DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 sorel https://github.com/bard-ai/bet-filter-neural-network Você conseguiu acessar esta página? Pra mim, só dá erro de Page Not Found: Error 404 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 Agora, DixieJoe disse: sorel https://github.com/bard-ai/bet-filter-neural-network Você conseguiu acessar esta página? Pra mim, só dá erro de Page Not Found: Error 404 Se puder me passar os códigos, vamos procurar entender. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 OK DIXIE, ESTOU TENTANDO FUGIR das perguntas, qual jogar? sim mas ai é fácil né !estou tentando achar um vies, um caminho para pegar aquelas apostas que dao na faixa central, nao as bem peludas tipo 11 ou12 repetidas? etc, entende, perguntas qual o filtro certeiro? qual a estrategias certeira? um estrategia certa acerta o inicio da lotofacil se acerta esta dentro se errar fora, dixie em tudo havera riscos principlamente nas loteria, e saber qual dezenas certa é dificil Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 mas os codigos ja esato ai em tres camadas acima no post Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 Se puder me passar os códigos, vamos procurar entender. dixie vou tentar me increver, fazer login Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 dixie tai os codigos que pediu claro que sao imagem, objetivo é como os sorteios passam ou se comporta Código 1: Visualização de filtros de convolução Este código permite visualizar o comportamento dos filtros de convolução de uma rede neural. Ele recebe como entrada uma imagem e aplica os filtros da rede neural a essa imagem. Os resultados dos filtros são então exibidos como uma imagem. Python import torch import torchvision # Carrega a imagem image = torchvision.datasets.ImageFolder("./images").samples[0][0] # Cria a rede neural net = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) # Aplica os filtros da rede neural à imagem features = net(image) # Exibe os resultados dos filtros for i in range(len(features)): plt.imshow(features[i].squeeze()) plt.show() Use o código com cuidado. Saiba mais content_copy Este código pode ser usado para entender como os filtros de convolução da rede neural respondem a diferentes características da imagem. Por exemplo, os filtros podem ser usados para detectar bordas, texturas ou formas. Código 2: Análise de sensibilidade dos filtros Este código permite analisar a sensibilidade dos filtros de convolução de uma rede neural a diferentes entradas. Ele recebe como entrada uma imagem e uma perturbação da imagem. A perturbação é aplicada à imagem e os resultados dos filtros são então comparados com os resultados dos filtros da imagem original. Python import torch import torchvision # Carrega a imagem image = torchvision.datasets.ImageFolder("./images").samples[0][0] # Cria a rede neural net = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) # Cria a perturbação perturbation = torch.randn_like(image) # Aplica a perturbação à imagem perturbed_image = image + perturbation # Aplica os filtros da rede neural à imagem original e à imagem perturbada original_features = net(image) perturbed_features = net(perturbed_image) # Compara os resultados dos filtros for i in range(len(original_features)): plt.imshow(original_features[i].squeeze() - perturbed_features[i].squeeze()) plt.show() Use o código com cuidado. Saiba mais content_copy Este código pode ser usado para entender quais características da imagem são mais importantes para os filtros de convolução. Por exemplo, os filtros podem ser mais sensíveis a bordas ou texturas. Código 3: Visualização de mapas de calor Este código permite visualizar os mapas de calor dos filtros de convolução de uma rede neural. Os mapas de calor mostram a importância de cada pixel na entrada da rede neural para o resultado do filtro. Python import torch import torchvision # Carrega a imagem image = torchvision.datasets.ImageFolder("./images").samples[0][0] # Cria a rede neural net = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) # Aplica os filtros da rede neural à imagem features = net(image) # Gera os mapas de calor heatmaps = torchvision.utils.make_grid(features, normalize=True, scale_each=True) # Exibe