参考了微信跳一跳助手的思路，通过截取手机上面的题目识别问题和答案。 支持使用汉王云 OCR 和百度文字识别。
本文的所有答案均来自百度知道的搜索，根据前两个投票最高的答案来，已经去除了广告， 答案均来自百度知道，优先选择最佳答案，如果没有最佳答案，选择前两个靠前的答案。
如果答案内容过长，使用文本摘要算法，显示最重要的5句。
移动端支持 Android / IOS 手机，程序运行时间是3秒左右（答题是10秒）。
notice: 第一次使用汉王阿里云只需要0.01元／100条，所以如果没有了，可以自己注册阿里云账号购买（汉王）。百度的注册开发者后创建应用就可以看见自己的 key 和 secret 。
- master: 主要是 Android 手机使用，支持汉王和百度识别
- knearby: 根据文本关联度思想，答案更加清晰，目前只支持百度识别
- iso: 主要是苹果手机使用，支持百度和汉王
对于答题这样的项目，首先一个问题，然后有三个答案可以选择，能不能通过分别统计问题与三个答案的关联度来选择出正确的答案，由于数据采集是来自百度的，可能会受到部分广告数据的影响，但是在集合相当大的情况下，关联度还是会呈现正相关。
假设题目是：
中国历史上著名的科举制度开始于那个朝代？
- 汉朝
- 唐朝
- 隋朝
我们先用百度分别搜索汉朝，唐朝，隋朝，得到如下数据：
| 朝代 | 搜索出的数量（来自百度为您找到相关结果约） |
|---|---|
| 汉朝 | 17900000 |
| 唐朝 | 30500000 |
| 隋朝 | 16600000 |
然后我们在用题目 + 答案的方式，搜索示例：
中国历史上著名的科举制度开始于那个朝代？ 汉朝 得到三次的搜索结果：
| 关键字 | 搜索出的数量（来自百度为您找到相关结果约） |
|---|---|
| Q + 汉朝 | 602000 |
| Q + 唐朝 | 837000 |
| Q + 隋朝 | 658000 |
关联度计算方式：
K = count(Q&A) / (count(Q) * count(A))关联度如下：
| 答案 | 关联度 |
|---|---|
| 汉朝 | 0.0336 |
| 唐朝 | 0.0274 |
| 隋朝 | 0.0396 |
- 2017/1/9： 修复答案获取bug，增加长文本信息摘要算法，增加百度OCR
- 2017/1/9： 使用相似度猜测答案，请切换分支使用
- 2017/1/10： 增加ios分支，修复master文本摘要bug
- 从python官网安装python3.6环境
- pip install -r requirements.txt
- 创建默认的临时文件夹mkdir -p screenshots
- 修改默认的配置文件
config.py,配置文件夹中可以配置临时数据目录和appcode
以 linux 为例：
- 下载 android-platform-tools，访问google下载，默认 mac，windows， linux 均支持
- 配置环境变量，进入 platform 目录下面
export PATH=$(pwd):PATH配置 adb 工具到系统的 path 下面 - 手机打开开发者模式
- 使用usb连接手机后信任，
adb devices来检查是否有自己的设备，确认已经连接 - 接下来就进入百万英雄，等待有题目的时候就运行
python main.py即可
- uniqhj
- wangfpp
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