因此除了使用树搜索外，我们还需要好的方法尽可能的减少不必要的搜索，把搜索范围限定在可行性之内，同时还要确保限定范围内的走法序列能够得到好的回报，也就是选定的走法序列能最终战胜对手。...例如面对10条路，每条路看起来都没有区别，你如何确定走哪几条路距离目的地最近？在这种情况下，我们引入蒙特卡罗树搜索算法，它通过引入随机性的方式，帮我们以概率最大化的方式的走上正确的道路。...在进行树搜索时，我们要遵守几个原则： 1，当前是否有致胜走法，有的话走那一步。 2，当前是否有对方的致胜走法，有的话我要赌住那一步。 3，判断当前能否有两步赢法，例如下图： ?...但我们的搜索树只要走10步，然后用评估函数预测一下10步之后的好坏如何即可。...如果落子在A点，黑棋至少能吃掉2个白棋，而在接下来的搜索中黑棋知道白棋在2步（由于搜索深度是3，黑棋已经走了一步，只剩下2步）内，最好的收获是走最左上角至少吃掉3个黑棋，于是落在A点能将对手的最佳得分从
下面我将解释 MCTS 算法背后的概念，并且还将简要介绍欧洲航天局是如何使用该算法来规划星际飞行的。...每一种走法都会改变博弈的状态。这些所得到的状态是根节点的子节点。然后，对于 n1 个子节点中的每一个，第二个玩家有 n2 种可能的走法可以考虑，其中每一种走法又会产生另一个博弈状态——得到一个子节点。...比如在国际象棋中你可能会采取一种走法迫使对方移动他的国王；但你也可能选择另一种走法，让你的对手有很多选择余地。 一局博弈的结果就是从根节点到其中一个叶节点的路径。...也许新手可以通过这种方法来了解各个棋子的走法。但一局又一局的游戏之后，新手也能越来越好地区分好的下法和糟糕的下法。 所以我们有什么方法可以利用之前构建的决策树中所包含的事实来推理下一步走法呢？...对于每一台机器 i，我们都跟踪记录两个数据：我们尝试过这台机器的次数（ni）以及平均回报值（xi）。我们也要跟踪我们玩过的总次数（n）。
下面我将解释 MCTS 算法背后的概念，并且还将简要介绍欧洲航天局是如何使用该算法来规划星际飞行的。...每一种走法都会改变博弈的状态。这些所得到的状态是根节点的子节点。然后，对于 n1 个子节点中的每一个，第二个玩家有 n2 种可能的走法可以考虑，其中每一种走法又会产生另一个博弈状态——得到一个子节点。...比如在国际象棋中你可能会采取一种走法迫使对方移动他的国王；但你也可能选择另一种走法，让你的对手有很多选择余地。 一局博弈的结果就是从根节点到其中一个叶节点的路径。...也许新手可以通过这种方法来了解各个棋子的走法。但一局又一局的游戏之后，新手也能越来越好地区分好的下法和糟糕的下法。 所以我们有什么方法可以利用之前构建的决策树中所包含的事实来推理下一步走法呢？...对于每一台机器 i，我们都跟踪记录两个数据：我们尝试过这台机器的次数（ni）以及平均回报值（xi）。我们也要跟踪我们玩过的总次数（n）。然后对于每个 i，我们都计算 xi 周围的置信区间： ?
