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</p><p>（謝謝周董的新歌《Mojito》）</p><p>説起打HH88麻將我一直是處於比較業餘並且不思進取的水平，各個地方的麻將規則不一，繁瑣的規則也懶得放腦袋裏記憶了，於是每次跟朋友打麻將都是現場臨時約定規則，怎麼簡單怎麼來，周邊也有不少年輕的小夥伴我一樣。</p><p>年前回家前跟朋友聚會又打了幾圈麻將，幾個人又經歷了一遍邊上網查算番規則邊打牌，生怕少算番多虧了五毛錢的過程，於是萌生做個麻將算番APP的想法，解決我們幾個懶人的打牌需求。</p><p>剛開始的【小番】認識麻將牌的能力一般，70%左右。基本上攝像頭識別完還需要手動再補上幾張牌，所謂人工+智能結合。AI模型準備上我只是做完一次目標檢測深度學習模型的數據採集，標註，訓練，評估及移動端推理的實現流程。中間沒有太多優化，本着先看看有多少人願意為這項功能買單的想法，把App擼完就上架了?。</p><p>App出來後碰上疫情期間大家也都家裏呆着了，App好久也沒實踐上，中間去江西朋友家呆了一段時間打牌用了一次，發現一些易用性的問題修正了一下，在統一算番規則方面【小番】發揮了實際作用起到了公平公正的效果（讓我當晚輸了100塊錢）。App上架後忙別的事情有段時間也沒多管了。最近各地疫情反覆，周末看了一下App Store排行榜，發現在沒有任何推廣的情況下，小番最近還爬到過娛樂版前50名內，改變了我對目前的應用市場沒有推廣不會有人購買的看法。於是周末花了點時間再好好優化了一把模型，把【小番】識別牌的精準度提到98%以上。</p><p>優化後的【小番】，即使是帶有一定透視角度的，20多張不同牌同屏也可以一次輕鬆識別，做到快速認牌算番的效果。行文至此，好玩的東西就介紹完了。</p><p>下面進入技術乾貨的部分，實踐中怎麼提高模型麻將牌識別的精確度和召回率？行業內的人清楚，AI模型是容易做出demo，但產品化過程中需要投入非常多精力打磨的一項技術。以前做個性化推薦和定向廣告推薦，深知數據的優化對效果的作用遠大於算法自身形式的優化作用。所以這次在模型效果打磨的過程中，我優先着重考慮數據方面的優化。</p><p>問題定義</p><p>目標檢測算法</p><p>解決目標檢測算法的常見模型主要分為兩類，以R-CNN/Fast R-CNN/Faster R-CNN為代表的兩步法：先用啟發式搜索（R-CNN/Fast R-CNN）的算法或者特定的網絡（Faster R-CNN）找出圖片中可能的物體區域（region proposals），然後用卷積神經網絡對各個物體區域做一次圖像分類。Faster R-CNN可以做到比較高的精確度檢測目標，但檢測延遲方面比較高，不適於需要視頻實時檢測的場景。</p><p>另一類算法是以SSD（Single Shot MultiBox Detector）和YOLO（You Only Look Once）為代表的一步檢測法，這類算法將位置檢測的外包矩形和分類概率統一編碼到一個卷積神經網絡預測輸出裏。具體的，圖像可以以一定的步長劃分成格子，每個格子關聯幾個（比如6個）不同比例的Anchor Box（比如1:1, 1:2, 2:1等），每個格子的每個Anchor Box可以預測一個中心點(x, y)和長寬(l, w)的偏移量以及對應區域是某個分類的概率p，訓練過程中通過梯度下降來調整模型參數最小化損失函數。目標檢測的損失函數由兩部分組成：分類損失函數及定位誤差，為減少過擬合的情況也會加入正則化損失，3者做一個加權線性組合。</p><p>SSD及YOLO算法在延時和精確度方面平衡比較好，可以滿足視頻實時檢測（30FPS）的需求。本質上SSD和YOLO這類目標檢測算法可以理解成一個框架，在這個框架裏有多個組成部分或決策算法，不同的選擇組成具體的目標檢測模型。比如框架中做為主幹的特徵抽取網絡部分，ssd原始使用的vgg16，yolo使用的Darknet53，在平衡速度和精確度時，也可以選擇其他的特徵抽取網絡，如為流動裝置優化的mobilenet v1,v2，或者inception等，不同的選擇可以組合出多種不同的具體模型。