git 克隆 cd Dota2AutoAccepter 蚂蚁 光盘构建 ls -> Dota2AutoAccepter.exe

功能： 　　DOTA2的AI选择 　　原网址在http://ryanwilliams83.github.io/cmbots/，不过网页中使用了googleapis的脚本，国内无法访问，导致该网页无反应。 　　本压缩包是将脚本资源下载到本地，并调整了网页中的链接，使得网页可用。 使用方法： 　　将压缩包解压到硬盘上任意目录，打开dota2_combots.htm，点击栏位选择AI出现的位置，点击下方的英雄头像选择该AI使用的英雄。 　　注意：右下角有虫子的英雄不要使用，为缺省AI不支持或者有BUG的英雄。可参考https://www.bilibili.com/read/cv6495687/。 待改进： 　　该网页使用了网络字体，不知道如何通过本地访问。因此虫子的显示还是要有网络，也请大神们教教我怎么修改才好。

dota2 用的 vpk.exe, 把要打包的文件夹 拖到vpk.exe 那， 就会在 文件夹 目录下生成一个 .vpk的文件

leetcode 锈DotA 2 中的文本分析：通过跨团队聊天预测胜利 斯里加内什·戈帕尔、里斯·布拉姆、贾里德·罗伯逊、韦恩·吉 允许匿名使用。 抽象的 DotA 2 是一款在线 MOBA 视频游戏，让两支由五名玩家组成的团队在基于策略的争吵中相互对抗以摧毁另一个基地。 我们从开源 DotA 2 数据收集平台 OpenDota API () 收集了大约 31,000 场 DotA 2 比赛的数据。 整理匹配后，我们将快速聊天 ping 和预设短语转换为与常规聊天的格式保持一致。 我们使用空格作为我们唯一的分隔符，从这个字符串化的游戏聊天中创建了单个字数的数据框，将每个游戏分成 2 行以区分输赢。 有了这个数据框，我们运行了几个分类模型，试图根据游戏聊天来预测一个团队是否会获胜。 我们的峰值分类率来自我们的随机森林分类器模型，正确预测结果的概率为 61.48%。 这可能看起来很低，但这比预期的要好，因为游戏是通过匹配来平衡技能和行为得分的，因此克服标准化因素非常好。 一、简介 1.1 动机 已经有许多研究和研究项目试图基于统计来预测游戏结果，这不是一个陌生的概念。 然而，这些项目已经植

dota2-predictor 使用机器学习预测Dota 2游戏结果的工具

休息室伴侣 用于 CSGO Lounge 和 Dota2 Lounge 站点的 Chrome 扩展程序，增加了附加功能： 以不同货币显示商品价格 显示用户在线状态

SKYNET-Dota2-Mods

dota2阵容胜率预测模型，用PyCharm编写的工程，数据来自UCI(工程里已经包含了)，有可视化的界面，运行时可能要对数据的路径做相关的修改。点击main.py即可运行。我的工程是在macbook上写的，Windows的笔记本可能会在可视化上有一些问题。请慎重下载！只想看算法的也可以下载，算法文件是do ta_predict.py