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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.

Bom dia, boa tarde e boa noite a todos... Planilha Dupla Sena encontrando "Duques, Terno e ou Quadra para o concurso seguinte.., ver dicas no manual. Ao baixar a Planilha Dupla Sena ler as instruções de uso no lado Direito - Silva - GGS. Planilha Dupla Sena - Atualizada até 3017.

**Lotofácil V5.1 — Rede Neural LSTM** Script desenvolvido para análise e previsão da Lotofácil utilizando rede neural do tipo LSTM. O programa analisa o histórico dos concursos, extrai padrões temporais e estatísticos e gera probabilidades para as 25 dezenas. Além da rede neural, utiliza ensemble de modelos, comparação com métodos simples como frequência histórica e aleatoriedade, validação fora da amostra e filtros estruturais para selecionar os jogos finais. O objetivo é experimental: avaliar se técnicas de aprendizado de máquina conseguem obter algum ganho estatisticamente consistente em relação aos métodos tradicionais. Desenvolvido com auxílio de IA — ChatGPT. Comando: python lotofacil_IA_v5_1.py --data dados_lotofacil.txt --predict-only

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.

Lotofácil - Matriz 25-21-14-15(20) Erre 6 colunas exatas e acerte mínimo 14 Pontos e ou 15 Pontos - Apenas 20 Jogos de 21 dzs - Silva - GGS!!! Automatizada Versão 3.0.3 Se alguém quiser melhorar alguma coisa na Planilha fique a vontade, Planilha não tem Senha. Agradeço desde de já a ajuda de todos que puderam "COLABORAR" ajudar tanto na automatização como também na atualização - FICOU SHOW DE BOLA!!! Até 3797. .

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 3797. 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 3797.

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.

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.

Acertando sempre 14 e ou 15 Pontos em uma e ou outra e ou nas duas Matrizes!!! Lembrando que sempre as dzs devem ser mudadas a cada concurso, basta apenas seguir o mesmo modelo das Matrizes nas imagens!!!

Minha mais nova obra, QUEM TEM CORAGEM DE GASTAR UMA BOA GRANA. Dentro de um dos parâmetros que eu estudo, (Os 12 números maiores e menores do nº 13). O famoso 15 é bem comum de se ver na planilha APTUS Para ter LUCRO basta acertar 3 FIXOS E 1 RETIRADO. Faça seus testes... Com os dois sorteios iguais, clique na seta que copiará 3 fixos e 1 ausente do sorteio posterior, Escolha se virá mais dos números maiores ou menores que 13. Tem uma indicação para isso. Passe o sorteio. e confira.

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!

Esta planilha gera automaticamente Linhas/Combinações para o próximo Concurso. Na aba LF_CruzCplx_6 gera uma Matriz de 6 Linhas/Combinações (Cruzamento 15x10) Na aba LF_CruzCplx_6 gera uma Matriz de 2 a 6 Linhas/Combinações com as DUPLAS da Matriz de 6 Linhas/Combinações do ítem 1 Na aba LF_CruzCplx_2e3 gera uma Matriz de 2 Linhas/Combinações (Cruzamento 15x10) Na aba LF_CruzCplx_2e3 há uma Matriz FIXA (serve para todos os Concursos) de 3 Linhas/Combinações (Cruzamento 15x10) Caso encontre algum erro, por favor me avise. Para Comentários e Suporte, por favor acesse: Um abraço!

Faz o cálculo, informada uma determinada matriz, da matriz inversa da mesma. Pode ser utilizado para qualquer loteria. Parametros baseados nas informações do site Naivo Loterias (Manuel) - Ininuga - Matriz Invertida Atenção: Só é fornecida qual é a configuração da matriz invertida, e não a matriz desdobrada.