os mapas de calor plt.imshow(heatmaps) plt.show() Use o código com cuidado. Saiba mais content_copy Este código pode ser usado para entender como os filtros de convolução da rede neural respondem a diferentes partes da imagem. Por exemplo, os mapas de calor podem mostrar que os filtros são mais sensíveis a bordas ou texturas nas bordas da imagem. Esses são apenas alguns exemplos de códigos que podem ser usados para entender o comportamento dos resultados dos filtros de uma rede neural. Ao combinar diferentes técnicas, é possível obter uma compreensão mais profunda de como os filtros da rede neural funcionam. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 sorel, Agora ficou claro que todos esses codigos são para tratamento de reconhecimento de imagens. Não são para loterias 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 sorel, Vamos ver se fazemos algo organizado: 1- Primeiro: você acessa o Bard, certo? 2- Pergunta: Você consegue passar um arquivo para ele analisar? Se SIM, eu passo um arquivo (txt, csv ou Excel) para você conversar com o Bard. Esse rquivo vai conter resultados dos Filtros que utilizo e com os valores REAIS ocorridos em uma série histórica. 3- Caso ele consiga analisar um arquivo de DADOS (como o acima que posso passar para você), você começa a fazer as perguntas necessárias a respeito do arquivo e sobre como utilizar Redes Neurais na busca por predições nas Colunas ou em algumas classes de dados (coluna escolhida, por exemplo) 4- Dessa forma, os Dados que ele deve analisar NÃO SERÃO sobre Loteria alguma. Apenas um arquivo de Dados organizados que passamos para ele. 5- Não se fala em loterias com o Bard, dessa forma 6- Apenas vamos tentar falar com ele para criar códigos que nos ajudem a analisar os dados em conjunto 7- Se os códigos que ele sugerir ajudarem a obter alguma resposta positiva, nós teremos APRENDIDO como usar 8- Aprendendo como usar, vamos prever algumas classes (algumas colunas de dados, por exemplo). 9- Com os valores obtidos nas predições de valores para essas classes, eu consigo utilizar um programa que gere os jogos obedecendo a esses valores 10- Vamos pensar na Lotofacil, por enquanto. Entendeu a proposta? Isso só vai adiantar e fazer algum sentido para nós SE o BARD conseguir receber (ler) um arquivo de DADOS que nós vamos passar para ele. SE ele não consegue fazer isso (receber e tratar um arquivo de DADOS nosso), vou esquecer o assunto até eu aprender como fazer isso de forma correta. 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 dixie se voce nao sabe python e redes neurais, claro que nao vai entender, ja é dificil para que sabe, achar aquele caminho estreito aonde passa um camelo no furo da agulha , aquele tunel estreito, chegar dar falta de ar ehh!! o que eu quero dizer que o vies é bem estreio para acertar, é uma agulha em varios palheiros, 1° voce tem acertar o palheiro capichi Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 1 minuto atrás, sorel disse: dixie se voce nao sabe python e redes neurais, claro que nao vai entender, ja é dificil para que sabe, achar aquele caminho estreito aonde passa um camelo no furo da agulha , aquele tunel estreito, chegar dar falta de ar ehh!! o que eu quero dizer que o vies é bem estreio para acertar, é uma agulha em varios palheiros, 1° voce tem acertar o palheiro capichi Acho que você tem razão: Eu não entendo mesmo! E não vou mais fazer você perder seu tempo com isso. Obrigado pelas tentativas. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 me passa o arquivo que deseja vou tentar vamos na luta Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 1 minuto atrás, sorel disse: me passa o arquivo que deseja vou tentar vamos na luta Primeiro me diga, por favor, se você consegue passar um arquivo pro BARD. Eu não utilizo o BARD. Só o ChatGPT versão gratuita. Eu sei que na versão ChatGPT paga (versão 4 Turbo), ele já aceita receber arquivos. Então, imagino que o BARD possa ter uma versão que também faça isso. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 dixie muita calma nesta hora por favor!!1sim lel faz, me faz as pergunta bem elboradas Sim, eu posso analisar arquivos de dados. Posso analisar dados de texto, números, imagens e áudio. Para analisar um arquivo de dados, preciso que você o anexe a uma conversa comigo. Você pode fazer isso da seguinte forma: No computador Clique no botão Anexar. Selecione o arquivo que deseja anexar. Clique em Abrir. No celular Toque no ícone Anexar. Selecione o arquivo que deseja anexar. Toque em Anexar. Assim que você anexar o arquivo, eu começarei a analisá-lo. Eu posso fornecer informações sobre o conteúdo do arquivo, como o tamanho, o tipo de arquivo, as palavras-chave mais comuns e outras estatísticas. Também posso identificar padrões e tendências nos dados. Aqui estão alguns exemplos de como posso analisar arquivos de dados: Se você me anexar um arquivo de texto, posso fornecer informações sobre o conteúdo do texto, como o número de palavras, o número de frases e o número de parágrafos. Também posso identificar os temas principais do texto. Se você me anexar um arquivo de números, posso fornecer informações sobre os números, como a média, a mediana e o desvio padrão. Também posso identificar padrões nos números, como tendências ascendentes ou descendentes. Se você me anexar um arquivo de imagens, posso fornecer informações sobre as imagens, como o tamanho da imagem, a resolução da imagem e a profundidade de cor da imagem. Também posso identificar objetos nas imagens. Se você me anexar um arquivo de áudio, posso fornecer informações sobre o áudio, como a duração do áudio, a frequência de amostragem do áudio e o formato do áudio. Também posso identificar palavras e frases no áudio. Estou sempre aprendendo e melhorando minhas habilidades de análise de dados. Se você tiver alguma sugestão ou feedback, fique à vontade para me informar. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 sorel, Pode ser que venha a dar certo, sim. Agora, eu que peço calma nessa hora para você! Vou te passar um arquivo de dados em csv. Arquivo texto gerado no Excel com separador de vírgulas. Isso costuma ser um padrão muito usado no tratamento de Redes Neurais. Só um detalhe: Preciso tratar os dados para você já informar com todos os dados NORMALIZADOS em valores entre 0 e 1. Vai me dar um trabalhinho aqui. Te passo um arquivo amanhã. O objetivo vai ser verificar se ele consegue fazer uma previsão de um valor apenas (uma coluna, última do arquivo que vou passar, que eles costumar chamar de CLASSE. A Classe é o valor a ser previsto em cada linha futura). O maior objetivo mesmo é ver se ele cria pra nós uma lógica e um programa em Python para tratar o arquivo usando modelo baseado em Rede Neural. Se ele fizer isso, fica fácil replicar para mudar a CLASSE para outras. Só pra você saber: A Classe é um filtro (valor a ser previsto com base nos demais valores da linha passada). Quando te passar o arquivo amanhã, eu tento colocar algumas idéias e dúvidas a serem tiradas com o BARD. Valeu Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 13 Author Share Posted January 13 ok perfeito, com calma vamos elaborar sem pressa para evitar interpretaçoes fora do foco,voce de antenao sabe que tem sorteios que fica fora da curva tipo dezena inicial 06 final 19 ou 11 e12 repetidas sao estes 15% a 20% temso aprender a testar deste jeito com aproveitamento de 80% a 75% nunca jamais em 100%, porque ai via tem entra a zebrudas, apostas fora da curda ou exoticas ou excentrica Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 13 Share Posted January 13 33 minutos atrás, sorel disse: ok perfeito, com calma vamos elaborar sem pressa para evitar interpretaçoes fora do foco,voce de antenao sabe que tem sorteios que fica fora da curva tipo dezena inicial 06 final 19 ou 11 e12 repetidas sao estes 15% a 20% temso aprender a testar deste jeito com aproveitamento de 80% a 75% nunca jamais em 100%, porque ai via tem entra a zebrudas, apostas fora da curda ou exoticas ou excentrica Sim, sei disso. Mas não vamos falar em loterias. Apenas um arquivo com os dados reais de uma série histórica de Candidatos com vários atributos. Pra você saber: CANDIDATO= número do sorteio ATRIBUTOS= Características observadas naquele sorteio. São 139, se não me engano, neste primeiro teste. CLASSE = Atributo a ser Previsto ( o BARD é que vai criar o modelo ) Vou te passar 2 arquivos: 1 arquivo em .CSV com os Candidatos e Atributos e a Classe de Cada Candidato ocorrida numa série de dados com mais de 2800 linhas 1 arquivo em .CSV com o Candidato futuro, onde já sabemos os Atributos desse candidato futuro. Este arquivo tem apenas 1 linha com todos os valores dos atributos do novo candidato. Queremos que o Bard faça um previsão para o valor da Classe a que pode pertencer esse candidato. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 14 Author Share Posted January 14 dixie temos um problema no BARD,!! a versao portugues ainda nao aceita para por arquivos somente no ingles, fiz a pergunte ontem se podia , ai ele fez a traduçao, mas por enquanto somente na versao ingles, temos que esperar tentei a pouco fazer com um arquivo nao tem como 1 Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 14 Share Posted January 14 4 horas atrás, sorel disse: dixie temos um problema no BARD,!! a versao portugues ainda nao aceita para por arquivos somente no ingles, fiz a pergunte ontem se podia , ai ele fez a traduçao, mas por enquanto somente na versao ingles, temos que esperar tentei a pouco fazer com um arquivo nao tem como sorel, você consegue usar a versão em inglês? Nunca usei BARD, então não o instalei. Se for tranquilo, vou tentar. Com calma. Não tenho pressa. Nem tempo disponível para me concentrar nisso agora. Estou no meio de outros projetos para os quais tenho compromissos de entrega. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 14 Author Share Posted January 14 ok dixie o bard é facil o login no teu gmail . é facil, abraço digitar bard no google Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
Guest Posted January 14 Share Posted January 14 13 hours ago, DixieJoe said: Vou te passar um arquivo de dados em csv. Arquivo texto gerado no Excel com separador de vírgulas. Isso costuma ser um padrão muito usado no tratamento de Redes Neurais. Só um detalhe: Preciso tratar os dados para você já informar com todos os dados NORMALIZADOS em valores entre 0 e 1. @DixieJoe não seria melhor, ao invés de normatizar os dados, deixá-los brutos ( raw ) ? ao normatizar, um viés é introduzido nos dados o que pode impactar a análise ( para normatizar é necessário aplicar um cálculo baseado naquilo que vc deseja ) e com isto, o Bard, encontrará algo que pode ou não ser o que vc procura ! eu prefiro deixar os dados brutos, se for o caso de análise por IA e deixar que ela encontre o que quer que seja ! de repente, algo novo apareça, algo que sequer imaginei ! Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 14 Author Share Posted January 14 obrigado eolocos !dixie voce pode enviar para o eolocos ele tem o chatght e outros. ele pode ajudar mehor nisto Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
DixieJoe Posted January 14 Share Posted January 14 1 hora atrás, Eolocos disse: @DixieJoe não seria melhor, ao invés de normatizar os dados, deixá-los brutos ( raw ) ? ao normatizar, um viés é introduzido nos dados o que pode impactar a análise ( para normatizar é necessário aplicar um cálculo baseado naquilo que vc deseja ) e com isto, o Bard, encontrará algo que pode ou não ser o que vc procura ! eu prefiro deixar os dados brutos, se for o caso de análise por IA e deixar que ela encontre o que quer que seja ! de repente, algo novo apareça, algo que sequer imaginei ! Pode ser, sim. Vou deixar os valores reais. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 15 Author Share Posted January 15 A melhor forma de montar a matriz da Lotofácil é usando uma planilha de Excel. Isso porque a planilha permite que você organize as dezenas de forma rápida e eficiente, além de aplicar filtros e outras funções para aumentar suas chances de ganhar. Existem várias planilhas de matriz da Lotofácil disponíveis na internet, mas você também pode criar a sua própria. Para isso, siga estas etapas: Crie uma nova planilha no Excel. Insira uma coluna para cada dezena da Lotofácil (de 1 a 25). Insira as dezenas que você deseja jogar em cada coluna. Aplique filtros para excluir as dezenas que não deseja jogar. Por exemplo, se você deseja jogar com 15 dezenas, pode aplicar um filtro para