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AzurLaneAutoScript

我们屁眼通红(Python)真的太有实力了

此分支是雪风源（目前仓库已删库）的 fork 分支 原版雪风源

• 注：之前fork了原版雪风源你可以在这个仓库查看雪风的提交 下面的雪风源也是 fork 版

添加了

1. 智能调度
2. 解除大世界限制
3. 对 侵蚀1 的一些功能*
4. Lme没合的一些陈旧PR等
5. 自动卡吊机BUG
6. 舰娘等级识别
7. 侵蚀1的一些统计
8. 模拟器管理
9. 一些奇怪的小东西awa
10. 迁移至 Python 3.14
11. 更换 OCR 模型 支持 GPU 加速推理
12. Alas MCP 服务

MCP 服务

本地

{
  "mcpServers": {
    "alas": {
      "url": "http://127.0.0.1:22267/mcp/sse"
    }
  }
}

云服务器或内网

{
  "mcpServers": {
    "alas": {
      "url": "http://[IP_ADDRESS]/mcp/sse"
    }
  }
}

*侵蚀1功能：大部分来自下面

部分功能（大部分）来自Zuosizhu(仪表盘等)，guoh064(大世界等)，sui-feng-cb(岛屿等), 雪风源

感谢某不知名 AI IDE

注：本项目大量使用 AI生成 代码质量极其垃圾 可能存在未知Bug

因为本来是自用来着 没想公开

有任何问题请加 QQ 群

OCR 模型

感谢 超算互联网 提供算力支持 模型基于 PaddleOCR

V1.0

v1.0 zh-cn&en-us 针对碧蓝航线字体进行训练 zh-cn 准确率 97% 有边缘符号问题 en-us 准确率 98.6% 会出现负号问题 训练信息: 异构加速卡BW 64G NVIDIA Tesla A800 80G 训练时间: 2h

V2.0

v2.0 zh-cn&en-us 针对碧蓝航线字体 + Alas 截图的特殊性进行训练(灰度化) 中文模型相对 v1.0 准确率降低 en-us 准确率 99.8% 几乎没有错误 训练信息: NVIDIA Tesla A800 80G 训练时间: 2h

V2.5

v2.5 zh-cn 修复2.0模型的问题 准确率达到 98.52% 推理速度仅需 10ms 训练信息: 异构加速卡BW 64G NVIDIA Tesla A800 80G 训练时间: 5h