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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.

**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

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.

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.

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 3799. 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 3799.

Se 15 Acertos em uma das Linhas: Lotofácil - Matriz 25-21-14-15(20) Erre 6 colunas exatas e acerte 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 3799. ___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Se 14 Acertos em uma das Linhas: Erre 7 colunas exatas e acerte 14 Pontos - Apenas 20 Jogos de 21 dzs - Silva - GGS!!! Automatizada Versão 3.0.3 Lotofácil - Matriz 25-21-14-15(20) Se alguém quiser melhorar alguma coisa na Planilha fique a vontade, Planilha não tem Senha. 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 3799.

Projeto experimental para Mega-Sena combinando ranking neural de dezenas com um portfólio estrutural robusto, acompanhado por auditoria OOS e validação prospectiva Forward. Elaborado com auxílio de IA — ChatGPT/OpenAI. 1. OBJETIVO ----------- O objetivo do MegaHybrid não é "prever" matematicamente a Mega-Sena nem alterar a probabilidade física do sorteio. A proposta é testar se um ranking neural das 60 dezenas pode ajudar a fazer pequenas substituições em um banco estrutural de 100 jogos, mantendo a diversidade e os critérios de robustez do MegaStructure. A arquitetura final da V1.1 ficou: V28.1.1 ranking neural das 60 dezenas | v MegaStructure V4.2 banco estrutural CVROBUST de 100 jogos | v MegaHybrid V1.1 reparos neurais controlados 1->1 / 2->2 | v Forward Auditor validação prospectiva sem backfill 2. COMPONENTES -------------- V28.1.1 - Ensemble MLP para ranking Top-K. - MC Dropout. - Seleção de perfil somente na validação. - Auditoria walk-forward/OOS. MegaStructure V4.2 - Portfólio estrutural multi-topologia. - Famílias: BALANCE, OCCUPANCY, MODULAR e GEOMETRY. - Banco de referência: CVROBUST. MegaHybrid V1.1 - Parte do CVROBUST original. - O neural não reconstrói o banco inteiro. - Propõe apenas reparos controlados. - Cada troca deve melhorar o score neural, respeitar overlap máximo, respeitar cap de exposição por dezena e preservar pisos estruturais. Forward Auditor - Congela o banco antes do sorteio. - Registra hash do histórico e dos bancos. - Confere somente contra concursos posteriores. - Não reconstrói previsões perdidas. - Não faz backfill. 3. PARAMETROS PRINCIPAIS DA V1.1 -------------------------------- Banco: 100 jogos Baseline estrutural: CVROBUST Perfil V28 selecionado: SMOOTH_STABLE Overlap máximo: 3 Exposure cap: 18 Repair rounds 1->1: 6 Pair repair 2->2: habilitado, 1 rodada Uncertainty lambda: 0.35 Peso std-between: 0.30 Pisos estruturais: MIN >= 1.000 TAIL >= TAIL original W.MEAN >= W.MEAN original - 0.015 GLOBAL >= 1.000 No banco estrutural de referência: MIN = 1.025 TAIL = 1.030 W.MEAN = 1.073 GLOBAL = 1.035

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.

NOVA VERSÃO... AGORA V.3.4 ESSA TALVEZ... EU DISSE TALVEZ! SEJA UMA DAS MELHORES PLANILHAS JÁ POSTADAS AQUI NO FÓRUM. A MONTANNA MONTA JOGOS COM 6 FIXOS E 1 FORA E TEM COMO GARANTIA LUCRO SE ACERTÁ-LOS. ELA SUGERE OS NÚMEROS, OU SEJA VOCÊ NEM PRECISA ESCOLHER NÚMEROS, PODE USAR O ESQUEMA DELA OU ESCOLHER EM OUTRA PLANILHA E DIGITAR NELA DESCOMPACTE OS ARQUIVOS TEXTOS E SALVE-OS EM UMA PASTA DEPOIS DIGA NA PLANILHA A PASTA QUE VOCÊ SALVOU, ASSIM ELA CARREGARÁ OS DESDOBRAMENTOS. NO MAIS É SÓ PERGUNTAR. FAÇA ALGUNS TESTES, ELA TEM ESSA OPÇÃO. SE QUISER DEIXAR UM LIKE AÍ! JÁ FICO GRATO. DENTRO DO ARQUIVO COMPACTADO (ZIPADO) TEM OUTROS ARQUIVOS SÃO 8 ARQUIVOS TEXTOS QUE SÃO OS DESDOBRAMENTOS DA PLANILHA DESCOMPACTE, COLEQUE-OS DENTRO DE UMA PASTA E DESCREVA O PATH (CAMINHO DO ARQUIVO) DENTRO DA PLANILHA DEPOIS DISSO TODA VEZ QUE CLICAR EM DOS DESDOBRAMENTOS ELES VIRÃO PARA A PLANILHA, ASSIM VOCÊ PODERÁ FAZER VÁRIOS TESTES.

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!!!

Olá à Todos, Fiz uma planilha em homenagem a este tópico, para tentar melhorar ainda mais a pontuação de 19 dezenas. São 16 participantes virtuais c/ 3 palpites cada, totalizando 48 linhas, em vez de quebrar a cabeça para montar, basta excluir 2 dezenas do 01 à 05 e 21 à 25 No acerto (erro...kkk) das 2 dezenas é certeza de linhas c/ 14 pontos e às vezes 15 pontos. Adenil

Olá à Todos, Disponibilizo a Planilha de Ajuda De 19 Dezenas Para Se Chegar Aos Desejados 15 Pontos, é o melhor método para se pontuar sem ter que usar milhares de combinações e desdobramentos para se chegar com 15 em 19....... Espero que seja de grande válida para vocês...Para jogos ou para testes, ou até mesmo para introduzir novos métodos em cima dela. Um Abraço à Todos, Adenil

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.

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.

pessoal estou postando essas planilha de um esquema que eu fiz a um tempo a traz usei o sistema binário nele como ta na moda isso aqui no fórum resolvi postar baixem e vejam e tirem suas conclusões falou valeu abraço!

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!