「浪漫勇士」再次問鼎一級賽殊榮 力求為港增添榮耀

 

三匹出戰杜拜世界盃賽馬日的香港賽駒均一併交由麥道朗執韁，另一邊廂在澳洲悉尼蘭域馬場上演的唐加士打一哩賽日，本港三位騎師潘頓、布文及艾兆禮均會南下爭功。

唐加士打一哩賽日第一項一級賽是澳洲賽馬會育馬錦標，這場途程為1400米的賽事被編為海外賽事第一組第三場（S1-3），開跑時間為下午十二時二十分。

騎師布文今場將會夥拍李善馬房的「南美名宿」上陣，此駒前仗於3月1日勝出二級賽天際錦標，其後上賽於3月22日角逐1200米一級賽金拖鞋大賽時敗於MARHOONA及「活頓之先」蹄下而跑獲殿軍。今次增程角逐對「南美名宿」而言相信不成問題，我認為此駒是今賽其中一匹頭馬與三甲之選。

「活頓之先」在剛才提及的金拖鞋大賽中在麥道朗胯下屈居於MARHOONA而飲恨，今次因麥道朗前往杜拜上陣，古摩亞集團遂安排莫雅到澳洲為此駒執韁。「活頓之先」是今場賽事另一坐位望贏的份子。

「榮石」（薛凱華）與「國是訪問」（高力德）都有力闖入三甲一席，而轉由潘頓上陣的「水牛城」上仗在紐卡素馬場以亮麗姿態取得其服役首場勝利，今次抽得4檔好位亦有力跑得接近。

緊接上演的1200米一級賽是史密夫錦標，這場賽事被編為海外賽事第一組第四場（S1-4），開跑時間為下午十二時五十五分。

「早麗星」（連達文）上場於3月8日在費明頓馬場出戰一級賽新市場讓賽，最終以輕鬆姿態擊敗「冰斗陡壁」及「常德仙姬」而掄元。今次再與「冰斗陡壁」同場角逐，但「早麗星」的負磅更有優勢，牠在今賽坐位望贏。

「花城日暖」（史卓豐）與「最佳一刻」（查耀升）兩駒剛仗在一級賽肯德百里錦標均表現出色，分別跑獲第四名及季軍，今次都有力上名。同場的「登天橋」（柏爾）、「占美新星」（布浩榮）、「瑞士聯邦」（莫雅）及「交通督導」（薛恩）同樣不容忽視。

焦點賽事1600米一級賽唐加士打一哩賽被編為海外賽事第一組第五場（S1-5），開跑時間為下午一時三十五分。今屆賽事出馬滿額20匹，相信早段會有足夠步速。

「巫師銀行」（貝湯美）出道以來上陣20次取得10場頭馬，當中包括上場賽事以佳勢力拒「狂迷女孩」與「雄威霸主」來犯而揚威一級賽佐治萊德錦標（1500米）。今次「巫師銀行」抽得6檔好位，加上負磅有利，在此具贏位機會。

「御皇贊助」（郭立基）今賽將會在大外檔起步，而此駒一各採取前置戰略。「御皇贊助」於前仗勝出一級賽肯德百里錦標（1300米），而上仗角逐一級賽佐治萊德錦標時敗於「巫師銀行」蹄下而跑獲第四名，此駒今賽有望跑入三甲一席。

「倜儻小貓」（苗康文）早前在一級賽全明星一哩賽中壓倒「樂觀派」與「輕取勝」而勇奪冠軍，之後出爭一級賽佐治萊德錦標則被「巫師銀行」擊敗而跑獲第五名，牠在今賽亦具位望。

日本代表「地標圖形」（連達文）已有接近三年時間未取得頭馬，但此駒一直在頂級大賽中保持良好水準並跑得接近，當中包括前仗遠征美國競逐一級賽育馬者盃一哩大賽時跑獲第五名。今場即使排檔未如理想，但我相信「地標圖形」仍然有力入圍。同場角逐的「名車有主」（莫健毅）與「全能鐵衛」（勞樑棟）均近況出色，兩駒均具威脅。

至於騎師艾兆禮今場將夥拍由郗國思訓練「鞍滿豪」上陣，而潘頓則會策騎剛新勝一級賽育馬者盃雌馬草地大賽（2200米）的「妙藝」角逐今屆唐加士打一哩賽。

同日的另一項一級賽為澳洲打吡，這場途程為2400米的賽事被編為海外賽事第一組第六場（S1-6），開跑時間為下午二時十五分。今屆澳洲打吡的早段步速預期不會太慢。

「會做到」（戴文高）出道至今6次上陣錄得4場勝仗，上場於3月8日在紐西蘭愛沙妮馬場角逐一級賽紐西蘭打吡時以談笑用兵姿態擊敗「醫者有愛」及「金世紀」，盡顯不凡級數。今次轉戰澳洲打吡，我相信「會做到」仍是頭馬與三甲的首選。

