上个周末，我们几个人，从周五晚上到周日晚上，鏖战了48h，游戏策划、游戏美术、游戏开发全都从0开始！创造了一款全新玩法的游戏，并参加了一个比赛GMTK Game Jam 2022，现在比赛已结束，参赛作品有6217个。
「超级玛丽」（Super Mario Bros.）应该算是红白机上最著名的游戏了，大部分 80 后、 90 后应该都玩过吧。对于这样经典的游戏，「无聊」的游戏计算复杂性研究人员当然不会放过啦。2015 年，Aloupis, Demaine, Guo 和 Viglietta [1] 证明了「超级玛丽」属于 NP-hard。2016 年，Demaine , Viglietta 和 Williams [2] 证明了「超级玛丽」属于 PSPACE-complete。
超级马里奥(超级玛丽)是任天堂经典游戏, 可以说是红白机时代的扛把子, 现在我们通过Chrome扩展程序玩超级玛丽了
吃鸡’模式火起来之后，市面上涌现出了大量的大逃杀游戏，载具版、僵尸版，还有魔幻、武侠、三国等各种题材。最近一个国外开发者另辟蹊径，把经典游戏《超级玛丽》改成了大逃杀模式，游戏的基本玩法得以保留，但各种细节都体现出大逃杀模式的精髓。
安妮 编译自 The Verge 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AI会打游戏已经不是新鲜事了。微软AI打出吃豆人史上最高分，暴雪和DeepMind开发工具包教AI打星际2，用神经网络和遗传算
HTML5因其跨平台性的特质已逐渐成为网络游戏开发的热门新技术。过去，flash多媒体应用可以用来构建线上游戏，也是小游戏的主流形态，但是随着HTML5的到来，改变了线上游戏的构建方法，用HTML5制作游戏相比flash更加灵活方便。
Python可以做市面上90%的2D游戏，但是最有意思的还是拿来熟知的游戏亲手修改里面的元素
10:超级玛丽游戏 总时间限制:1000ms 内存限制:65536kB 描述 超级玛丽是一个非常经典的游戏。请你用字符画的形式输出超级玛丽中的一个场景。 输入无。输出如样例所示。样例输入 （无） 样例输出 ******** ************ ####....#. #..###.....##.... ###.......######
超级玛丽html5源码，在线直接玩，电脑可以按键，手机估计不能按键，所以电脑玩玩就行了！ 演示地址：http://game.youngxj.cn/4/ 超级玛丽
【新智元导读】AlphaGo 的主要设计人 David Silver 曾说过，游戏是人工智能绝好的测试台。让算法学会玩游戏，对创造能够与真实世界进行复杂互动的人工智能非常重要。新智元介绍过很多 DeepMind 使用深度强化学习，训练算法玩经典 Atari 游戏的文章。现在，有一位程序员在他们的基础上，修改代码，教算法玩超级马里奥。你也可以自己动手实践，“在游戏中学习”。 训练好的算法是这样玩超级马里奥的~ （文／ehrenbrav）今年早些时候我碰巧看见了 Seth Bling 训练计算机玩超级马里奥的视
Chrome已经是Web开发中使用最多的浏览器，Chrome插件种类繁多，这些插件帮助开发者们大大提升了工作效率，可以说Chrome没了插件，就和战士没有武器一样。
项目地址：https://github.com/zhaoolee/ChromeAppHeroes
前几天一国外友人InfernoPlus竟然将吃鸡和超级玛丽相结合，自制一款网页游戏《Mario Royale》又名《超级马里奥大逃杀》，很好的诠释了万物皆可大逃杀。
迷宫寻宝问题是指玩家和宝藏在同一个有限空间中，但宝藏和玩家并不在同一个位置，玩家可以上下左右移动，找到宝藏即游戏结束，在迷宫寻宝中要解决的问题是玩家如何以最小的步数找到宝藏。本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。
