德州扑克的思考和实验

理论核心:风险收益比。博弈论。

目的:赢得尽可能多的筹码。

方法:使用好大的牌型,使对手投入更多筹码;让对手弃牌。后者对心理活动的揣摩、筹码操作技巧的要求较高。

 

注意:赌博有害!使用现金进行游戏,或者以其他代价进行各种活动时,务必评估自己的经济状况、是否有承担和应对风险的能力。根据墨菲定律:事情总向最坏的情况发展。(记不清是不是墨菲定律,需要查询确认。)我对这句话的理解是:事情存在波动的可能,但是坏的结果一旦发生或者累积到一定程度,其损害、影响会使得好的结果变得难以发生。因此,要增强操作稳定性,对风险进行评估,避免损失的大量发生、累积。解决办法就是:风险转移和均摊。(术语可能不准确)核心思想就是:将避免只进行一次概率实验,而是进行大量的实验,随机性的综合将倾向于其期望。采用大量的、正确的手法可以控制期望。

例:投资1E做生意,赚几W是很容易的;但是若全压在一个项目上,一旦失败,要从0开始再赚几W就相对很困难了。

投资许多个小项目将有效减小这种风险。

 

在各种对手风格的情况下,采用尽可能稳妥的打法。下面根据自己的经验和认识,对常见的牌局和操作决策进行分析和说明:

 

* 手牌小对(88和以下)

特点分析:形成三条、四条、葫芦才能发挥威力。否则,很容易被其他手牌形成的对子击败。

决策:

翻牌前跟进All-in的条件:5倍或者以上的赔率。

翻牌至河牌:形成较大的牌型前,不宜跟进大注。除非跟进人数多,赔率很高。即使形成三条,如果不能形成葫芦,也要小心顺子和同花。

 

* 手牌大对(QQ和以上)

特点分析:胜率很高,玩家最喜欢的手牌。脆弱性在于容易被顺子和同花击败(尤其是入场玩家多的情况下,因此需要控制入场玩家数量)。与其他较大的手牌一样,难以丢掉,在其他玩家有更大的手牌、对子(如QQ VS KK AA),容易输,因此在前方多轮re-raised后,应该考虑自己的牌型是否够大。(不仅对于大对,AQ和以下的高牌需要对多轮re-raised尤其小心。)

 

决策:

翻牌前:下较重注,大约为当前底池的3-5倍,将小牌、杂牌赶跑,避免被其形成顺子、同花击败,同时扩大底池和赔率。直接All-in不适合在过紧的牌局中使用,容易将玩家吓跑,只赢得少量盲注。

 

* 需要补充的内容:

对于不同风格的玩家,盲注和自身筹码情况,加以区别和分析

对于其他手牌、翻牌类型,河牌、转牌等进行分析,操作说明

补充一些概率性计算作为数据论据

转载于:https://www.cnblogs.com/vont/archive/2012/12/29/poker.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值