今年最新發佈的YOLO v4模型在COCO的數據集上速度和精確度都達到了不錯的提升。</p><p>麻將識別模型訓練</p><p>首先是訓練數據準備，嘗試在網上搜了一圈沒有找到現有的麻將牌目標檢測的標註數據，於是開始自己的數據採集和標註。</p><p>訓練數據分為兩部分，一部分人工真實數據，一部分生成數據（大量）。真實數據採集使用視頻錄製的方式，分兩種場景，單個麻將牌（34類），以及多張牌組合（14張）。擺好牌後移動手機拍攝不同角度下的成像，完了用腳本從視頻裏自動截取出來x張圖片進行標註。標註工具使用labelimg工具，可以比較方便的框出麻將牌打上標籤，準備就緒後就是一頓狂標註，標註後的圖片類似這個樣子，生成對應的PASCAL VOC格式的xml文件。</p><p>像SSD和YOLO等算法都帶有一定的數據增強（Data Augmentation）預處理功能，比如隨機的的對訓練數據進行垂直/水平翻轉或者隨機截取區域放大等操作，一方面提升模型的通用能力，也減少對訓練數據overfitting的問題。由於我在自動化生成數據方面考慮了不同情況的圖像變換並且生成了大量的訓練數據，對模型自帶的數據增強功能並不太依賴。</p><p>數據集準備好後（80%數據做訓練，20%做測試），使用tensorflow進行模型訓練，基於一個預先訓練好的圖像特徵抽取模型（比如ssd_mobilenet_v1_coco）進行遷移學習，減少從零開始訓練模型需要的學習圖像特徵抽取（學習基本的圖像理解能力，比如邊緣檢測，基本形狀檢測等基礎功）的時間，也減少需要的訓練圖片數據量。</p><p>由於生成的模型最終是在手機上做推理，我在手機上使用Tensorflow Lite框架，訓練後導出的模型需要轉成tflite格式。tflite相對於tensorflow模型少了不少運算符的支持，比如ssd模型的預處理步驟需要放到模型外來做，處理時需要注意根據模型輸入圖片RGB信息接受的浮點數範圍（有模型用[-1,1]，也有模型用[0, 1]）做相應的正則化，另外也需要檢測推理時輸入圖片或者視頻的RGB通道順序和模型需求是一樣的，</p><p>任何一個小地方的數據不一致都會使你的模型效果大打折扣</p>。<br /><p></p><p>在HH88麻將算番這個應用場景下，由於浮點類型的tflite模型在手機上的性能已經不錯，沒有進一步再對模型的浮點數進行int8離散化處理（quantization）。性能方面在iOS上可以進一步提升：</p><p>可以使用Tensorflow Lite的CoreML delegate來做推理，利用手機內置AI晶片的並行處理能力來無損的提升推理速度。</p><p></p>本文參與<br /><p>騰訊雲自媒體分享計劃</p>，分享自微信公眾號。原始發表：2020-06-17，如有侵權請聯繫 刪除<br /><p>編程算法</p><p>機器學習</p><p>圖像識別</p><p>神經網絡</p><p>深度學習</p><p>本文分享自 <span>曲奇泡芙</span> 微信公眾號，<span>前往查看</span></p><p>本文參與 </p><p>騰訊雲自媒體分享計劃</p> ，歡迎熱愛寫作的你一起參與！<br /><p></p><p>編程算法</p><p>機器學習</p><p>圖像識別</p><p>神經網絡</p><p>深度學習</p><p>評論</p><span>登錄</span>後參與評論<br /><p>0 條評論</p><p>熱度</p><p>最新</p><span>登錄 </span>後參與評論<br /><p>關於作者</p><p>曲奇泡芙</p><p>文章</p><p>累計閲讀量</p><p>獲贊</p>關注<br /><p>前往專欄</p><p>領券</p><ul><br /><li><p>社區</p><ul><br /><li><p>專欄文章</p></li><br /><li><p>閲讀清單</p></li><br /><li><p>互動問答</p></li><br /><li><p>技術沙龍</p></li><br /><li><p>技術視頻</p></li><br /><li><p>團隊主頁</p></li><br /><li><p>騰訊雲TIHH88平台</p></li><br /></ul></li><br /><li><p>活動</p><ul><br /><li><p>自媒體分享計劃</p></li><br /><li><p>邀請作者入駐</p></li><br 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All Rights Reserved. 騰訊雲 版權所有 </p><p>深圳市騰訊計算機系統有限公司 ICP備案/許可證號：</p><p>粵B2-20090059 </p><p>深公網安備號 44030502008569</p><p></p><p>騰訊雲計算（北京）有限責任公司 京ICP證150476號 | </p><p>京ICP備11018762號</p> |<br /><p>京公網安備號11010802020287</p><p></p><p>問題歸檔</p><p>專欄文章</p><p>快訊文章歸檔</p><p>關鍵詞歸檔</p><p>開發者手冊歸檔</p><p>開發者手冊 Section 歸檔</p><p>All Rights Reserved. 騰訊雲 版權所有</p><span>登錄 </span>後參與評論<span>0</span><span>0</span><span>推薦</span><br /><h2 id="1"> "易遊娛樂註冊：開啟全新娛樂體驗的大門"</h2><br /><h3>易遊娛樂註冊：開啟全新娛樂體驗的大門</h3><br /><p>在現代社會，娛樂已經成為人們生活中不可或缺的一部分。隨着科技的發展，娛樂方式也越來越多樣化。易遊娛樂註冊就是一個開啟全新娛樂體驗的平台，讓人們可以輕鬆享受各種娛樂活動。</p><h4>多元化的遊戲選擇</h4><br /><p>易遊娛樂註冊提供了豐富多樣的遊戲選擇，無論你喜歡HH88棋牌遊戲還是角色扮演遊戲，都能在這裏找到適合自己的遊戲。比如，你可以玩一款名為《徵途》的角色扮演遊戲，這款遊戲擁有精美的畫面和豐富的劇情，讓你彷彿置身於另一個世界中。</p><h4>豐富的娛樂活動</h4><br /><p>除了遊戲之外，易遊娛樂註冊還舉辦各種豐富的娛樂活動，讓你可以與其他玩家互動，共同享受娛樂的樂趣。例如， [https://www.metooo.it/u/665a26b40c59a922425a0960 HH88娛樂城] ，展示自己的技巧。 [https://qooh.me/rangeswim08 https://qooh.me/rangeswim08] ，他們還舉辦線下聚會，讓玩家有機會面對面交流，建立更深厚的友誼。</p><h4>優質的客户服務</h4><br /><p>易遊娛樂註冊非常重視客户的需求，提供優質的客户服務。無論你遇到什麼問題，他們的客户服務團隊都會及時解答。他們還提供24小時的在線客服，讓你隨時都能得到幫助。</p><h4>安全可靠的平台</h4><br /><p>易遊娛樂註冊注重用户的資金安全和個人信息保護。他們採用了先進的加密技術，確保用户的資金和個人信息不會被盜取。此外，他們還定期進行安全檢測，確保 [https://www.pinterest.com/serverheron81/ HH88] 平台的穩定運行。</p><p>總之，易遊娛樂註冊是一個開啟全新娛樂體驗的大門。他們提供多元化的遊戲選擇、豐富的娛樂活動、優質的客户服務和安全可靠的平台，讓人們可以輕鬆享受娛樂的樂趣。</p><h2 id="2"> "二十一點下載：探索遊戲的魅力，為什麼它成為人們的最愛？"</h2><br /><h3>HH88二十一點下載：探索遊戲的魅力，為什麼它成為人們的最愛？</h3><br /><p>二十一點是一款非常受歡迎的撲克牌遊戲，它結合了運氣和策略，使得玩家們着迷。這款遊戲已經成為人們的最愛，原因有很多。</p><h4>1. 