分析软件技术文档
1. 系统概述
分析软件是一款基于数据建模与规则解析的专业化工具，旨在为游戏研究机构、合规平台及策略开发者提供实时牌局预测、历史数据回溯及策略验证服务。该软件通过集成机器学习算法与博弈规则引擎，支持对牌局的概率计算、趋势分析及决策优化，适用于合规场景下的学术研究、算法验证及运营监控。
2. 核心功能设计
2.1 数据采集与预处理
软件内置多源数据接口，支持从合规游戏平台实时获取牌局记录，包括庄/闲胜负、和局频率、牌型序列等关键字段。数据清洗模块采用异常值过滤与归一化处理，确保输入模型的时序数据符合统计要求。
2.2 动态预测模型
基于逻辑回归与LSTM神经网络构建双通道预测引擎：
2.3 规则合规性校验
集成《BACCARAT GAME RULES》标准，实时验证发牌逻辑是否符合第三方卡牌序列规范，避免违规操作干扰分析结果。
3. 技术架构
3.1 系统分层设计
3.2 第三方依赖
4. 部署与配置
4.1 硬件要求
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
| CPU | Intel i5 4核 | Xeon E5 8核 |
| 内存 | 8GB DDR4 | 32GB DDR4 ECC |
| 存储 | 256GB SSD | 1TB NVMe SSD RAID 10 |
| 显卡 | NVIDIA GTX 1060 | RTX A6000（支持CUDA） |
4.2 软件环境
5. 使用说明
5.1 初始化流程
1. 数据源配置：在`config/datasource.yml`中设置数据库连接参数及API密钥；
2. 模型预训练：执行`python train_model.py epochs=100`加载历史数据集；
3. 服务启动：通过`docker-compose up`启动微服务集群。
5.2 核心操作示例
python
实时预测单局结果
from baccarat_predictor import Analyzer
analyzer = Analyzer(model_path="models/v3.1.h5")
result = analyzer.predict(sequence=["b","p","b","t"])
print(f"下一局庄家胜率：{result['banker_prob']:.2%}")
5.3 输出解读
6. 维护与扩展
6.1 版本迭代
采用GitLab CI/CD实现自动化构建，每周推送增量更新包，支持热修复与模型灰度发布。
6.2 安全策略
7. 应用场景
分析软件已在以下领域实现价值验证：
8. 合规声明
本软件严格遵循《国际技术标准（IGTS-2024）》，禁止用于非法活动。所有分析结果仅供参考，开发者不承担滥用导致的连带责任。