有些问题可以通过“启发法”来解决，虽然有时背离直觉，但却可以展示何时、以及如何来追求创新。 [启发法：heuristics，是一种逐次通近最优解的方法。...[旅行商问题：Travelling Salesman problem，又叫做“旅行推销员问题”、“货郎担问题”，是最基本的路线规划问题] 一些针对这些问题的最佳执行算法，如禁忌搜索和模拟退火，首先在选项中进行广泛搜索...同样，企业领导人在探索创新时，也应该从广泛的搜索开始，在潜在的选项空间里“大步走”，只有当找到最佳方向时，才用“小步走”的方式进行细化。...这类算法被称为“进化策略”，以初始决策参数开始，在决策中加入随机变量，测试所有结果选项，选择最佳选项，并重复该过程。它会得出一个基于人类直觉不可能被设计出的策略，但的确会产生更好的结果。...在各个业务层面做决策时，领导者应加入一些随机变量，测试其结果，而不是过分依赖分析和直觉来设计解决方案。
回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。...但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。...res = [] # 定义全局变量保存最终结果 state = [] # 定义状态变量保存当前状态 p,q,r # 定义条件变量（一般条件变量就是题目直接给的参数） def back...同时两者数值大小一致，也说明再无备选项，搜索应该回溯到上一步。 2.主体: 筛选满足约束的备选项。这里用到了一个布尔数组uesd，用来记录哪些数是已经被使用了的。显然我们应该选取那些未被使用过的数。...，都需要回退剪 枝来寻找其他可能解 注意： 这题同样存在如何避免重复结果的问题。
取得棋盘上所有棋子 取得棋谱所有己方棋子的算法 A:当前棋手value/B:对手value/depth：层级 奖着法记录到历史表 评估棋局 取得棋盘双方棋子价值差 如何让学习不再盲目 完整源码下载...br />搜索深度：'+AI.treeDepth+'搜索分支：'+ AI.number+'个 最佳着法评估：'+ val.value+'分...; //这里排序以后会增加效率 for (var i=0; i < moves.length; i++) { //走这个走法; var move= moves[i];...); return {"key":key,"x":newX,"y":newY,"value":B}; } if (val > A) { A = val; //设置最佳走法...rootKey){ //AI没有最佳走法，说明AI被将死了，返回false return false; }else{ //这个就是最佳走法; return rootKey;
之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归，比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。...再举一个「青蛙跳台阶」的算法问题，假设有 n 个台阶，每次可以跳 1 个或者 2 个台阶，走这 n 个台阶有多少种走法？...再仔细想想，实际上，根据第一步的走法可以把所有的走法分两类，第一类是第一步走了 1 个台阶，另一种是第一步走了 2 个台阶。...所以 n 个台阶的走法就等于先走 1 阶后， n-1 个台阶的走法 + 先走 2 阶后， n-2 个台阶的走法。...现在递归说完了，我们如何解答开篇的问题：根据士兵 id 找到最佳推荐人？
深蓝算法的核心是基于暴力穷举：生成所有可能的走法，然后执行尽可能深的搜索，并不断对局面进行评估，尝试找出最佳走法。...各个组件的设计都服务于“优化搜索速度”这一目标。 走棋模块负责生成可能的走法。走棋模块的核心是一个8*8的组合逻辑电路阵列，代表棋盘的64个格子。...国际象棋的走棋规则以硬件电路的方式嵌入到阵列之中，因此走棋模块可以给出合法的走法。在核心之外还有附加的逻辑电路用于探测和生成特殊走法（例如“吃过路兵”和“王车易位”）。...软件部分负责调度最多32个象棋芯片并行搜索，并负责对大范围规划的局面进行软件评估。深蓝的软件还连接了“仅剩5子”的残局数据库，一旦出现仅剩5子的残局，就会直接从这个数据库中搜索最佳走法。...软件中还包含了从30万局棋中抽取出来的开局书，并且工程师还不断优化其中记录的开局走法。
#字棋，这样计算机只需要很少的搜索深度，就能选择最佳方案，因此一个设计优秀的#字棋AI基本上你是赢不了的，除非你也有同他那样的穷举能力，那么输赢就要取决于谁先走了 扯远了，回头再谈最大最小，这显然是一个对立的概念...，如果你认为所谓最大最小就是穷举过程中找到的最佳走法和最差走法那你就错了，既然是对立的概念，当然对象是两个人了，这里的最大最小是当前轮到AI走了，AI进行穷举并选着一条对于AI来说最佳对于我来说最差的走法...，当我们遍历若干树枝后我们总不可能就结束了吧，是的，如果在游戏没有结束的情况下我们还需要一个评价启发函数，这个函数用于判断当前策略的价值，如果使用某走法能赢，就返回一个大的正数；如果这种走法会输，就返回一个大的负值...(); //撤销着法 if (val > best) { best = val; } } return best; } 另别看depth说得这么轻巧，六层的搜索就接近是二十亿...，而十层的搜索就超过两千万亿，所以由此产生了以后会说的alpha-beta搜索算法
目录 什么是代码审计 代码审计的三种方法 1.通读全文法 2.函数回溯法 3.定向功能分析法 分析过程 工具 主要代码审计方法 1.通读全文法 2.函数回溯法 1.跟踪用户的输入数据 2.敏感函数参数回溯...如果变量的值用双引号、则可能存在双引号解析代码执行的问题。...2.函数回溯法 跟踪用户输入数据和敏感函数参数回溯： 1.跟踪用户的输入数据 判断数据进入的每一个代码逻辑是否有可利用的点，此处的代码逻辑 可以是一个函数，或者是条小小的条件判断语句。...()) ， 然后全局搜索该方法在哪里被调用， 一层层的跟踪 SQL 注入 一般直接搜索 select、update、delete、insert 关键词就会有收获 如果 sql 语句中有出现+、 append...主要判断是否有检查后缀名，同时要查看配置文件是否有设置白名单或者黑名单 文件包含 直接搜索include、require、include_once、require_once ssrf 搜索函数跟踪请求file_get_contents
根据GDPR，CNIL获得进入和检查的权利与之前法国数据保护制度下的权利基本相同，虽然现场搜索的场所性质更加明确，但仍受到保密限制。...根据这些决定，CNIL于2022年7月发布了有关如何使分析工具符合GDPR的指南。...8.数据主体权利 8.1.知情权 该法第48条列出了当直接从数据主体收集或间接收集个人数据时控制者应向数据主体提供的信息。...否则，cookie或跟踪器不能放置在他们的设备上; 撤回同意应与获得同意一样容易，并且可以随时进行； 拒绝cookie、跟踪器应该和接受一样容易； 在个人同意之前，必须清楚地告知他们跟踪器的目的，以及接受或拒绝它们的后果...2020年12月7日，CNIL对GOOGLELLC和GOOGLEIRELANDLIMITED处以总计1亿欧元的罚款，原因是在放置广告cookie之前未征得用户的事先同意，以及缺乏搜索引擎GOOGLE .