苗傑美與「尋金專家」於去年11月攻下一級賽維多利亞打吡（2500米），上場出戰一級賽玫瑰崗堅尼時放頭競跑，最終因跑法不合而落敗，未可作據。「尋金專家」有力在今賽交出好表現，是今場另一匹爭勝要角。

「醫者有愛」（莫丹尼）剛仗在一級賽紐西蘭打吡跑獲亞軍，表現出色，雖然今場賽事要反先「會做到」有一定難度，但牠仍有望跑入三甲。與此同時，「星幻」（薛恩）與「紅色王牌」（布文）均有望入圍。

174205/04/2025 19:14六合彩25/038 期 1 + 8 + 23 + 29 + 41 + 43
$10

19:25海外賽事 第 2 組
星期六四連環5 場
8 浪漫勇士 + 9 神志勇進 +
10 寬道路 + 11 自由島
$10

$10.00175005/04/2025 19:34海外賽事 第 2 組
星期六孖Ｔ2 場
3 嫡愛心 + 9 堅信 +
11 谷中村莊
3 場
4 防洪區 + 6 榮譽心 +
9 阿特天后
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$10.00175305/04/2025 19:38海外賽事 第 2 組
星期六孖Ｔ5 場
8 浪漫勇士 + 9 神志勇進 +
10 寬道路
6 場
3 遠飛標槍 + 4 桀驁之戀 +
5 格倫島
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$10.00175605/04/2025 19:45海外賽事 第 2 組
星期六過關 單Ｔ
3X11 場
8 榮耀獅王 + 9 午市無休 +
13 洪流暴發
4 場
9 純酒勁度 + 11 天空之鏡 +
12 美洲舞台
7 場
1 青春永駐 + 4 帝權在手 +
11 盈寶威神
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$10.00175905/04/2025 19:50海外賽事 第 3 組
星期日四重彩單式
1 場
12 橡木城 + 10 幸運銀幣 +
13 君王之王 + 5 寶徠歌劇
$10

$10.00176205/04/2025 19:58沙田
星期日孖Ｔ1 場
8 香港精神 + 10 金德義 +
14 皮具大師
2 場
2 常常感恩 + 5 帝豪歡星 +
7 進優自在
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$10.00176505/04/2025 20:07沙田
星期日孖Ｔ1 場
2 烈火駿馬 + 5 雙天寳馬 +
9 喜悅一生
2 場
2 常常感恩 + 3 桃花多 +
4 勁爽
$10

$10.00176805/04/2025 20:12沙田
星期日三Ｔ4 場
2 時時稱心 + 3 開心五月 +
4 江南勇士
5 場
1 天星 + 2 閃光燈 +
11 綠族威
6 場
1 健康快車 + 3 增強 +
8 魯班精神
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$10.00177105/04/2025 20:22沙田
星期日孖Ｔ7 場
1 喜蓮勇感 + 3 又龍串鳳 +
5 遨遊武士
8 場
4 準輝煌 + 5 金風萬里 +
9 紅衣醒目
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$10.00177405/04/2025 20:23沙田
星期日孖Ｔ9 場
1 膨才 + 2 神馳 +
6 瑪瑙
10 場 3 久久為尊 + 9 首飾天空 +
10 昭易搵
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$10.00177705/04/2025 20:24沙田
星期日六環彩5 場
2 閃光燈
6 場
1 健康快車
7 場
5 遨遊武士
8 場
9 紅衣醒目
9 場
1 膨才
10 場 9 首飾天空
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「嘉應高昇」再次交出精湛表現 進一步鞏固全球最佳短途馬地位

 02/04/2025(三) 夜馬賽事

https://racing.hkjc.com/racing/content/PDF/RaceCard/20250402_starter_r2_chi.pdf

https://racing.hkjc.com/racing/content/PDF/RaceCard/20250402_starter_r3_chi.pdf

https://racing.hkjc.com/racing/content/PDF/RaceCard/20250402_starter_r5_chi.pdf

https://racing.hkjc.com/racing/content/PDF/RaceCard/20250402_starter_r6_chi.pdf

https://racing.hkjc.com/racing/content/PDF/RaceCard/20250402_starter_r7_chi.pdf

今晚（4月2日）在跑馬地馬場的啤酒園將舉辦首場以「日本之夜」為主題的「霓虹之夜」，令入場人士體驗豐富及多元的日本文化，屆時場內將提供日本美食、清酒、麒麟啤酒及精彩流行音樂。此外，入場人士可參與活動，即有機會贏取價值港幣 8,000 元的日本旅遊禮券。

