ждать игр без зеленого, а затем начинал на него ставить до победного. Зная, что частенько зеленое не выпадает и 30+ раз, больше играть я по такой стратегии я не буду(хотя, кого я обманываю).

И самое главное - Мартингейл. 17 раз подряд. Рискуем тысячей денежных единиц ради одной. Если же начинать играть с середины, допустим, с восьмого выпадения - будем рисковать единицами ради одной. И никто не гарантирует, что больше 17 раз подряд серии не будет. Стоит ли оно того? Решает каждый сам.

Далее - прибыль сайта

За одиннадцать тысяч игр, с учетом пропущенных, сайт получил прибыль в размере долларов или рублей по текущему курсу. Я собирал данные 10 дней. Неплохо, однако

Ну, напоследок взглянем на то, как выглядит график числа раунда за игр.

Увидеть какие-то паттерны на данном графике невооруженным глазом невозможно.

Построение моделей

Я решил использовать 3 вида входных/выходных данных модели:

1) Предыдущие цвета -> следующий цвет

2) Предыдущие числа -> следующий цвет

3) Предыдущие числа -> следующее число

Создадим колонки с предыдущими выпадениями чисел(иначе говоря лагами)

Аналогичным образом будем создавать и лаги цветов для будущих моделей.

Теперь первую колонку(без задержек) можно использовать в качестве вектора ответов, а 50 колонок лагов в качестве матрицы признаков.

Перебор

Я опробовал линейные и логистические регрессии с разными гиперпараметрами на трех вариантах входных/выходных данных. Код практически не отличается, поэтому прикреплю один пример

Итого опробовав 5 регрессий, а затем и пару полиномиальных и все это с разными гиперпараметрами, добиться точности выше не удалось(да и такая точность скорее всего получилась из-за удачно подобранного random seed, т.е. случайного фактора)

Далее в бой пошли случайные леса. И код, и результат там сильно схожи с предыдущими, поэтому прикреплять их не вижу смысла.

Neural Networks

На самом деле, результаты простых моделей уже подбили мою веру в успех, но, как говорится, попытка - не пытка.

Попробуем обучить модель с двумя скрытыми слоями по и нейронов в каждом, и выходным слоем из трех нейронов, отвечающим за вероятность выпадения каждого цвета.

Внимание на последние эпохи:

Внезапно(или нет?) количество потерь сократилось до Ура? Нет. Наша модель просто переобучилась и заучила ответы на тренировочной выборке. Посчитав accuracy, получаем , что даже хуже, чем у полиномиальной регрессии

Напоследок я попробовал другие конфигурации нейронов и даже модель с денежными ставками, но ничего путного из этого не вышло. Жаль

Заключение

К сожалению, нейронные сети это не магия, а всего лишь крутое применение математики. Я не стал миллионером, но зато получил ответы на вопросы, которые не давали спать по ночам и прокачал свои скиллы. Возможно, собрав больше данных, закономерность получится найти, но об этом мы узнаем уже в следующей части статьи, если она будет)

Ссылка на ноутбук в Colab

Ссылка на данные

А на этом я с вами прощаюсь. Надеюсь, не навсегда.

Ирландия продолжает вносить коррективы в предстоящую реформу игорного бизнеса, при этом инсайдеры отрасли проявляют беспокойство

Розыгрыши Гэльской атлетической ассоциации (ГАА), клубные лотереи и другие мероприятия по сбору средств должны проводиться с соблюдением "водораздела" в 9 часов вечера, как это предусмотрено законопроектом ирландского правительства об азартных играх. Это последняя группа, на которую распространяются ограничения в связи с реформой игорного бизнеса в Ирландии.

Руководящий комитет GAA осознает последствия продвижения подобных инициатив в Интернете до этого времени, а не в установленный восьми- и полуторачасовой ночной период. Законопроект гласит: "Лицо не должно сознательно рекламировать или заставлять другое лицо рекламировать соответствующую игорную деятельность на телевидении, радио или в аудиовизуальных средствах массовой информации по требованию в период с утра до вечера".

Это также означает, что розыгрыши "Выиграй дом" или "Выиграй автомобиль", а также конкурсы типа "Last Man Standing" должны будут подчиняться ограничениям, запрещающим рекламу азартных игр в часы, когда дети находятся в Интернете.

В настоящее время денежные розыгрыши GAA должны быть лицензированы и сопровождаться ежегодным сертификатом. Однако предложение о том, что для благотворительных акций, общая сумма выигрыша в которых не превышает 2 евро, разрешение не требуется, может пересмотреть порядок лицензирования.

Лотерея не может превышать 30 евро в неделю или 3 евро за игру для игорной лицензии на благотворительную лотерею. Для разовых мероприятий не допускается сумма, превышающая евро. Максимальный вступительный взнос для обычной или разовой лотереи не требуется.