簡單易學</h4><br /><p>二十一點的規則非常簡單，幾乎任何人都可以在幾分鐘內學會。玩家需要的只是將手中的牌點數加起來，並努力接近HH8821點而不超過。這使得遊戲非常容易上手，並且可以迅速進入遊戲的樂趣。</p><h4>2. 運氣與策略的結合</h4><br /><p>二十一點是一個結合了運氣和策略的遊戲。玩家需要根據手中的牌和莊家的牌來做出適當的決策。他們可以選擇要牌或停牌，以使自己的點數接近HH8821點。這種結合了運氣和策略的元素使得遊戲更加刺激和有挑戰性。</p><h4>3. 社交互動</h4><br /><p>二十一點是一個非常適合社交互動的遊戲。玩家可以和朋友或家人一起玩這款遊戲，並在過程中享受互動和交流的樂趣。他們可以討論策略、分享勝利，或者一起應對挑戰。這種社交互動使得遊戲更加有趣和有意義。</p><h4>4. 可以玩得很長時間</h4><br /><p>二十一點是一個可以玩得很長時間的遊戲。玩家可以根據自己的喜好和時間來決定遊戲的長度。他們可以玩一局快速的遊戲，或者花幾個小時來進行一場長時間的比賽。這種靈活性使得遊戲非常受歡迎，因為人們可以根據自己的需求來享受遊戲的樂趣。</p><h4>5. 可以在不同平台上玩</h4><br /><p>二十一點是一個非常流行的遊戲，可以在不同的HH88平台上玩。玩家可以在電腦、手機或平板電腦上下載遊戲，並隨時隨地享受遊戲的樂趣。這種便利性使得遊戲更加受歡迎，因為人們可以根據自己的喜好和時間來選擇遊戲的方式。</p><p>總結來説，二十一點是一款非常受歡迎的遊戲，因為它簡單易學，結合了運氣和策略，具有社交互動性，可以玩得很長時間，並且可以在不同平台上玩。這些因素使得HH88二十一點成為人們的最愛，並吸引了越來越多的玩家加入這個遊戲的世界。</p>#HH8821點 #HH88二十一點 #HH88麻將 #HH88平台 #HH88棋牌<br /> | ||
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- 教會AI認識麻將牌之實踐篇
- 易遊娛樂註冊：開啟全新娛樂體驗的大門
- HH88二十一點下載：探索遊戲的魅力，為什麼它成為人們的最愛？
教會AI認識麻將牌之實踐篇
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教會AI認識HH88麻將牌之實踐篇
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發佈於 2020-06-23 15:16:43
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發佈於 2020-06-23 15:16:43
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開頭視頻先認識下今天的主角 -【小番】App
（謝謝周董的新歌《Mojito》）
説起打HH88麻將我一直是處於比較業餘並且不思進取的水平，各個地方的麻將規則不一，繁瑣的規則也懶得放腦袋裏記憶了，於是每次跟朋友打麻將都是現場臨時約定規則，怎麼簡單怎麼來，周邊也有不少年輕的小夥伴我一樣。
年前回家前跟朋友聚會又打了幾圈麻將，幾個人又經歷了一遍邊上網查算番規則邊打牌，生怕少算番多虧了五毛錢的過程，於是萌生做個麻將算番APP的想法，解決我們幾個懶人的打牌需求。
剛開始的【小番】認識麻將牌的能力一般，70%左右。基本上攝像頭識別完還需要手動再補上幾張牌，所謂人工+智能結合。AI模型準備上我只是做完一次目標檢測深度學習模型的數據採集，標註，訓練，評估及移動端推理的實現流程。中間沒有太多優化，本着先看看有多少人願意為這項功能買單的想法，把App擼完就上架了?。
App出來後碰上疫情期間大家也都家裏呆着了，App好久也沒實踐上，中間去江西朋友家呆了一段時間打牌用了一次，發現一些易用性的問題修正了一下，在統一算番規則方面【小番】發揮了實際作用起到了公平公正的效果（讓我當晚輸了100塊錢）。App上架後忙別的事情有段時間也沒多管了。最近各地疫情反覆，周末看了一下App Store排行榜，發現在沒有任何推廣的情況下，小番最近還爬到過娛樂版前50名內，改變了我對目前的應用市場沒有推廣不會有人購買的看法。於是周末花了點時間再好好優化了一把模型，把【小番】識別牌的精準度提到98%以上。