說回賽事，第三班京都讓賽的賽事總獎金達一百八十六萬港元，這項途程1200米賽事編為第九場舉行，開跑時間為晚上10時50分。

預期此場賽事的步速不會太慢。「天足貓」（賀銘年）從九檔起步後，料將上前爭取領放。排在一檔的「樂勝天下」（梁家俊）可居於前列。「無限美麗」（金誠剛）及「友愛心得」（班德禮）均有可能居於前領馬群之內。「佛亮老撾」（艾道拿）亦會居於前列好位競跑。

「佛亮老撾」最近兩番競逐同場同程均獲亞軍，前仗於2月19日僅不敵「美麗緣分」，繼而於3月12日捲土重來，最後一百五十米走勢強勁，但最終仍差多少未能追及頭馬「天足貓」。「佛亮老撾」今仗可再接再厲，有坐位望贏機會。

「觀天下」（潘頓）季內曾在同場同程取得連捷，首先於12月輕取「光輝所願」，然後於1月22日升班出戰，力挫「有財有勢」，再下一城。兩週後再次上陣，卻敗在「耀寶駒」蹄下，表現令人失望，但該役牠排在外檔，出閘後留居後列，直路上追回一些失地。賽後，「觀天下」曾到從化小住，今次抽到六檔，亦有坐位望贏機會。

演出穩定的「無限美麗」上仗於3月12日取得今季首勝，馬兒出閘敏捷，居於兩匹前領馬匹之後，於大約一百五十米處透出，最後階段保持勁勢，力抗「運高八斗」的挑戰奏凱而回。「無限美麗」今次抽到理想的三檔，形勢有利，有位置機會。

「友愛心得」排在第十檔，以其上仗在同場同程取勝的走勢來看，今仗仍然有機會入圍。該役牠力克「無限美麗」及「雪勇神駒」。此外，「天足貓」、「紅愛舍」（奧爾民）、「雪勇神駒」（布文）、「鈦易搵」（艾兆禮）以及「樂勝天下」俱有機會爭取一席位置。

				2025年04月02日 16:08之户口結餘 : $90.10
1724	02/04/2025 16:08	跑馬地 星期三	孖Ｔ	2 場 5 精英至尊 + 9 勝神威 + 10 伶俐驫駒 3 場 5 快路 + 8 盈益善 + 9 一支箭 $10		$10.00
1727	02/04/2025 16:20	跑馬地 星期三	過關 單Ｔ 2X1	1 場 3 智勇名駒 + 5 香港神駒 + 11 冠寶駒 4 場 2 猛將兄 + 5 樂加福 + 8 獵寶勤 $10		$10.00
1730	02/04/2025 16:35	跑馬地 星期三	三Ｔ	5 場 2 英雄豪邁 + 8 同滿滿 + 10 鄉村樂韻 6 場 1 爆笑 + 8 奮鬥輝煌 + 12 魔法速遞 7 場 1 騰龍四海 + 2 競馬一心 + 3 砂漿金剛 $10		$10.00
1733	02/04/2025 16:44	跑馬地 星期三	孖Ｔ	8 場 1 獨角獸 + 4 時時精準 + 6 唯美主義 9 場 2 觀天下 + 3 無限美麗 + 7 佛亮老撾 $10		$10.00
1736	02/04/2025 16:51	跑馬地 星期三	六環彩	4 場 8 獵寶勤 5 場 8 同滿滿 6 場 1 爆笑 7 場 1 騰龍四海 8 場 6 唯美主義 9 場 7 佛亮老撾 $10

本地賽事 - 9場 - 首場開跑時間: 18:40

場地資訊:

跑馬地 草地跑道- C+3 賽道 - 向後移欄

彩池資訊：

彩池	多寶	預計派彩
三 T	$5,000,000	$10,000,000
六寶獎	無	$2,000,000
第一口孖T	無	$2,000,000
第二口孖T	無	$2,000,000
第三口孖T	無	$2,000,000
第四口孖T	無	$2,000,000