使用面部特征跟踪、姿态估计和情感分析技术 —— 这使我们能够估计该帧中主体的姿势和情绪。 运动估计 —— 这使我们能够估计特定镜头中包含的运动量（包括摄影机运动和主体运动）。...有一些构图的基本原则：三分法原则、景深原则和对称原则。 对象检测和语义分割的例子，以识别三分法美学的前景对象。...下面，我们概述一些我们用来为给定标题提供最佳图像的关键考虑元素。 演员 演员在艺术品中起着非常重要的作用。...Wynona Ryder出演Joyce Byers时的帧排名和最佳选择范例。...结论 在这个技术博客中，我们概述了如何从视频中呈现有意义图像的独特方法，并使我们的创意团队每天都能设计令人惊叹的艺术插图。
这个问题的复杂来自于实际上A 和B 之间存在大量的路径可走，但只有一条是最佳的。只是找到一条两点之间的有效路径是不够的。理想的寻路算法需要查找所有可能的情况，然后比较出最好的路径。...本文选自《游戏编程算法与技巧》，将从搜索空间，可接受的启发式算法、贪婪最佳优先算法进行探讨 搜索空间的表示 最简单的寻路算法设计就是将图作为数据结构。一个图包含了多个节点，连接任意邻近的点组成边。...大多数游戏都需要比贪婪最佳优先算法所能提供的更好的寻路。但是本章后续的寻路算法都基于贪婪最佳优先算法，所以先理解贪婪算法才能往下继续，先看看如何实现这个贪婪算法。...对于这个算法，我们只要一些额外的数据： struct Node Node parent float h end 那个parent 成员变量用于跟踪哪个节点是当前访问的。...由于经常会检查一个节点是否存在于封闭集合里，故会使用搜索的时间复杂度优于?(?) 的数据结构，比如二叉搜索树。 现在我们就有了贪婪最佳优先算法所需要的组件。
他们的强大始终依赖于穷举法，即遍历所有未来可能性以选择最佳棋路的过程。 当然，没有哪个人类可以做到这一点，哪怕做得接近也绝无可能。...然后他给每个状态随机添加一步合理走法以创建更多的变化，最后应用于训练。通过这种方式，他总共生成了1.75亿种盘面状态。...所以，他采用了一种自举法技术使长颈鹿通过与自己对战来提高其对未来棋局评估的预测能力。这个方法切实可行，因为每一种走法都有其对应的参考分数来最终决定其价值——无论比赛最后是胜，是负，还是平局。...莱继续使用同样的机器学习方法来确定一步既定走法是否值得实施的机率。这一点非常重要，因为这将避免不必要的对无用枝干的深度搜索，从而大幅提高计算效率。...莱称这种概率方法有46%的机率预测出最佳走法，并有70%的机率将最佳走法列在前三种选择里。所以计算机无需检测其他走法。 这项有趣的工作标志着国际象棋程序运算方式的巨大变革。当然，它尚不完美。
我将演示每个步骤是如何影响算法的。 你可以在GitHub上查看AI算法的最终版本。...使用这两个库有助于我们专注于最有趣的任务：创建算法并找到最佳走法。...我们首先构建一个函数，使它可以基于所有可行走法返回一个随机的棋局走法： var calculateBestMove =function(game) { //generate all the moves...通过评估函数，我们可以创建一个算法，该算法能选择评分最高的走法： var calculateBestMove = function (game) { var newGameMoves = game.ugly_moves...如果一开始就能发现最佳走法， 那么Alpha-beta算法就会更有效。
而边代表不同的走法，同一层的边是同一个玩家的走法，并且不同层间两个玩家交替下棋。 这里初识者可能有疑问：如果某个游戏允许一个玩家一次走多步呢？这个并没有问题，我们只是关心某个玩家的走法对状态的影响。...的核心思想就是直接近似得到某个盘面 Minimax 评分，而不是依赖后续的搜索，以截断 Minimax 的搜索深度。 而减少分支因子 ? 的主要方式有两个： 剪枝。剪枝就是去除掉某些明显劣势的走法。...这实际上就是下棋的情景：你希望走胜率最高的那步，并且你有有限的时间来尝试不同下法（被称为 Exploration，探索），来决定最终使用哪个走法。...我们整理一下思路，就有了整个算法： 选择Q+U 最大的走法，一直往下走，直到碰到还没有计算Q和U值的节点。...对于围棋这种一步走法很多的，需要数百次估值。 固然更高的 Minimax 值对应了更大的先验概率，但是具体怎么对应不清楚。
