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百万 / 冲顶 / 芝士 / UC / 万能 答题助手(知识图谱更加专业,自动推荐答案, Android手机自动屏幕适配,模拟器支持,多开)

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smileboywtu/MillionHeroAssistant

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万能答题助手

参考了微信跳一跳助手的思路,通过截取手机上面的题目,利用百度文字识别识别问题和答案。

运行

开启浏览器同步支持:

支持任意游戏模式:

科普性知识测试

回锅肉属于什么菜系

北京奥运会是什么时候

简洁版本:

我什么都不会勒,但是想带女友打怪升级

真有一个办法,提供了小白版本:

  • 无需下载配置复杂的工具链
  • 专人协助
  • 一键运行

小白版本是基于目前的主干分支开发的,继承了主干分支的功能,主要是使用上面的配置的东西变少了,专门提供给不太懂技术的小白,大神请使用开源代码折腾。

小白版本 目前是需要收取一定的费用,价格是19.9(万能版本),如果只玩主流的四个,价格是9.9,请走捐赠入口捐赠后联系,或者加微信也可以,微信在最下面。

由于时间的问题,没时间维护这个小白了,所以小白版本停止发售。

只有 iphone, 没有 android 手机怎么办?

简单靠谱的办法是使用模拟器。

  1. 首先还是要下载adb工具,下文有介绍
  2. 下载夜神模拟器并安装
  3. 安装完成后,打开 cmd, 检查是否有模拟器设备 adb devices
  4. 在模拟器中安装答题应用
  5. 运行答题辅助脚本python main.py,如果有问题下文有解决办法,请参照安装步骤

支持捐赠

捐赠后请给我留言,如下福利:

  • 项目结束后,整体讲解
  • 免安装版提供支持,已完成,无需任何下载
  • 无条件辅助安装包

开课了,有想要学习的可以加入圈子,长期更新

微信小程序:

芥末圈子

百度OCR

notice: 百度的注册开发者后,创建应用就可以看见自己的 key 和 secret 。

部署

  1. 从python官网安装python3.6环境
  2. pip install -r requirements.txt
  3. 创建默认的临时文件夹mkdir -p screenshots
  4. 修改默认的配置文件config.yaml,配置文件夹中可以配置临时数据目录和appcode

ADB工具配置

以 linux 为例:

  1. 下载 android-platform-tools,访问google下载,默认 mac,windows, linux 均支持
  2. 配置环境变量,进入 platform 目录下面export PATH=$(pwd):PATH配置 adb 工具到系统的 path 下面
  3. 手机打开开发者模式
  4. 使用usb连接手机后信任,adb devices来检查是否有自己的设备,确认已经连接
  5. 接下来就进入百万英雄,等待有题目的时候就运行python main.py即可

Win 打包方法

  1. 安装pyinstaller工具
pip install pyinstaller
  1. 打包
pyinstaller main.spec

打包完成后,在dist文件夹下面会有打包后的release.

Release

  • 2018/2/18: 开源pyinstaller的配置文件
  • 2018/1/23: 使用多线程,改善mac上面的卡顿问题
  • 2018/1/22: 增加数据同步设置
  • 2018/1/21: 增加问题备份,增加搜狗,增加图片放缩,加速,游戏切换,自适应
  • 2018/1/18: 增加uc辅助,另外修复统计bug
  • 2018/1/15: 增加芝士大会的支持,另外增加特别关键字
  • 2018/1/14: 新增知识库功能, 内置adb,小白版一键运行
  • 2018/1/13: 增加浏览器支持,修复部分bug
  • 2018/1/12: 更改搜索策略,自动决策,减少python依赖
  • 2018/1/11: 结巴分词预编译和多核分词优化
  • 2018/1/10: 增加ios分支,修复master文本摘要bug
  • 2018/1/9: 修复答案获取bug,增加长文本信息摘要算法,增加百度OCR
  • 2018/1/9: 使用相似度猜测答案,请切换分支使用

分支说明

  • master: 主要是 Android 手机使用,支持汉王 / 百度识别 / ocrspace
  • knearby: 根据文本关联度思想,答案更加清晰,目前只支持百度识别

V2 文本关联相似度分析

对于答题这样的项目,首先一个问题,然后有三个答案可以选择,能不能通过分别统计问题与三个答案的关联度来选择出正确的答案,由于数据采集是来自百度的,可能会受到部分广告数据的影响,但是在集合相当大的情况下,关联度还是会呈现正相关。

假设题目是:

中国历史上著名的科举制度开始于那个朝代?

  • 汉朝
  • 唐朝
  • 隋朝

我们先用百度分别搜索汉朝唐朝隋朝,得到如下数据:

朝代 搜索出的数量(来自百度为您找到相关结果约)
汉朝 17900000
唐朝 30500000
隋朝 16600000

然后我们在用题目 + 答案的方式,搜索示例:

中国历史上著名的科举制度开始于那个朝代? 汉朝 得到三次的搜索结果:

关键字 搜索出的数量(来自百度为您找到相关结果约)
Q + 汉朝 602000
Q + 唐朝 837000
Q + 隋朝 658000

关联度计算方式:

K = count(Q&A) / (count(Q) * count(A))

关联度如下:

答案 关联度
汉朝 0.0336
唐朝 0.0274
隋朝 0.0396

贡献者(不分先后)

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