在 PyCharm 中编写 Python 代码实现 Roblox 游戏 AI

 在 PyCharm 中编写 Python 代码实现 Roblox 游戏 AI 需要结合 Roblox 的 API 或第三方工具。以下是分步指南和示例代码框架：

步骤 1：理解 Roblox 的限制与可行性

Roblox 脚本语言‌：原生使用 Lua，Python 无法直接操作游戏内逻辑。

合法交互方式‌：通过 Roblox 官方 HTTP API 或 WebSocket 通信。

自动化风险‌：直接控制玩家角色可能违反 Roblox 规则，建议仅用于学习或单人模式。

步骤 2：设置通信桥梁（Python ↔ Roblox）

方案 1：HTTP API 交互

在 Roblox 中创建 Web Server‌（使用 Lua 的 HttpService）：

lua

Copy Code

-- Roblox Lua 脚本（需启用 HttpService）

local HttpService = game:GetService("HttpService")

local function handleRequest(req, res)

    local action = req.QueryStringParameters.action

    -- 执行 AI 指令（例如移动角色）

    res.StatusCode = 200

    res:Write("Action received: " .. action)

    return res

end

game:GetService("HttpService").CreateServer(8080, handleRequest)

Python 发送 HTTP 请求‌：

python

Copy Code

# Python 代码（PyCharm 项目）

import requests

ROBLOX_SERVER_URL = "http://localhost:8080"

def send_action(action):

    response = requests.get(f"{ROBLOX_SERVER_URL}?action={action}")

    print(f"Response: {response.text}")

# 示例：让角色向右移动

send_action("move_right")

方案 2：通过 WebSocket 实时通信

Roblox Lua WebSocket 服务端‌（需第三方库如 WebSocket）：

lua

Copy Code

-- 监听来自 Python 的消息

local websocket = WebSocket.new("ws://localhost:8765")

websocket.OnMessage:Connect(function(message)

    print("Received:", message)

    -- 解析并执行 AI 动作

end)

Python WebSocket 客户端‌：

python

Copy Code

# 安装依赖：pip install websockets

import asyncio

import websockets

async def send_commands():

    async with websockets.connect("ws://localhost:8765") as websocket:

        await websocket.send("jump")  # 发送动作指令

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(send_commands())

步骤 3：设计 AI 逻辑框架

示例 1：自动寻路 AI

python

Copy Code

# pathfinding_ai.py

import requests

class RobloxPathfindingAI:

    def __init__(self, target_position):

        self.target = target_position

    def calculate_path(self):

        # 调用路径规划算法（伪代码）

        path = ["move_forward", "turn_right", "jump"]

        for action in path:

            self.send_action(action)

    def send_action(self, action):

        requests.post("http://roblox-server/action", data={"action": action})

示例 2：强化学习 AI（DQN 框架）

python

Copy Code

# reinforcement_ai.py

import numpy as np

import tensorflow as tf

from requests import post

class DQNAgent:

    def __init__(self, state_size, action_size):

        self.model = self.build_model(state_size, action_size)

    def build_model(self, state_size, action_size):

        model = tf.keras.Sequential([

            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_shape=(state_size,)),

            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),

            tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='linear')

        ])

        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001))

        return model

    def act(self, state):

        state = np.reshape(state, [1, self.state_size])

        action = np.argmax(self.model.predict(state))

        return action

# 使用示例

agent = DQNAgent(4, 3)  # 假设状态空间4维，动作空间3个（左/右/跳）

state = get_roblox_state()  # 需实现状态获取函数

action = agent.act(state)

post("http://roblox-server/action", json={"action": action})

步骤 4：PyCharm 配置

安装依赖‌：

bash

Copy Code

pip install requests websockets numpy tensorflow

调试配置‌：在 PyCharm 中设置运行配置，确保端口与 Roblox 服务器一致。

注意事项

遵守规则‌：避免在多人游戏中使用自动化脚本。

延迟处理‌：网络通信可能引入延迟，需在 AI 逻辑中添加容错。

状态同步‌：定期从 Roblox 获取游戏状态（通过 API 或屏幕识别）。

如果需要更具体的实现（如计算机视觉控制），可结合 OpenCV 或 PyAutoGUI 实现屏幕操作，但需额外处理窗口焦点和安全性问题。

在 PyCharm 中编写与 Roblox 游戏交互的代码

在 PyCharm 中编写与 Roblox 游戏交互的代码需要结合第三方工具或中间件（因为 Roblox 原生使用 Lua，而非 Python）。以下是可直接使用的‌代码素材、模板和资源‌，涵盖通信、自动化、AI 交互等场景：

