【免费下载】 LizzieYzy - 围棋引擎图形界面
2026-01-20 01:43:51作者:宗隆裙
项目基础介绍和主要编程语言
LizzieYzy 是一个基于 Lizzie 修改的围棋引擎图形界面,主要使用 Java 语言开发。该项目允许加载多种围棋引擎,如 Katago、LeelaZero、Leela、ZenGTP、SAI、Pachi 等标准 GTP 引擎。
项目核心功能
LizzieYzy 在 Lizzie 的基础上增加了多项新功能,包括:
- 鹰眼分析:根据 AI 的选点胜率、计算量、目差与棋谱中实际落子做比较,得出吻合度、胜率波动、目差波动、失误手等信息并以图表化的形式展示。
- 闪电分析:使用 Katago 的 analysis 模式,并行分析整个棋谱,快速得出胜率图、选点等信息,支持批量分析。
- 批量分析:支持打包棋谱按顺序使用 GTP 引擎分析,或使用 Katago 的 analysis 模式分析。
- 形势判断:使用 Katago(默认)的 kata-raw-nn 命令或 ZenGTP 的 territory 命令获取粗略的领地判断,支持每一步自动形势判断。
- 棋盘同步:支持前台(不可移动、遮挡)/后台(不占用鼠标、可遮挡)两种模式,特别优化了野狐、弈城、新浪平台,可一键同步,其他平台或图片动画等需框选棋盘,支持双向同步、自动落子(溜狗)。
- 引擎对局:两个引擎之间的单盘/多盘对局,可加载多个 SGF 作为开局,支持使用不同命令获取引擎选点:lz-analyze、kata-analyze、genmove,多盘对局将会自动计算 elo、标准差区间等信息。
- 死活题分析:支持抓取局部棋盘上的死活题,并自动生成死活题框架以便 AI 在正确的范围内思考。
- 双引擎模式:支持同时加载两个引擎并同步分析对比。
- 可视化 KataGo 分布式训练:将 KataGo 官方的分布式训练可视化,可以看到每一局正在进行和已经训练完成的对局。
项目最近更新的功能
最近更新的功能包括:
- 新增涂鸦功能:在顶部工具栏的标记工具中新增了自由涂鸦功能,方便用户在棋盘上进行标记。
- 新增独立棋局控制面板:方便触屏操作,用户可以通过顶部工具栏左侧或显示-面板-独立棋局控制面板来使用。
LizzieYzy 是一个功能丰富且不断更新的围棋引擎图形界面,适合围棋爱好者和专业棋手使用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0213- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
OpenDeepWikiOpenDeepWiki 是 DeepWiki 项目的开源版本,旨在提供一个强大的知识管理和协作平台。该项目主要使用 C# 和 TypeScript 开发,支持模块化设计,易于扩展和定制。C#00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
619
4.1 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
455
541
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
暂无简介
Dart
861
206
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
927
785
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.49 K
842
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
178
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
377
257
昇腾LLM分布式训练框架
Python
134
160