excluir as dezenas que já foram sorteadas nos últimos 5 concursos. Você também pode aplicar funções ao Excel para aumentar suas chances de ganhar. Por exemplo, você pode usar a função PROCV para encontrar dezenas que saem com mais frequência ou que têm um padrão de saída. Aqui está um exemplo de uma matriz da Lotofácil: Abre em uma nova janelaexcelcoaching.com.br Matriz da Lotofácil no Excel Esta matriz contém as 25 dezenas da Lotofácil, com cada dezena inserida em uma coluna separada. O jogador pode selecionar as dezenas que deseja jogar e aplicar filtros para excluir as dezenas que não deseja jogar. Existem muitas outras formas de montar a matriz da Lotofácil. O importante é escolher uma forma que funcione para você e que aumente suas chances de ganhar. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 15 Author Share Posted January 15 dixie se voce usar 25 colunas no excel o proprio mapa ajuda a ver padroes ajuda a ver sequencia dos atrasos e repetiçoes, Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
sorel Posted January 15 Author Share Posted January 15 Existem muitos padrões, filtros e estratégias que os jogadores usam para tentar aumentar suas chances de ganhar. No entanto, é importante lembrar que não há garantia de ganhar, mesmo usando as melhores técnicas. Aqui estão alguns dos melhores padrões, filtros e estratégias da Lotofácil: Padrões Sequências numéricas: Números em sequência, como 1-2-3-4-5, são mais propensos a serem sorteados do que números aleatórios. Agrupamentos numéricos: Números que são próximos uns dos outros, como 1-2-3-4 ou 10-11-12-13, também são mais propensos a serem sorteados. Números pares e ímpares: Números pares e ímpares são igualmente propensos a serem sorteados, mas geralmente é uma boa ideia incluir pelo menos um número de cada tipo em sua aposta. Filtros Filtro de 15 números: Este filtro permite que você selecione 15 números para sua aposta, em vez dos 25 disponíveis. Isso reduz suas chances de ganhar, mas também aumenta suas chances de ganhar um prêmio menor. Filtro de números consecutivos: Este filtro permite que você selecione números consecutivos, como 1-2-3-4-5. Isso aumenta suas chances de acertar alguns números, mas reduz suas chances de acertar os 15. Filtro de números pares e ímpares: Este filtro permite que você selecione números pares ou ímpares. Isso aumenta suas chances de acertar alguns números, mas reduz suas chances de acertar os 15. Estratégias Aposta combinada: Esta estratégia envolve a compra de várias apostas com números diferentes. Isso aumenta suas chances de ganhar, mas também aumenta o custo de sua aposta. Aposta progressiva: Esta estratégia envolve aumentar o número de números que você aposta a cada sorteio. Isso aumenta suas chances de ganhar, mas também aumenta o custo de sua aposta. Aposta por números pares ou ímpares: Esta estratégia envolve apostar apenas em números pares ou ímpares. Isso reduz suas chances de ganhar, mas também reduz o custo de sua aposta. A melhor estratégia para você dependerá de seu orçamento e de seu nível de risco. Se você está procurando aumentar suas chances de ganhar, pode ser uma boa ideia usar um filtro ou uma estratégia combinada. No entanto, se você está procurando economizar dinheiro, pode ser uma boa ideia apostar apenas em números pares ou ímpares. Aqui estão algumas dicas adicionais para aumentar suas chances de ganhar na Lotofácil: Estude os resultados anteriores: Analise os resultados anteriores da Lotofácil para ver quais números foram sorteados com mais frequência. Isso pode ajudá-lo a escolher números mais propensos a serem sorteados no futuro. Faça suas apostas com antecedência: As chances de ganhar na Lotofácil são as mesmas, independentemente de quando você fizer sua aposta. Portanto, é uma boa ideia fazer suas apostas com antecedência, para que você não tenha que se preocupar em lembrar de fazê-las no último minuto. Não desista: Ganhar na Lotofácil é um jogo de números, e é sempre possível ganhar. Não desista se você não ganhar na primeira vez. Continue jogando e, eventualmente, você terá sorte. Quote Link to comment Share on other sites More sharing options...
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