一、基础工具与库

1. **Roblox HTTP API 交互模板

用途‌：通过 Python 发送 HTTP 请求控制 Roblox 游戏内事件。

代码模板‌：

python

Copy Code

# PyCharm 项目文件: roblox_http_client.py

import requests

ROBLOX_SERVER_URL = "http://localhost:8080"  # 需与 Roblox 服务器端口一致

def send_command(action, params=None):

    """发送指令到 Roblox 服务器"""

    try:

        response = requests.post(

            f"{ROBLOX_SERVER_URL}/action",

            json={"action": action, "params": params}

        )

        return response.json()

    except Exception as e:

        print(f"Error: {e}")

        return None

# 示例：让角色跳跃

send_command("jump", {"force": 10})

2. **WebSocket 实时通信

用途‌：低延迟双向通信（如实时 AI 决策）。

Python 客户端代码‌：

python

Copy Code

# 安装依赖: pip install websockets

import asyncio

import websockets

async def roblox_ws_client():

    async with websockets.connect("ws://localhost:8765") as ws:

        await ws.send("move_forward")  # 发送动作指令

        response = await ws.recv()     # 接收 Roblox 状态反馈

        print(f"Roblox 状态: {response}")

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(roblox_ws_client())

二、现成代码库与资源

1. **Roblox Python 封装库

ro.py‌：第三方库，支持 Roblox Open Cloud API（用户数据、资产管理等）。

GitHub: ro.py

示例代码：

python

Copy Code

from ro_py import Client

client = Client("YOUR_API_KEY")

async def get_user_info():

    user = await client.get_user(12345)  # Roblox 用户 ID

    print(f"用户名: {user.name}")

client.run(get_user_info())

2. **自动化测试框架

Selenium +图像识别‌：控制 Roblox 网页版游戏。

python

Copy Code

# 安装依赖: pip install selenium opencv-python

from selenium import webdriver

import cv2

driver = webdriver.Chrome()

driver.get("https://www.roblox.com/games/你的游戏ID")

# 截屏分析游戏画面

driver.save_screenshot("game_screen.png")

image = cv2.imread("game_screen.png")

# 使用 OpenCV 检测按钮位置并点击

三、AI 开发素材

1. **强化学习 (RL) 模板

TensorFlow/PyTorch 集成‌：训练 AI 控制角色移动。

python

Copy Code

# reinforcement_learning_ai.py

import numpy as np

import tensorflow as tf

class DQNAgent:

    def __init__(self, state_size, action_size):

        self.model = self._build_model(state_size, action_size)

    def _build_model(self, state_size, action_size):

        model = tf.keras.Sequential([

            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu', input_dim=state_size),

            tf.keras.layers.Dense(24, activation='relu'),

            tf.keras.layers.Dense(action_size, activation='linear')

        ])

        model.compile(loss='mse', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001))

        return model

    def act(self, state):

        return np.argmax(self.model.predict(state.reshape(1, -1)))

# 使用示例

agent = DQNAgent(state_size=4, action_size=3)  # 假设状态4维，动作3种

2. **计算机视觉 (CV) 控制

OpenCV 屏幕分析‌：识别游戏画面并操作。

python

Copy Code

# cv_automation.py

import cv2

import pyautogui

def find_and_click(image_path):

    screenshot = pyautogui.screenshot()

    screenshot.save("current_screen.png")

    template = cv2.imread(image_path)

    result = cv2.matchTemplate(screenshot, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)

    # 定位目标并点击...

四、开发环境配置

1. **PyCharm 插件推荐

HTTP Client‌：内置工具，调试 Roblox HTTP API。

WebSocket Plugin‌：测试实时通信（插件市场搜索 "WebSocket"）。

Jupyter Notebook‌：快速试验 AI 算法。

2. **Roblox 模拟器

Rojo‌：将本地 Python/Lua 代码同步到 Roblox Studio。

官网: Rojo

配置步骤：

在 Roblox Studio 中安装 Rojo 插件。

在 PyCharm 中编写代码，通过 Rojo 实时同步到游戏项目。

五、学习资源

Roblox API 文档‌：

官方 Open Cloud API

Lua → Python 对照表（用于理解 Roblox 原生逻辑）

示例项目仓库‌：

Roblox-Python-AI-Demo（虚构链接，需替换为真实项目）

WebSocket 控制模板

注意事项

合规性‌：避免在多人游戏中自动化操作（可能违反 Roblox 规则）。

性能优化‌：使用异步编程（asyncio）减少通信延迟。

测试建议‌：在 Roblox 单人模式或本地服务器中调试代码。

如果需要具体场景的完整代码（如自动建造、NPC 对话等），可提供详细需求进一步定制！