Ранее GAA уже голосовала за запрет рекламы азартных игр на командах, когда 98% делегатов конгресса поддержали это предложение в году. Он направлен на запрет спонсирования мероприятий, где большинство людей - дети, а также клубов или организаций, членами которых являются дети.

Правила GAA гласят: "Игроку, команде, члену руководства команды или официальному представителю матча, участвующему в игре, строго запрещается делать ставки на исход любого аспекта игры". Наказание за это рассматривается как проступок, дискредитирующий ассоциацию.

Эмма Родригес

Эмма Родригес - корректор в Big Blind, имеет семилетний опыт работы и пятилетний опыт работы в сфере онлайн-гемблинга. Она играет важнейшую роль в поддержании качества контента, обеспечивая безошибочную и удобную для чтения информацию об игорном бизнесе.

Очередная игра в выходные на моём Телеграмм Канале. Вопросы и пояснения. Как и в прошлый раз предлагаю попробовать решить задачи, а уже потом переходить к пояснениям.

Преамбула к игре:

Выходные, время немного развлечься и порешать задачки. В этот раз я решил коснуться вопроса, который хорошо бы знать людям, которые занимаются инвестициями, управлением портфелями, создают и тестируют свои торговые стратегии. Но вопросы я придумал из области социального характера, так как математика в них одинаковая.

Поехали!

👇👇👇

Финансовое издание решило провести исследование по финансово-экономически вопросам среди ти эмитентов, чьи акции торгуются на Московской Бирже.

Вопрос 1

По оценкам отдела занимающегося опросами, в лучшем случае из всех представленных эмитентов пройти анкетирование согласятся не более 30%. Какова будет статистическая ошибка полученного исследования если её рассчитать самым простым и быстрым способом?

a) 3,16%

b) 4,92%

c) 5,16%

d) 5,77%

e) 6,32%

Вопрос 2

Сколько финансовому изданию надо потратить дополнительно денег, чтобы уменьшить ошибку исследования на 1,5 процентных пункта, если известно, что себестоимость одного анкетирования составляет 5 тысяч рублей.

войтиРегистрация

Last Man

В версии мы продолжаем знакомство с Верой. Нас ждет новая небольшая сцена с ней по дороге во второй город.

Так же обновлено казино. Случайные события с девушками теперь не привязаны к первым главам, и могут попасть в любое посещение. Исправлены некоторые баги с ним. И добавлена новая девушка 🙂

Исправлены некоторые баги со стабильностью игры.

Если вы хотите помочь сделать переводы или отредактировать тексты, пройдите по этой ссылке.

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Публичная версия (PC)

Ссылка для скачивания и список изменений доступны на странице игры.
[/su_note]

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Клубная версия (PC/Android/iOS/Mac OS)

Ссылка для скачивания и список изменений доступны в Private Club.
А также:
&#; Android версия игры
&#; iOS/Mac версия игры
&#; % прохождение

Информация о клубе
[/su_note]

In version , we continue an acquaintance with Vera. There is a new small scene with her on the road to the second city.

Also updated the casino. Random events with girls unattached to the first chapters, and can spawn at any visit. Fixed some bugs with it. And a new girl added 🙂

Fixed some bugs with the stability of the game.

If you want to help make translations or edit the text, click here.

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Public build (PC)

The full list of changes and download links are available at game&#;s page.
[/su_note]

[su_note note_color=&#;#efefe9&#; radius=&#;10&#;]Private Club build (PC/Android/iOS/Mac OS)

The full list of changes and download links are available in Private Club.
Also:
&#; Android version
&#; iOS/Mac version
&#; % Walkthrough

More info about club
[/su_note]

Последний Человек: Конкурс Девушек - Выживите в Апокалипсисе

Last Man: Girls Competition - это бесплатная игра для Android, которая отправит вас в путешествие выживания в апокалипсисе. Вы - последний выживший на Земле мужчина, и ваша миссия - найти других женщин-выживших, чтобы вместе построить новый мир. Смертельный вирус уничтожил население мира и убил всех мужчин, кроме вас. В этой открытой мире игре вам необходимо использовать свои навыки выживания, чтобы создавать различные предметы и оружие для борьбы с зомби, питаться и исследовать опасные места.

В игре представлены женские персонажи различных личностей, сотни видов оружия и предметов, а также возможность строить и улучшать убежище. Вы должны собирать как можно больше ресурсов, создавать оружие для самообороны и улучшать свое убежище, чтобы выжить и процветать в последние дни. Выходите из своего убежища, чтобы искать больше припасов, находить еду и предметы, необходимые для улучшения вашего убежища в заброшенных зданиях, фабриках и других местах.