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庄闲的80%赢法_bjl打法与路子

来源:名资汇网 作者:qaz123456 2024-02-08
庄闲的80%赢法【打开惘纸联系导师n118.cc】百家下三路规则,求精看原理求速背口诀
大眼仔路、小路和曱甴路(又叫蟑螂路或小强路)统称百家乐下三路,它们是从大路衍生出来的路图,易学难精,但看路法运用得好的玩家,绝大部分都会将下三路作为下注的主要指导。为了深入浅出,我会搭配路图一口一口详解下三路画红蓝的规则,有心学习的朋友可以从这篇文章中参透下三路的原理,欲速成者,也可以只参考下面的口诀。

下三路的口诀与原理


下三路中不管是大眼仔路、小路或是曱甴路,它们的口诀都是一样的,差别在于纪录开始的时间点与对应的列数不一样。大眼仔路:从大路的第二列第二圈开始记起,并对应前一列相同位置来决定画红蓝。例如第二列对应第一列、第三列对应第二列…以此类推。小路:从大路的第三列第二圈开始记起,并对应前二列相同位置来决定画红蓝。例如第三列对应第一列、第四列对应第二列…以此类推。曱甴路:从大路第四列第二圈开始记起,并对应前三列相同位置来决定画红蓝。例如第四列对应第一列、第五列对应第二列…以此类推。

下三路口诀


下三路共有五句口诀:有对画红、无对画蓝、齐脚跳画红、突脚跳画蓝、突脚连画红。看到这儿很多人都卡关了,什么是有对无对?什么是齐脚突脚?跳连又是什么意思?别急,我们一步一步来解说。有对:对应列相同位置有圈。无对:对应列相同位置无圈。齐脚跳:大路换列后,前一列与对应列的圈数相同,看着像两只长度相同的脚,所以叫做齐脚。突脚跳:大路换列后,前一列与对应列的圈数不同,看着像两只长短不一的脚,所以叫做突脚。突脚连:比对应列多出二个圈(含)以上,也就是长庄或长闲。
大眼仔路:
大路第七列不开庒,跳上第八列开闲,前一列与对应第六列的圈数不同为突脚跳,画蓝。小路:
大路第七列不开庒,跳上第八列开闲,前一列与对应第五列的圈数不同为突脚跳,画蓝。曱甴路:
大路第七列不开庒,跳上第八列开闲,前一列与对应第四列的圈数相同为齐脚跳,画红。上面这16张图已囊括下三路口诀中的所有可能情况,只要与口诀前后对照并多加练习,就能掌握下三路写路的基本规则了。我接着介绍下三路的原理与应用。

庄问路与闲问路:下三路的原理与应用


不管是线上或是线下,牌桌上显示百家路图的屏幕通常会有下面这种图示,它叫做庄问路与闲问路。
庄问路与闲问路图示的最上方,一般会有个红色的「庄」字以及蓝色的「闲」字。这两个字下面是蓝色和红色的中空圆(大眼仔路)、实心圆(小路)以及斜杠(曱甴路)。庄问路与闲问路的目的是预测下一口庄赢或闲赢时,在下三路中下个标记会是什么颜色。如果庄闲某一方所显示的下三路标记全是红色,那么玩家通常会押注在开全红的那一方。至于押全红一方取胜是什么原理?这要从下三路画红蓝所隐含的意义说起。在下三路中,红色一般指有「路」,所谓路就是庄赢或闲赢的规律性;反之蓝色则意味着这个牌靴杂乱无章,无「路」可循。这点我们也能从下三路的口诀中得到印证,回想看看,口诀中诸如「有对」、「齐脚跳」和「突脚连」这些要画红的情况,是不是都刚好对应了大路中的单跳或双跳、长庄或长闲等较具规律的局面?没错,大眼仔路的原理,就是在大路相邻的两列中寻找庄闲交替的规律,而小路和曱甴路则是更进一步比对隔一列与隔两列的庄闲轨迹罢了。我们简单的小结一下:下三路中红色指有「路」、蓝色指无「路」。「路」就是开牌的规律,下三路如果都是红色,玩家相信这暗示着大路出现可预测的规律。

1、深度学习框架TensorFlow中有哪四种常用交叉熵?


答:tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits
tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits

2、什么叫过拟合,避免过拟合都有哪些措施?


答:过拟合:就是在机器学习中,我么测试模型的时候,提高了在训练数据集的表现力时候,
但是在训练集上的表现力反而下降了。
解决方案:
1.正则化;
2.在训练模型过程中,调节参数。学习率不要太大;
3.对数据进行交叉验证;
4.选择适合训练集合测试集数据的百分比,选取合适的停止训练标准,使对机器的训练在合适;
5.在神经网络模型中,我们可以减小权重;

3、什么是核函数?


核函数是将线性不可分的特征隐射到高位特征空间,从而让支持向量机在这个高维空间线性可分,也就是使用核函数可以向高维空间映射并解决非线性的分类问题。包括线性核函数,多项式核函数,高斯核函数等,其中高斯核函数最为常用。

4、深度学习框架TensorFlow中常见的核函数都有哪些?


SVM高斯核函数,应为如果想要分割非线性数据集,改变线性分类器隐射到数据集,就要改变SVM损失函数中的核函数
线性核函数
多项式核函数

5、朴素贝叶斯方法的优势是什么?


朴素贝叶斯有稳定的分类效率
对于小规模的数据表现很好,能处理多分类问题,可以再数据超出内存时,去增量训练
对缺失数据不太敏感,算法比较简单,常用于文本分类。
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