这节博客我们将使用 HTML、CSS 和 JavaScript 制作纸牌记忆游戏。 让我们开始吧！... CSS 部分 现在我们使用一些 CSS 属性来设置记忆纸牌游戏的样式...card.addEventListener("click", cardOpen); card.addEventListener("click",congratulations); }; 完整源码 到这里我们的记忆纸牌游戏就做好了...https://github.com/wanghao221/moyu 总结 相信通过上面的教程，大家已经学会了如何使用 JavaScript 构建纸牌记忆游戏。...同学们也动起手来做一个纸牌记忆游戏吧
针对互联网求职招聘场景的人岗匹配推荐问题，本文提出了一种建模求职者与招聘者双方偏好的新型深度文本匹配模型。...如此大规模的数据给互联网招聘带来了新的挑战：如何能够自动并准确地将合适的岗位描述文档与简历文档相匹配，以便高效地将合适的人才配置到与之相应的岗位上。...然而，在互联网求职招聘场景下，除了求职者与招聘者双方的文本信息之外，还存在大量的历史交互行为信息可以应用于人岗匹配推荐任务。...方法描述 如图所示，文本提出的模型由招聘者与求职者双边对称的表示学习网络，以及匹配网络三部分组成。 ?...HRNNM：基于层级 GRU 编码的文档匹配模型 7. PJFNN：[1] 中提出的基于卷积神经网络的匹配模型 8.
AI可以编写新闻快讯，并在提示下连贯地重复一些内容，但它能学会驾驭一款基于文本的幻想游戏吗？...研究人员特别研究了基于对话的影响，即两个人之间交流所必需的相互知识、信念和假设的集合对AI智能体理解它们周围的虚拟世界的影响。...为此，他们以大规模的众包文本冒险形式建立了一个研究环境LIGHT，在这个环境中，AI系统和人类作为玩家角色进行互动。...随着游戏世界界限的建立，该团队着手编制角色驱动互动的数据集。他们在一个随机位置有两个由人控制的角色，轮流执行一个行为并说一件事。...那么AI玩家表现如何呢？实际上很好，它们擅长依靠过去的对话，并根据游戏世界不断变化的状态来调整预测，基于当地环境细节的对话，如描述、对象和角色，能够让AI控制的智能体更好地预测行为。
引言 学习一段时间的tensor flow之后，想找个项目试试手，然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例，这个星期就用tensorflow实现了一下，感觉和之前使用的theano还是有很大的区别...模型说明 这个分类的模型其实也是很简单，主要就是一个单层的LSTM模型，当然也可以实现多层的模型，多层的模型使用Tensorflow尤其简单，下面是这个模型的图 ?..._initial_state = cell.zero_state(self.batch_size,dtype=tf.float32)，这句代码乍看一下很迷糊，开始并不知道是什么意义，在实验以及查阅源码之后...，返现这句话返回的是两个维度是batch_size*hidden_neural_size的零向量元组，其实就是LSTM初始化的c0、h0向量，当然这里指的是对于单层的LSTM，对于多层的，返回的是多个元组...容错性 我个人觉得theano的容错性是比tensor flow要高的，theano定义变量，只需要制定类型，比如imatrix、ivertor之类的而不用制定任何的维度，只要你输入的数据和你的网络结构图能够对的上的话
答案是借助于互联网上已经实现好的函数库，例如 TensorFlow。 在本文中，我们将利用 TensorFlow 实现一个基于深度神经网络（DNN）的文本分类模型，希望对各位初学者有所帮助。...在本例中，我们将要构建的模型需要根据输入文本，输出相应的类别，即完成文本分类的工作。因此这里的输入应该是文本（text），输出是类别（category）。...但本例中输出层的激活函数与隐蔽层的激活函数不同。由于本例的最终目的是输出每个文本对应的类别信息，而这里所有类别之间又是互斥的关系。基于这些特点，我们在输出层选择了 Softmax 函数作为激活函数。...它也是个开源的函数库，基于 Python 语言，主要进行机器学习相关的数据处理任务。...Accuracy: 0.75 最终可以看到，我们的模型预测精度达到了 75%，对于初学者而言，这个成绩还是不错的。至此，我们已经通过 TensorFlow 实现了基于神经网络模型的文本分类任务。
