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Dando continuidade a ilusão de que as IAs nos ajudarão a ganhar na loteria, segue uma rede neural em py Quando acertou bem, acertou 2 números, porém o que é certo é: perdeu - game over. Serve para estudo e confirmação do que não dá certo. O arquivo tem o script e o manual com informações técnicas para "os universitários" corrigirem. Boa Sorte! 1. Finalidade O motor_v28_1_topk_stability_audit_CONSOLIDADA.py é um motor experimental de previsão para a Mega-Sena. O programa utiliza o histórico dos sorteios para treinar um modelo neural que atribui uma pontuação às 60 dezenas e produz uma única previsão final com 6 dezenas. O objetivo é construir e avaliar um ranking estatisticamente controlado a partir das informações históricas disponíveis. O programa não afirma que sorteios aleatórios possam ser previstos com certeza; toda melhoria observada deve ser analisada fora da amostra e comparada a referências simples e controles nulos. 2. O que foi consolidado nesta revisão · Preservação da lógica preditiva da V28/V28.1: MLP puro + Differentiable Top-K. · Auditoria walk-forward concurso a concurso mantida como parte da versão de referência. · Saídas principais convertidas de CSV para TXT. · Inclusão de paired moving-block bootstrap na comparação V28.1 versus baseline Bayes. · Correção de identificadores e mensagens internas antigas de versões anteriores. · Sem introdução de nova arquitetura neural, novas features ou blend operacional com Bayes.

Estatística de deltas horizontais e verticais na Megasena. O objetivo foi verificar se determinadas posições (2 e 5) tinham melhores perspectivas em relação ao aleatório. No arquivo tem dois relatórios de processamento específico da versões V1 e V3 , um Relatorio_Estudo_Deltas_MegaSena, esse geral além dos dois script. Para ideia do comportamento: COBERTURA DA UNIÃO DOS CANDIDATOS DIVERSIFICADOS ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Média dezenas oficiais cobertas pela união Top5 : 1.3275/6 Média dezenas oficiais cobertas pela união Top10 : 1.5712/6 Top10 união cobre 0 dezenas: 365 ( 14.280%) Top10 união cobre 1 dezenas: 890 ( 34.820%) Top10 união cobre 2 dezenas: 864 ( 33.803%) Top10 união cobre 3 dezenas: 355 ( 13.889%) Top10 união cobre 4 dezenas: 77 ( 3.013%) Top10 união cobre 5 dezenas: 5 ( 0.196%) Top10 união cobre 6 dezenas: 0 ( 0.000%) /////////////////////////////////////// DISTRIBUIÇÃO DE ACERTOS DO JOGO PRINCIPAL ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 0 acertos: 1319 ( 51.604%) 1 acertos: 967 ( 37.833%) 2 acertos: 243 ( 9.507%) 3 acertos: 27 ( 1.056%) 4 acertos: 0 ( 0.000%) 5 acertos: 0 ( 0.000%) 6 acertos: 0 ( 0.000%) //////////////////////////////////// Como foi específico para comparação de previsão/aleatório pode ser que se focado apenas em previsão possa ser ajustado para uma melhor acurácia. hehehehe vamos que vamos recuperar o que o dono de Master tomou.

Apresento duas versões do projeto Orbit voltadas à construção de sistemas de cobertura combinatória por órbitas. A ideia atual foi separar o trabalho em duas etapas distintas: 1. Orbit V35.4 DISCOVERY CLEAN Esta versão é destinada principalmente à descoberta automática de boas configurações de: cycle-type; seed; combinação TYPE × SEED. No modo automático, o programa executa várias etapas de avaliação estrutural e seleção, incluindo SCOUT, LP, FULL ORBITAL e rodadas sucessivas R1, R2 e R3. Ao final, o objetivo não é produzir diretamente o fechamento definitivo, mas identificar um cycle-type promissor e selecionar as melhores seeds encontradas. A versão também pode gerar um arquivo BAT de handoff para entregar essas informações ao construtor principal. 2. Orbit V34.2.1 FINAL CLEAN v4 Esta é a versão destinada à construção profunda do sistema. Depois de receber o cycle-type e a seed escolhidos, o programa trabalha com a estrutura orbital completa e utiliza diferentes fases de redução e busca, incluindo: construção por órbitas; greedy orbital; LNS; ejection/repair; busca dirigida; V30 Orbital; V32 com tentativa de redução em número fixo de blocos; Tabu Search; ILP/MILP quando aplicável; auditoria completa da cobertura. O resultado final é verificado diretamente sobre todos os sorteios do universo correspondente, permitindo confirmar a garantia do sistema produzido. Durante o desenvolvimento, o código passou também por uma grande limpeza estrutural. Muitas funções, parâmetros e caminhos históricos que já não participavam da execução foram removidos, procurando preservar o comportamento do núcleo que vinha apresentando os melhores resultados. A organização atual ficou, portanto: V35.4 DISCOVERY CLEAN → descobre TYPE e SEEDS V34.2.1 FINAL CLEAN v4 → realiza a construção profunda e a certificação final Um dos principais objetivos dessa separação foi evitar que o módulo de descoberta ficasse misturado com o motor de construção, facilitando os testes em diferentes configurações V, K, T e M. Os programas foram desenvolvidos e revisados com auxílio de Inteligência Artificial, especialmente ChatGPT, em conjunto com testes práticos, análise de logs e validação dos resultados. A intenção da publicação é compartilhar o método e permitir que outras pessoas possam testar o comportamento do Orbit em diferentes matrizes e parâmetros.