AlphaGo是如何战胜李世石的？ AlphaGo实际上是搜索算法和深度学习的结合。 深度学习是人工智能（AI）领域当下最为热门的研究领域。...那么，AlphaGo在拥有强大的神经网络”大脑“的基础上采用蒙特卡洛树搜索来获取最佳的落子点，本质上和人类的做法是接近的。...首先是采用蒙特卡洛树搜索的基本思想，其实很简单：多次模拟未来的棋局，然后选择在模拟中选择次数最多的走法 AlphaGo具体的下棋基本思想如下： Step 1：基于深度模仿“脑” 来预测未来的下一步走法，...Step 4 ：结合下一步走法的估值和深度模仿脑进行再一次的模拟，如果出现同样的走法，则对走法的估值取平均（蒙特卡洛的思想在这里） 反复循环上面的步骤到n次。然后选择选择次数最多的走法作为下一步。...简单的讲就是综合全局和具体走法的计算分析，对下一步棋进行模拟，找到最佳的下一步。对步子的选择，既要依赖于全局分析“脑”的判断，也需要深度模仿“脑”的判断。 离AI取代人类还有多远？
近些年，北上广深等地租房族越来越多，但是大家也受到异地租房如何快速签约、租房合同怎么签才合法、租房合同签署后出现纠纷如何维权等问题的困扰。...据悉，在支付宝APP搜索“房司令”后即可进入相应生活号，租客提交信息后将分别与中介和资金方，通过法大大平台签署租赁合同及分期协议。...2、可靠电子签名 电子签约中涉及的电子签名需满足“锁定签约主体真实身份、有效防止文件篡改、精确记录签约时间“这三个条件，才能被法律认可。...在租客、房东、租赁平台出现纠纷时，法大大平台提供签约时间、签约主体、合同内容等电子数据，均可作为司法出证的有效证据，成为不少房屋租赁平台的最佳解决方案。...4、多通道在线电子签约 房东、租客可通过法大大官网、APP、微信等多终端实现智能化电子签约，并随时随地对电子合同进行搜索、查询、查看、分类、下载等管理，方便在任何地方调取合同，查询合同约定的内容及租房清单等信息
只要你下过棋，你就应该明白，就算一开始的走子是最佳的，后面下的很差一盘棋也会输掉，反之，一开始走得不是最佳的，但是也有可能反败为胜) 第二个重要的准则是学习期多大程度上可以控制训练样例序列。...2.训练样例是“半自动”获得的，即学习器需要的训练样例是它本身自己选取的棋盘状态（它对这些棋盘状态感到困惑），然后由人工指导它该如何正确走子。...在学习西洋跳棋中，我们要给出一个函数，它对任何给定的器具能选出最好的走法，假设记这个函数为ChooseMove，那么它的形式如下： ChooseMove: B->M 其中B是合法棋局集合中的某一棋盘状态...如果这个V被成功学习，那么系统就很容易找到当前棋局的最佳走法。方法是， 先产生每一个合法走子对应的所有后继棋局，然后用V来选取分值最高的后继棋局，从而选择最佳走子。...接下来，我们面临的就是如何调整权值的问题。首先我们要定义如何最佳拟合训练数据，一种常用的方法是最小误差平方和E： ?
A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。...因此，A*搜索算法是最佳优先搜索的范例。 集束搜索（又名定向搜索，Beam Search）——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。...Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量最大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。...线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待最大化（或最小化）的固定线性函数。...不相交集（disjoint-set）的数据结构可以跟踪这样的切分方法。
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