Skocz do zawartości
1 maja :: Święto Pracy / 2 maja :: Dzień Flagi / 3 maja :: Święto Konstytucji

Fortnite Neural Network Aim Assist


Am3lka1312
# CSH External VIP Project

Masz dosyć problemów z czynnikiem zaufania w CS2 lub notorycznymi banami?

Sprawdź CSH External VIP Project.


Więcej informacji  

Rekomendowane odpowiedzi

FORTNITE NEURAL NETWORK AIM ASSIST
Status: Niewykrywalny

 

image.thumb.jpeg.1e736a5de0ff8675b0ba0d7426d2fef9.jpeg

 

Aimbot opiera sie na GPU więc trzeba mieć mocną kartę.
Jeśli w grze aimbot ci lata wokół głowy przeciwnika
to oznacza słabe GPU lub złe ustawienie konfigu.

 

Funkcje aimbota

  • Celowanie tylko w głowę, najlepiej działa od 2 do 150m.
  • Więcej metrów = musimy mieć większą moc obliczeniową karty graficznej (czyt. lepsza karta graficzna)
  • Aimbot działa pod PPM

Użycie

  • Zainstaluj Python 3.11.
  • Utwórz folder na dysku C i wypakuj tam czita.
  • Wpisz "cmd.exe" w ścieżce w Eksploratorze plików.
  • Instalujemy moduły tak jak na filmiku.
  • Po instalacji pakietów wpisujemy "python lunar.py".
  • Ustawiamy czułość X i Y taką samą, jaką mamy w grze.
  • Klawisz F1 uruchamia Aimbota.

 

instalacja 

 

Spoiler

ODINSTALOWYWANIE MODUŁÓW===

pip uninstall torch torchvision torchaudio torch torchvision matplotlib numpy opencv-python Pillow PyYAML scipy tqdm tensorboard seaborn pandas mss pygame pynput pywin32 requests wheel termcolor

 

INSTALACJA MODUŁÓW====

pip install torch torchvision torchaudio torch torchvision matplotlib numpy opencv-python Pillow PyYAML scipy tqdm tensorboard seaborn pandas mss pygame pynput pywin32 requests wheel termcolor


Jak zainstalować CUDA Acceleration(jest to ala sterownik do kart graficznych NVIDIA)

 

 

Autor

  • zeyad-mansour

Pozostałe

Schemat informowania o wykrywalności cheata

  • Z uwagi na to, że istnieją różne systemy wykrywania cheat'ów, zakazuje się publikacji postów niezawierających żadnych informacji oraz wprowadzających innych użytkowników w błąd. 
  • Aby ustrzec się ostrzeżenia wystarczy w swoim poście załączyć takie informacje jak:
    • Screenshot z głównego menu gry / profilu,
    • Datę z godziną ostatniej gry z włączonym cheat'em,
    • Historię poprzednich cheatów ( jeśli były takowe używane ) w przeciągu ostatnich kilku ( 1 - 4 ) dni,
    • Historię poprzednich użytych injectorów ( w przypadku używania cheata w postaci *.dll ).

Pobierz program


Edytowane przez Am3lka1312
DODAJE FILMIK JAK POBRAC CUDA TOOLKIT
Odnośnik do komentarza

Temat zatwierdzony

Temat został sprawdzony przez moderację forum i nie wskazuje na żadne zagrożenia komputerowe.

Administracja przypomina, że wszystkie programy wrzucane na forum są w celach edukacyjnych, i nie odpowiada za wyrządzone szkody.

 

Zbiór przydatnych informacji przed użyciem czita znajdziesz w pierwszej pomocy.

Zapoznaj się również ze schematem informowania o wykrywalności cheata.

Odnośnik do komentarza
[INFO] Loading the neural network model
Downloading: "https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/master.zip" to C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\master.zip
YOLOv5  2023-10-25 Python-3.8.0 torch-1.11.0+cu113 CUDA:0 (GeForce GTX 760, 2048MiB)

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 49, in _create
    model = DetectMultiBackend(path, device=device, fuse=autoshape)  # detection model
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\common.py", line 356, in __init__
    model = attempt_load(weights if isinstance(weights, list) else w, device=device, inplace=True, fuse=fuse)
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\experimental.py", line 80, in attempt_load
    ckpt = (ckpt.get('ema') or ckpt['model']).to(device).float()  # FP32 model
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 743, in float
    return self._apply(lambda t: t.float() if t.is_floating_point() else t)
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\yolo.py", line 155, in _apply
    self = super()._apply(fn)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 578, in _apply
    module._apply(fn)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 578, in _apply
    module._apply(fn)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 578, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 1 more time]
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 601, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 743, in <lambda>
    return self._apply(lambda t: t.float() if t.is_floating_point() else t)
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 60, in _create
    model = attempt_load(path, device=device, fuse=False)  # arbitrary model
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\experimental.py", line 80, in attempt_load
    ckpt = (ckpt.get('ema') or ckpt['model']).to(device).float()  # FP32 model
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 743, in float
    return self._apply(lambda t: t.float() if t.is_floating_point() else t)
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\models\yolo.py", line 155, in _apply
    self = super()._apply(fn)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 578, in _apply
    module._apply(fn)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 578, in _apply
    module._apply(fn)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 578, in _apply
    module._apply(fn)
  [Previous line repeated 1 more time]
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 601, in _apply
    param_applied = fn(param)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 743, in <lambda>
    return self._apply(lambda t: t.float() if t.is_floating_point() else t)
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1\.

The above exception was the direct cause of the following exception:

Traceback (most recent call last):
  File "lunar.py", line 74, in <module>
    main()
  File "lunar.py", line 21, in main
    lunar = Aimbot(collect_data = "collect_data" in sys.argv)
  File "C:\Users\Admin\Downloads\lunar-main\lunar-main\lib\aimbot.py", line 65, in __init__
    self.model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='lib/best.pt', force_reload = True)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\hub.py", line 404, in load
    model = _load_local(repo_or_dir, model, *args, **kwargs)
  File "C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\torch\hub.py", line 433, in _load_local
    model = entry(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 83, in custom
    return _create(path, autoshape=autoshape, verbose=_verbose, device=device)
  File "C:\Users\Admin/.cache\torch\hub\ultralytics_yolov5_master\hubconf.py", line 78, in _create
    raise Exception(s) from e
Exception: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.. Cache may be out of date, try `force_reload=True` or see https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/pytorch_hub_model_loading for help.

 

Odnośnik do komentarza

Dołącz do dyskusji

Możesz dodać zawartość już teraz a zarejestrować się później. Jeśli posiadasz już konto, zaloguj się aby dodać zawartość za jego pomocą.

Gość
Dodaj odpowiedź do tematu...

×   Wklejono zawartość z formatowaniem.   Usuń formatowanie

  Dozwolonych jest tylko 75 emoji.

×   Odnośnik został automatycznie osadzony.   Przywróć wyświetlanie jako odnośnik

×   Przywrócono poprzednią zawartość.   Wyczyść edytor

×   Nie możesz bezpośrednio wkleić grafiki. Dodaj lub załącz grafiki z adresu URL.

  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    • Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.
×
×
  • Dodaj nową pozycję...

Powiadomienie o plikach cookie

Umieściliśmy na Twoim urządzeniu pliki cookie, aby pomóc Ci usprawnić przeglądanie strony. Możesz dostosować ustawienia plików cookie, w przeciwnym wypadku zakładamy, że wyrażasz na to zgodę. Regulamin. Polityka prywatności