10 dzs não sorteadas do último para conseguir Linhas com 6 ou 7 ou 8 ou 9 ou 10 pontos em Linhas de 10 dzs no concurso seguinte!!! Meus agradecimentos aos nossos amigos "AGUIMETAL" e "DIXIEJOE" pelas atualizações, modificações e automatizações onde a Planilha ficou Perfeita..."" Obrigado"". Atualizada até 3792. Com o último concurso das 10 dzs não sorteadas na linha ROXA teremos linhas com 6,7,8 ou 9 e ou 10 Pontos em Linhas de 10 dzs total 25 Linhas da Planilha com 25 Linhas de10 dzs... OBS: A DIFERENÇA # 2 NUNCA INDICOU 10 DZS PARA O CONCURSO SEGUINTE TODAS AS OUTRAS 24 DZS JÁ INDICARAM 10 DZS NO CONCURSO SEGUINTE. VER NA PLANILHA LADO DIREITO NA CONTAGENS DE QUAIS DIFERENÇAS JÁ INDICARAM 10 PONTOS ATÉ O CONCURSO 3792.

BigMaxRedutor como o próprio nome diz, é um redutor de matrizes ( chegou a bater record mundial por algumas horas 27,7,6,8=168) O BigMaxRedutor é um solver/redutor combinatório voltado a problemas de cobertura parametrizados por V, K, T e M. A versão 15.4 foi consolidada como uma revisão paramétrica: ela não adiciona um novo operador de busca, mas melhora a gestão de orçamento, a diversidade de bacias, o KICK de escape e a expansão do domínio do FocusedDefectChain. A filosofia do programa é genérica. O comportamento deve ser determinado pelos parâmetros da instância e pelo estado real da busca, e não por regras específicas para um único conjunto V,K,T,M. Uma redução pode ou não existir, e o solver pode ou não alcançá-la dentro do orçamento escolhido; o requisito principal é que a busca, a certificação e a preservação das elites sejam tecnicamente coerentes. Requisitos e compilação no Windows · Windows 64 bits. · Visual Studio 2026 ou Build Tools equivalentes com compilador MSVC C++ x64. · Suporte a C++20 e biblioteca padrão correspondente. · Pasta de trabalho com permissão de leitura e gravação. Compilação recomendada Abra o prompt de desenvolvimento x64 do Visual Studio/Build Tools, navegue para a pasta extraída e execute o script: execute o build. build_vs2026 Ao final, o executável esperado é: BigMaxRedutor_v15.4.2.exe Referências [1] Kirkpatrick, S.; Gelatt, C. D.; Vecchi, M. P.. Optimization by Simulated Annealing. Science, 220(4598), 671–680, 1983. https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671 [2] Glover, F.. Tabu Search—Part I. ORSA Journal on Computing, 1(3), 190–206, 1989. https://doi.org/10.1287/ijoc.1.3.190 [3] Feo, T. A.; Resende, M. G. C.. Greedy Randomized Adaptive Search Procedures. Journal of Global Optimization, 6, 109–133, 1995. https://doi.org/10.1007/BF01096763 [4] Burke, E. K.; Bykov, Y.. The Late Acceptance Hill-Climbing Heuristic. European Journal of Operational Research, 258(1), 70–78, 2017. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2016.07.012 [5] Lourenço, H. R.; Martin, O. C.; Stützle, T.. Iterated Local Search. Handbook of Metaheuristics, pp. 320–353, 2003. https://doi.org/10.1007/0-306-48056-5_11 [6] Pisinger, D.; Røpke, S.. Large Neighborhood Search. Handbook of Metaheuristics, 3rd ed., pp. 99–127, 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-91086-4_4 [7] Voudouris, C.; Tsang, E. P. K.. Guided Local Search and Its Application to the Traveling Salesman Problem. European Journal of Operational Research, 113(2), 469–499, 1999. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(98)00099-X [8] Mladenović, N.; Hansen, P.. Variable Neighborhood Search. Computers & Operations Research, 24(11), 1097–1100, 1997. https://doi.org/10.1016/S0305-0548(97)00031-2 [9] Schönheim, J.. On Coverings. Pacific Journal of Mathematics, 14(4), 1405–1411, 1964. https://doi.org/10.2140/pjm.1964.14.1405

Quina - Atualizada até 7107 - SILVA - GGS!!! Agora com Indicações de dzs que podemos ou não jogar.

APENAS UMA PLANILHA PARA CONTROLAR AS DEZENAS REPETIDAS DO SORTEIO ANTERIOR CONTROLE DO ATRASO DE CADA FAIXA DE SAÍDA DE 5 A 14 DEZENAS NELA MOSTRA AS DEZENAS QUE SAIU EM CADA FAIXA PELA ULTIMA SAÍDA.

FIZ ESTA PLANILHA COMO OBJETIVO DE ANALISAR OQUE ACONTECERIA SE JOGAR AS DEZENAS DENTRO DA POSIÇÃO MAIS FORTE DE CADA UMA DELAS APELIDEI ELA DE ESCADA DA FORTUNA!