{"id":25005565,"url":"https://github.com/king-witcher/lsre-2","last_synced_at":"2026-07-03T04:31:52.430Z","repository":{"id":90219713,"uuid":"364697448","full_name":"King-witcher/LSRE-2","owner":"King-witcher","description":"LSRE 2 é uma pequena biblioteca que permite analisar históricos de partidas de múltiplos jogadores e calcular, com estimadores de Bayes, o nível de proficiência de cada jogador.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2021-05-09T15:51:16.000Z","size":181,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-10-30T13:42:16.266Z","etag":null,"topics":["bayes","chess","elo","glicko","quake","rating"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://king-witcher.github.io/LSRE-2/namespace_l_s_r_e2.html","language":"C#","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/King-witcher.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2021-05-05T20:26:01.000Z","updated_at":"2021-10-17T17:09:31.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"a3c1417d-3da0-4294-bc9c-21f19c9e9b64","html_url":"https://github.com/King-witcher/LSRE-2","commit_stats":null,"previous_names":[],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/King-witcher/LSRE-2","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/King-witcher%2FLSRE-2","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/King-witcher%2FLSRE-2/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/King-witcher%2FLSRE-2/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/King-witcher%2FLSRE-2/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/King-witcher","download_url":"https://codeload.github.com/King-witcher/LSRE-2/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/King-witcher%2FLSRE-2/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":35072374,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-07-03T02:00:05.635Z","response_time":110,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["bayes","chess","elo","glicko","quake","rating"],"created_at":"2025-02-05T00:40:42.313Z","updated_at":"2026-07-03T04:31:52.406Z","avatar_url":"https://github.com/King-witcher.png","language":"C#","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"\n# LSRE: Skill Rating Estimator 2\n\nO LSRE 2 é uma biblioteca de classes que permite encontrar estimadores de Bayes para o nível de proficiência de cada jogador em um conjunto, com base em um histórico de resultados de partidas de um mesmo jogo. Em outras palavras, o LSRE 2 é capaz de observar um histórico de partidas entre jogadores, por menor que seja, e encontrar a estimativa mais \"justa\" para o nível de proficiênica de cada jogador.\n\nDecidi criar essa biblioteca como uma reconstrução do software LSRE, também criado por mim há alguns meses para me ajudar a criar um modelo para prever o resultado de partidas no jogo Quake Champions. Basicamente, a mosca era acertar mais no bolão do que meus amigos (hehe) e eu construí um canhão pra matar.\n\nDepois de trabalhar muito tempo na GLTech 2, minha engine gráfica de Raycasting, projeto de que mais sinto orgulho até hoje, minhas skills com C# e minha experiência com desenvolvimento mudaram drásticamente, me fazendo ter vontade de reconstruir do zero o sistema de estimação de pontuação assim que o vi de novo.\n\nEstou deixando público o repositório da LSRE 1 para que possam ver e comparar a qualidade de código de um com o outro. Recomendo que vejam primeiro o de cá, uma vez que está documentadinho no Doxygen.\n\n**Por que \"LSRE\"?**\n\nLSRE são as iniciais de LSRE: Skill Rating Estimator, e eu costumo pronunciar como \"lis-re\". Basicamente achei bonita a pronúncia assim, mas jamais saberão que escolhi L por causa do meu sobrenome.\n\n## Como compilar\n\nPara compilar a bilbioteca, caso você tenha o Visual Studio Community 2019 instalado, abra o arquivo em ```src/LSRE 2.sln``` e _seja feliz_; o compilador vai gerar uma pasta chamada ```/bin``` na raiz do repositório contendo a DLL resultante.\n\nVocê pode referenciar tanto o arquivo DLL compilado quanto o projeto do LSRE se o seu ecossistema for compatível.\n\nEssa versão do LSRE está escrita em C# é projetada para o ecossistema .NET Framework 4.7.2; no entanto, pode ser facilmente adaptado para outros ecossistemas do .NET sem muitas adaptações de código.\n\nA documentação da biblioteca está disponível em https://King-witcher.github.io/LSRE-2/.\n\nGiuseppe Lanna\n\n07-05-2021\n\n\u003e Written with [StackEdit](https://stackedit.io/).\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fking-witcher%2Flsre-2","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fking-witcher%2Flsre-2","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fking-witcher%2Flsre-2/lists"}