下载下来是nes文件，然后我们需要下载模拟器工具才能打开。我这里下载的是VirtuaNES
今年S&P顶会上有一篇研究论文"IJON: Exploring Deep State Spaces via Fuzzing"，他们通过改造AFL来探测程序的空间状态，以发现更多程序行为，并拿游戏"超级玛丽"来作演示：
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
本文为bennyrhys日常练习，包括C,C++,Java,Python编程语言的不同解题方法
Snap公司推出新AR广告形式 近日，Snapchat开发了一款新的AR广告形式。客人付款后们能通过手机摄像头看到商户周围笼罩着一层有趣的图像。跟Snapchat此前售卖的面部扭曲滤镜很类似。该装置被
【新智元导读】加州大学 UC 伯克利分校的一队研究者在他们的 AI 系统中嵌入了一种能力，能让系统在即使没有短期结果驱动的情况下，也会采取行动。这与 AlphaGo 采用的蒙特卡洛树搜索的方法不同，有可能避免 AI 只追求一系列短期结果，而产生长期的、整体上的不良结果。研究给出了视频，展示了他们的研究成果。 粽情 AI，新智元祝读者端午安康！ 很少有人在玩儿游戏的时候——比如说超级玛丽吧——会一口气跑到关底。你总会这里看看，那里顶顶，找找隐藏的钱或蘑菇。现在，研究人员已经开始尝试把这种好奇心植入 AI 系统
大数据文摘字幕组作品 大家好呀！YouTube网红小哥Siraj又来啦！ 这次他将为我们讲解Deep Q Learning——谷歌为了这个算法收购了DeepMind。 点击观看视频 时长9分钟 带有中文字幕 ▼ 这个算法是干什么的呢？ 答案就是：用来玩游戏的！ 2014年，谷歌花了5亿多美元收购了位于伦敦的一家小公司：DeepMind。在此之前，DeepMind在2013年12月的NIPS大会上发表过一篇关于用深度强化学习来玩视频游戏的论文Playing Atari with Deep Reinforcem
作者：贾恩东 本文约2700字，建议阅读10+分钟强化学习并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称，本文会着重讲清楚这类算法最常规的设计思路和大致框架，使用非常容易理解的语言带你入门强化学习。
大数据文摘字幕组作品 大家好呀！YouTube网红小哥Siraj又来啦！ 这次他将为我们讲解Deep Q Learning——谷歌为了这个算法收购了DeepMind。 点击观看视频 时长9分钟 带有中文字幕 这个算法是干什么的呢？ 答案就是：用来玩游戏的！ 2014年，谷歌花了5亿多美元收购了位于伦敦的一家小公司：DeepMind。在此之前，DeepMind在2013年12月的NIPS大会上发表过一篇关于用深度强化学习来玩视频游戏的论文Playing Atari with Deep Reinforc
开启签到技能，设置不同规则发放奖励，订阅者可以通过连续签到获得奖励，从而培养互动习惯。
下载地址 ios版本还没更新，还被卡着- - 因为之前提交都是3天内搞定，所以让我产生，苹果的审核会在3天内完成的错觉…… 这次可能要一周了…… 虽说第一章勉强上线了，但是其实依然很不完善。 不过我
Li, Ziniu, and Xiong-Hui Chen. “Efficient Exploration by Novelty-Pursuit.” International Conference on Distributed Artificial Intelligence, 2020, pp. 85–102.
