其实发展到现在，跳一跳已经不如之前那么火热了。从最初的 POST 直接改分再到 Python 截图识别像素点计算距离跳跃，各种各样的辅助呈出不穷，而微信方面也加强了反外挂的机制，大量的手动玩家都会被误杀了。对于之前 POST 改分的人就直接被加入黑名单，永远都是零分。这里给出一个基于深度神经网络学习的跳一跳辅助，目的不在于获得高的分数，而是为了可以有一个学习的机会。
PyTorch
这个项目使用的是 PyTorch 这个深度学习张量库，首先安装一下，在 Mac 下 PyTorch 的安装非常简单：
pip3 install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl
pip3 install torchvision 其他系统的可以去官网看一下安装命令，要注意的是 Python 的版本和是否有 GPU。
Android
安卓下需要安装 ADB 依赖，IOS 的话需要安装 WDA。安装 ADB 很简单：
brew cask install android-platform-toolsIOS
- 安装依赖
IOS 安装 WDA 稍微复杂一些，首先升级 XCode 到最新版，然后安装 Carthage：
brew install carthage安装 Node：
brew install node安装 libmobiledevice
brew install imobiledevice
iproxy 8100 8100克隆 WDA 的代码：
git clone git@github.com:facebook/WebDriverAgent.git执行安装脚本：
./Scripts/bootstrap.sh执行完成后，直接双击打开WebDriverAgent.xcodeproj这个文件。
2.设置证书
安装到真机上都是需要证书签名：
接着在TARGETS里面选中WebDriverAgentRunner，用同样的方法设置好证书：
3.运行测试
首先菜单栏选择目标设备：
Product --> Destination --> Device选择 Scheme:
Product --> Scheme --> WebDriverAgentRunner运行测试：
Product --> Test此时控制台界面可以看到设备的IP，给出的IP和端口，加上 /status 合成一个 url 地址，例如 http://10.0.0.1:8100/status，然后浏览器打开，如果出现一串 JSON 输出，说明 WDA 安装成功了。
项目
环境都测试好了之后，克隆项目代码：
git clone git@github.com:songrotek/wechat_jump_end_to_end.git切换到项目里面运行：
python run_ios.pypython run_android.py欢迎关我的个人公众号：左手代码（有运行视频，还有福利与你同在～）
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