端到端神经网络的跳一跳玩法

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-tools

IOS

1. 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

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