上一期 MyEncyclopedia公众号文章 通过代码学Sutton强化学习：从Q-Learning 演化到 DQN，我们从原理上讲解了DQN算法，这一期，让我们通过代码来实现DQN 在任天堂经典的超级玛丽游戏中的自动通关吧。本系列将延续通过代码学Sutton 强化学习系列，逐步通过代码实现经典深度强化学习应用在各种游戏环境中。本文所有代码在
状态模式(State)允许一个对象在其内部状态改变的时候改变它的行为，对象看起来似乎修改了它的类。 其实就是用一个对象或者数组记录一组状态，每个状态对应一个实现，实现的时候根据状态挨个去运行实现。
前言：vscode是一款强大的前端编辑软件，有些人说ws（webstorm）更好用，但是vs重在轻量级啊！！！而且根据自己的开发习惯安装适合自己的插件后，用起来简直不要太舒服了好嘛！！！
谈到游戏， 你的当然会想到几乎统治游戏市场多年的英雄联盟，你可能还会想起前段时间风头大盛的王者荣耀手游，你应该还会想起正在冲击着游戏市场的“吃鸡”类型游戏。 那么， 大家是否还记得你玩的第一款电子游戏？ 是超级玛丽？是魂斗罗？亦或是其他的什么。 是否还记得电子游戏所呈现给我们的世界？ 光怪陆离，多姿多彩，妙趣横生…… 无论是何种词语，或许都不足以表达我们初见游戏时的那种心情。 作为一个95后，我记得我玩的第一款游戏是忍者神龟，两人对战的激动心情，依然是历历在目。 多数同我一样，又或者是比我年长的朋友，玩过的游戏似乎数不胜数。 从最开始的超级玛丽等卡带游戏，到后来的家用机上的最终幻想系列，再到现在计算机上的各种类型的游戏。 纵观各行各业，总会有那么一些人是引领这这个行业的发展，以至于到最后对世界产生了极大的影响。 说到游戏行业，始终是绕不过去两个人，两位约翰。 那个年代，没有网易，没有腾讯，没有暴雪，有的只是id software。
An introduction to Reinforcement Learning
TOC 视频地址 测试通关视频： https://live.csdn.net/v/121855 [2qjRnLvdTpMCWBz]深度强化学习 深度神经网络提供了丰富的表示形式，可以使强化学习（RL）算法有效执行。Actor Critic简述 强化学习的分类可以分为以值函数为中心的和以策略为中心的算法 Actor Critic (演员评判家)是一种值函数为中心和以策略为中心算法的结合体，它合并了以值函数为基础 (比如 Q learning) 和 以动作概率为基础 (比如 Policy Gradients)
AI技术在游戏研发中的应用 Part 4 游戏AI的应用—内容生成 简介：游戏AI除了应用在智能角色控制，还有另一大看点就是游戏内容生成。殷老师通过超级玛丽的关卡、斗地主中的残局的生成等多个例子，向大家展示游戏AI的创造力。 内容难度：★☆☆（高中/大学及以上非计算机专业学生均可以学习） 以下为精彩视频 ---- 关注更多精彩短视频，请扫描下方Wiz小程序码 也可点击“阅读原文”或打开“哔哩哔哩” 搜索关注“Wiztalk”， 一起开启科普知识分享“新视界”~ ---- — 关于Wiztalk
状态模式也是行为型模式中的一种,顾名思义状态模式主要是基于对象有不同的状态，从而导致具有与其对应状态的行为。
事情的梗概是这样的，萝卜无意间关注了一个公众号，看号主的历史文章，大部分都是号称原创的各种小游戏，涉及的编程语言非常的多，其中也有萝卜非常感兴趣的由 Python 语言编写的超级玛丽和魂斗罗，相信各位朋友即使没有玩过这两款游戏，也多少能听说过，于是萝卜就抱着学习一下的心情找到了号主，但是令萝卜哥万万没想到的是，后来的发展竟然会这样。。。
本系列将延续通过代码学Sutton 强化学习系列，逐步通过代码实现经典深度强化学习应用在各种游戏环境中。本文所有代码在
之前分享过markdown编辑器Typora，不过文件超过2MB就打不开了，这个网站上传markdown文件即可在线转pdf https://www.markdowntopdf.com/
在上一节的基础上，结合高中物理中的匀加速直线运动位移公式 ，就能做出类似超级玛丽的弹跳效果。 import pygame pygame.init() win = pygame.display.s
