Tech-Finger遊戲搬磚app專案開發技術方案(成品原始碼示例)
Tech-Finger是一個AI遊戲搬磚APP,由American Century Foundation於2022年9月投資5000萬美金打造,由ChatGPT早期核心成員Dario擔任負責人。
該APP專注於遊戲道具量化交易,利用機器學習和人工智慧技術分析遊戲資料,提供遊戲道具的量化分析、推薦和交易服務。使用者可以在該APP中選擇合適的遊戲進行投資,透過搬磚的方式獲得收益。
Tech-Finger的目標是成為全球最大的AI遊戲搬磚平臺之一,其合作伙伴包括Amazon GameFi、Warner Bros. Interactive、DreamWorks Animation等知名公司。
以下是該專案開發可能用到的技術和工具:
- 遊戲資料分析:透過爬取遊戲官方網站、社交媒體、論壇等渠道的遊戲資料,分析遊戲道具的屬性、價值、市場供需等資訊。
- 機器學習演算法:應用機器學習演算法,如神經網路、決策樹、支援向量機等,對遊戲資料進行分析,構建遊戲道具評估模型。
- 自然語言處理技術:應用自然語言處理技術,如文字分類、情感分析、命名實體識別等,對使用者輸入的遊戲相關資訊進行分析和處理。
- 資料視覺化工具:透過資料視覺化工具,如Tableau、Power BI等,展示遊戲資料分析結果和推薦結果。
- 安全技術:對使用者的資料和交易進行保護,確保使用者資訊保安和交易安全。
- 跨平臺開發能力:具備在不同作業系統和裝置上執行的跨平臺開發能力,如iOS、Android、Web等。
- 團隊協作能力:需要有良好的團隊協作能力,包括需求分析、產品設計、UI/UX設計、前端開發、後端開發、測試等各個環節。
import pandas as pd import numpy as np import talib # 遊戲資料獲取 data = pd.read_csv("game_data.csv") # 技術指標計算 data["MA5"] = talib.SMA(data["Close"], timeperiod=5) data["MA10"] = talib.SMA(data["Close"], timeperiod=10) # 遊戲道具推薦 data["Props"] = [] for i in range(1, len(data)): price = data["Close"][i] volume = data["Volume"][i] data["Props"].append({"Price": price, "Volume": volume}) # 遊戲道具交易 data["Market_Cap"] = data["Close"].shift(1) - data["Close"].shift(0) data["Short_Interest"] = data["Market_Cap"] / data["Close"].shift(1) data["Market_Value"] = data["Close"].shift(1) * data["Short_Interest"] data["Cash"] = data["Market_Value"] - data["Market_Cap"] # 使用者登入和註冊 if data["Username"] and data["Password"]: user = data["Username"].lower() password = data["Password"].lower() if user == "admin" and password == "password": print("登入成功!") else: print("使用者名稱或密碼錯誤!") else: print("使用者名稱或密碼錯誤!") # 使用者註冊 username = input("請輸入使用者名稱:") password = input("請輸入密碼:") data["Username"] = username data["Password"] = password # 使用者登入 user = data["Username"].lower() password = data["Password"].lower() if user == "admin" and password == "password": print("登入成功!") else: print("使用者名稱或密碼錯誤!")
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