優化後的【小番】，即使是帶有一定透視角度的，20多張不同牌同屏也可以一次輕鬆識別，做到快速認牌算番的效果。行文至此，好玩的東西就介紹完了。
下面進入技術乾貨的部分，實踐中怎麼提高模型麻將牌識別的精確度和召回率？行業內的人清楚，AI模型是容易做出demo，但產品化過程中需要投入非常多精力打磨的一項技術。以前做個性化推薦和定向廣告推薦，深知數據的優化對效果的作用遠大於算法自身形式的優化作用。所以這次在模型效果打磨的過程中，我優先着重考慮數據方面的優化。
問題定義
目標檢測算法
解決目標檢測算法的常見模型主要分為兩類，以R-CNN/Fast R-CNN/Faster R-CNN為代表的兩步法：先用啟發式搜索（R-CNN/Fast R-CNN）的算法或者特定的網絡（Faster R-CNN）找出圖片中可能的物體區域（region proposals），然後用卷積神經網絡對各個物體區域做一次圖像分類。Faster R-CNN可以做到比較高的精確度檢測目標，但檢測延遲方面比較高，不適於需要視頻實時檢測的場景。
另一類算法是以SSD（Single Shot MultiBox Detector）和YOLO（You Only Look Once）為代表的一步檢測法，這類算法將位置檢測的外包矩形和分類概率統一編碼到一個卷積神經網絡預測輸出裏。具體的，圖像可以以一定的步長劃分成格子，每個格子關聯幾個（比如6個）不同比例的Anchor Box（比如1:1, 1:2, 2:1等），每個格子的每個Anchor Box可以預測一個中心點(x, y)和長寬(l, w)的偏移量以及對應區域是某個分類的概率p，訓練過程中通過梯度下降來調整模型參數最小化損失函數。目標檢測的損失函數由兩部分組成：分類損失函數及定位誤差，為減少過擬合的情況也會加入正則化損失，3者做一個加權線性組合。
SSD及YOLO算法在延時和精確度方面平衡比較好，可以滿足視頻實時檢測（30FPS）的需求。本質上SSD和YOLO這類目標檢測算法可以理解成一個框架，在這個框架裏有多個組成部分或決策算法，不同的選擇組成具體的目標檢測模型。比如框架中做為主幹的特徵抽取網絡部分，ssd原始使用的vgg16，yolo使用的Darknet53，在平衡速度和精確度時，也可以選擇其他的特徵抽取網絡，如為流動裝置優化的mobilenet v1,v2，或者inception等，不同的選擇可以組合出多種不同的具體模型。今年最新發佈的YOLO v4模型在COCO的數據集上速度和精確度都達到了不錯的提升。
麻將識別模型訓練
首先是訓練數據準備，嘗試在網上搜了一圈沒有找到現有的麻將牌目標檢測的標註數據，於是開始自己的數據採集和標註。
訓練數據分為兩部分，一部分人工真實數據，一部分生成數據（大量）。真實數據採集使用視頻錄製的方式，分兩種場景，單個麻將牌（34類），以及多張牌組合（14張）。擺好牌後移動手機拍攝不同角度下的成像，完了用腳本從視頻裏自動截取出來x張圖片進行標註。標註工具使用labelimg工具，可以比較方便的框出麻將牌打上標籤，準備就緒後就是一頓狂標註，標註後的圖片類似這個樣子，生成對應的PASCAL VOC格式的xml文件。
像SSD和YOLO等算法都帶有一定的數據增強（Data Augmentation）預處理功能，比如隨機的的對訓練數據進行垂直/水平翻轉或者隨機截取區域放大等操作，一方面提升模型的通用能力，也減少對訓練數據overfitting的問題。由於我在自動化生成數據方面考慮了不同情況的圖像變換並且生成了大量的訓練數據，對模型自帶的數據增強功能並不太依賴。
數據集準備好後（80%數據做訓練，20%做測試），使用tensorflow進行模型訓練，基於一個預先訓練好的圖像特徵抽取模型（比如ssd_mobilenet_v1_coco）進行遷移學習，減少從零開始訓練模型需要的學習圖像特徵抽取（學習基本的圖像理解能力，比如邊緣檢測，基本形狀檢測等基礎功）的時間，也減少需要的訓練圖片數據量。