最近日本开始流行一款非常魔（qi）性(pa)的2D动作小游戏——《休むな！８分音符ちゃん♪》（不要停下来！八分音符酱♪）》。
曾经，ZYJ同学非常喜欢密码学。有一天，他发现了一个很长很长的字符串S1。他很好奇那代表着什么，于是神奇的WL给了他另一个字符串S2。但是很不幸的是，WL忘记跟他说是什么意思了。这个时候，ZYJ不得不求助与伟大的ZP。ZP笑了笑说，这个很神奇的，WL的意思是只要你找到她给你的字符串在那个神奇的字符串的位置，你就会有神奇的发现。ZYJ恍然大悟，原来如此，但是悲剧来了，他竟然不知道怎么找。。。。是的，很囧是不是。所以这时候就需要化身为超级玛丽亚的你现身了，告诉他吧。。。。。。
NES（Nintendo Entertainment System的缩写），是Nintendo在20世纪80年代和20世纪90年代发售的一种家庭主机，俗称红白机，也是此类游戏机在日本以外的地区发行版本的缩写，在日本发行的游戏机型缩写为FC（Family Computer）又写作Famicom。任天堂FC的后续机种是1990年推出的任天堂SFC。80年代末、90年代初进入中国，是80后最早接触的游戏机。代表作品主要有魂斗罗系列、93超级魂、沙罗曼蛇系列、超级玛丽、赤色要塞、双截龙、飞龙之拳3、坦克大战、松鼠大作战、淘金者、圣火纹章外传、最终幻想等。
我是86年的，我们那个年代的人的童年回忆里，红白机肯定是占了一部分的。开机音乐我现在还记得，是一个很魔性的声音：小霸王，其乐无穷！
C++11 标准为 C++ 编程语言的第三个官方标准，包含了核心语言的新机能，并且拓展 C++ 的标准程序库，加入了大部分的 C++ Technical Report 1 程序库。
微软的操作系统，包括Windows操作系统， 是从DOS操作系统一步步发展过来的。
逆向就是在没有源代码的情况下.通过汇编.反汇编来逆向一个成品的Exe(也可以是别的.举例是EXE)这样叫做逆向.
选自medium 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路雪 本文介绍了一种机器学习方法：通过增强拓扑的进化神经网络（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。该方法受到进化过程的启发，能够将复杂问题分解，进而解决问题。 在这篇文章中我要阐述一种机器学习方法，叫作「通过增强拓扑的进化神经网络」（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。
周末在翻微博的时候，看到了一篇绍回忆童年小霸王游戏的文章，想弥补一下童年遗憾（小时候家里穷，买不起小霸王），就找了一些资源想玩一玩童年没有玩过的小游戏~
大家吼，我是你们的朋友煎饼狗子——喜欢在社区发掘有趣的作品和作者。【每日精选时刻】是我为大家精心打造的栏目，在这里，你可以看到煎饼为你携回的来自社区各领域的新鲜出彩作品。点此一键订阅【每日精选时刻】专栏，吃瓜新鲜作品不迷路！ *当然，你也可以在本篇文章，评论区自荐/推荐他人优秀作品（标题+链接+推荐理由），增加文章入选的概率哟~
本周，AI业界又有哪些新鲜事？ ChatGPT 国内版ChatGPT首发被复旦“抢注”，但非常不成熟？ 虽然各大厂如火如荼地备战国内版“GPT”，但谁也没抢到这个“首发”：2 月 20 日晚，复旦大学自然语言处理实验室发布了国内首个类 ChatGPT 模型 MOSS，并邀请公众参与内测（https://moss.fastnlp.top/#/）。 从 MOSS 项目主页来看，其定位是“一个类似 ChatGPT 的对话式语言模型”，能按照用户指示执行各种自然语言任务，包括回答问题、生成文本、总结文本和生
一开始我以为类似苹果手机那种，根据照片计算物体的尺寸。之前根据网上的一个案例确实有研究过一些，当时看的思路是有一个标准参照物，解决了物体景深问题，不过通用性不强，这种只能平铺，如果出现斜的视角，或者其它视角，这个就比较难计算了，最后放弃了。
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