text: from src.lib.utils import DotDict
  import os
  
  # project_root_path = 'C:/Users/qianqian/Documents/GitHub/Reversi-based-RL'
  # project_root_path = '/content/gdrive/My Drive/Reversi-based-RL'
  project_root_path = '/mnt/ssd/qianqian/pycharm_project_806'
  
  default_args = DotDict({
      'simulation_count': 50,  # MCTS 模拟次数
      'cpuct': 1,  # MCTS 探索程度
      'lr': 0.001,  # learning rate
      'dropout': 0.3,  # dropout
      'epochs': 10,
      'batch_size': 64,
      'model_batch_size': 64,  # 模型 batch_size，可用于 TPU 加速
      'num_channels': 512,
  
      'use_tpu': False,  # 使用 TPU，记得将 batch_size 增大 8 倍
      'use_multiprocessing': False,  # 是否使用多进程模式，可能有些地方不允许创建进程
  
      'iteration_start': 1,  # 迭代起始数字
      'num_iteration': 100,  # 训练迭代次数
      'num_episode': 100,  # 每次迭代执行 num_episode 次模拟对局，最好是 num_self_play_pool 的整数倍
      # 'temp_threshold': 15,
      'update_threshold': 0.6,  # 更新阈值，超过该值更新神经网络
      'num_iteration_train_examples': 200000,
      'num_arena_compare': 40,
      'num_train_examples_history': 5,  # train examples 历史记录条数
  
      'checkpoint_folder': os.path.join(project_root_path, './data/'),  # 模型文件夹
      'load_model': True,
      'train_examples_filename_format': 'checkpoint_{}.examples',  # 本地 examples 存储格式
      'checkpoint_filename_format': 'checkpoint_{}_update.h5',  # checkpoint 存储格式
      'train_folder_file': 'train.h5',  # 临时 train 模型文件名
      'best_folder_file': 'best.h5',  # 最优模型文件名
  
      'logs_folder': os.path.join(project_root_path, './data/logs/'),  # log 文件夹
  
      'num_self_play_pool': 1,  # 模拟游戏时的进程个数，貌似因为 MCTS 暂时无法同步更新，这里设置更多实际上模拟出来是相同的效果
      'num_test_play_pool': 1,  # 执行测试时的进程个数
  
      'web_http_host': ('localhost', 9420),
      'web_ssl_cert_file': os.path.join(project_root_path, './src/test/caimouse.crt'),
      'web_ssl_key_file': os.path.join(project_root_path, './src/test/caimouse.key'),
  
      # botzone 本地 AI api （仅做测试，请勿恶意使用）
      'botzone_local_api': 'https://www.botzone.org.cn/api/576dea8e28a77f3c04a22ec3/qianqian/localai',
  })
  