由於生成的模型最終是在手機上做推理，我在手機上使用Tensorflow Lite框架，訓練後導出的模型需要轉成tflite格式。tflite相對於tensorflow模型少了不少運算符的支持，比如ssd模型的預處理步驟需要放到模型外來做，處理時需要注意根據模型輸入圖片RGB信息接受的浮點數範圍（有模型用[-1,1]，也有模型用[0, 1]）做相應的正則化，另外也需要檢測推理時輸入圖片或者視頻的RGB通道順序和模型需求是一樣的，
任何一個小地方的數據不一致都會使你的模型效果大打折扣
。
在HH88麻將算番這個應用場景下，由於浮點類型的tflite模型在手機上的性能已經不錯，沒有進一步再對模型的浮點數進行int8離散化處理（quantization）。性能方面在iOS上可以進一步提升：
可以使用Tensorflow Lite的CoreML delegate來做推理，利用手機內置AI晶片的並行處理能力來無損的提升推理速度。
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除了遊戲之外，易遊娛樂註冊還舉辦各種豐富的娛樂活動，讓你可以與其他玩家互動，共同享受娛樂的樂趣。例如， HH88娛樂城 ，展示自己的技巧。 https://qooh.me/rangeswim08 ，他們還舉辦線下聚會，讓玩家有機會面對面交流，建立更深厚的友誼。
優質的客户服務
易遊娛樂註冊非常重視客户的需求，提供優質的客户服務。無論你遇到什麼問題，他們的客户服務團隊都會及時解答。他們還提供24小時的在線客服，讓你隨時都能得到幫助。
安全可靠的平台
易遊娛樂註冊注重用户的資金安全和個人信息保護。他們採用了先進的加密技術，確保用户的資金和個人信息不會被盜取。此外，他們還定期進行安全檢測，確保 HH88 平台的穩定運行。
總之，易遊娛樂註冊是一個開啟全新娛樂體驗的大門。他們提供多元化的遊戲選擇、豐富的娛樂活動、優質的客户服務和安全可靠的平台，讓人們可以輕鬆享受娛樂的樂趣。
"二十一點下載：探索遊戲的魅力，為什麼它成為人們的最愛？"
HH88二十一點下載：探索遊戲的魅力，為什麼它成為人們的最愛？
二十一點是一款非常受歡迎的撲克牌遊戲，它結合了運氣和策略，使得玩家們着迷。這款遊戲已經成為人們的最愛，原因有很多。
1. 簡單易學
二十一點的規則非常簡單，幾乎任何人都可以在幾分鐘內學會。玩家需要的只是將手中的牌點數加起來，並努力接近HH8821點而不超過。這使得遊戲非常容易上手，並且可以迅速進入遊戲的樂趣。
2. 運氣與策略的結合
二十一點是一個結合了運氣和策略的遊戲。玩家需要根據手中的牌和莊家的牌來做出適當的決策。他們可以選擇要牌或停牌，以使自己的點數接近HH8821點。這種結合了運氣和策略的元素使得遊戲更加刺激和有挑戰性。
3. 社交互動
二十一點是一個非常適合社交互動的遊戲。玩家可以和朋友或家人一起玩這款遊戲，並在過程中享受互動和交流的樂趣。他們可以討論策略、分享勝利，或者一起應對挑戰。這種社交互動使得遊戲更加有趣和有意義。
4. 可以玩得很長時間
二十一點是一個可以玩得很長時間的遊戲。玩家可以根據自己的喜好和時間來決定遊戲的長度。他們可以玩一局快速的遊戲，或者花幾個小時來進行一場長時間的比賽。這種靈活性使得遊戲非常受歡迎，因為人們可以根據自己的需求來享受遊戲的樂趣。
5. 可以在不同平台上玩
二十一點是一個非常流行的遊戲，可以在不同的HH88平台上玩。玩家可以在電腦、手機或平板電腦上下載遊戲，並隨時隨地享受遊戲的樂趣。這種便利性使得遊戲更加受歡迎，因為人們可以根據自己的喜好和時間來選擇遊戲的方式。
總結來説，二十一點是一款非常受歡迎的遊戲，因為它簡單易學，結合了運氣和策略，具有社交互動性，可以玩得很長時間，並且可以在不同平台上玩。這些因素使得HH88二十一點成為人們的最愛，並吸引了越來越多的玩家加入這個遊戲的世界。
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