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
Paddle是一个比较高级的深度学习开发框架，其内置了许多方便的计算单元可供使用。 本文将讲解如何使用paddle训练、测试、推断自己的数据。...2.2 分词 首先，需要对我们的文本数据进行分词，这里我们采用结巴分词的形式进行： ? 然后需要在分词的结果后面使用\t隔开加入标签，我这里是将有抑郁倾向的句子标为0，将正常的句子标为1....没错，这可能是因为他们开发这个框架的时候是基于linux的，他们写的保存语句在linux下会自动生成文件夹，但是windows里不会。 ?...可以看到，基本预测正确，而且根据这个分数值，我们还可以将文本的抑郁程度分为：轻度、中度、重度，如果是重度抑郁，应当加以干预，因为其很可能会发展成自杀倾向。...我们可以根据这个模型，构建一个自杀预测监控系统，一旦发现重度抑郁的文本迹象，即可实行干预，不过这不是我们能一下子做到的事情，需要随着时间推移慢慢改进这个识别算法，并和相关机构联动实行干预。
每当我不知道该拿什么练手，或者想学习一种新的编程语言或框架时，我就会从以下项目中选择一种开始coding： 每个程序员都应该尝试的挑战性项目 文本编辑器 不使用GUI框架中内置的文本框组件，要如何搭建支持光标移动...这个项目中，存在两个主要挑战： 如何将文本文档存储在内存中 学习文本光标在流行的编辑器中的行为 不要小看这些基础的功能，其中有许多细节值得注意。...撤销/重做的设计模式：记忆，命令 分离文本视觉和记忆的抽象 别忘了还有拓展阅读哟： ?...第四步，学习如何创建和管理所有游戏对象及其状态。比如如何生成动态数量的敌人。 第五步，学习如何应用游戏的逻辑。子弹头位置何时更新？什么时候会有更多敌人出现在屏幕上？怎么判定敌人被干掉了？...电子表格 电子表格应用程序（如Excel）将文本编辑器和编译器的挑战结合在了一起。 在这个项目中，你需要学会如何在内存中表示单元格内容，并实现用于方程式的编程语言解释器。
认真的PC游戏玩家知道Fallout系列在金库中配备了基于终端的计算机，这有助于规范通过文本与计算机进行交互的想法，尽管或多或少地具有Alpine或Emacs之类的功能，但玩Fallout并不能教你在现实生活中使用命令或应用程序...虽然这些游戏采用有趣的方式处理计算机终端，并且在开源代码系统上运行，但它们本身都不是开源代码。 但是，至少有两个游戏采用严肃且非常有趣的方法来教人们如何通过文本命令与系统进行交互。...最重要的是，它们是开源的。 Bashcrawl 你可能听说过《巨大洞穴探险》（Colossal Cave Adventure），这是一款老式的，基于文本的互动游戏，其风格为“选择自己的冒险”的书籍。...可以通过双击bashcrawl目录中的“README.md”文件来执行此操作。在Mac上，你的计算机可能不知道要使用哪个应用程序打开文件。可以使用任何文本编辑器或LibreOffice。...在实践中，这是测试你的知识和记忆的一种有趣方式。 当然，它是开源的，由Open Jam的开发者开发。
微调后的模型，面对没有学习过的游戏，也能拥有不错的表现。 工作机制受到人类启发 传统的决策模型基于LLM进行设计，采用隐性记忆，其性能依赖于数据和计算。...隐性记忆是无意识产生而非刻意记住的，因而也无法有意识地进行调用。 说得通俗一些，就是明明有关内容就存储在那里，但是模型却并不知道它的存在。...记忆模块分析Transformer输出的信息，并决定其存储位置以及与已有信息的整合方式。 此外，该模块还要考虑这些信息在今后做出决策的过程当中如何使用。...人类通常会将相关的信息存储到同一位置，DT-Mem也是基于这一原理。 最后两步——记忆更新和检索是记忆模块的核心，也是整个DT-Mem中最重要的环节。...记忆更新，即对已有信息进行编辑替换，以确保信息能根据任务需要及时更新。 这一步中DT-Mem会计算擦除和写入两个向量，进而判断如何与已有数据混合。
文中提出的方法使用了一个4D 动态神经辐射场(NeRF) ，通过查询基于文本到视频(T2V)扩散的模型来优化场景表现、密度和运动一致性，由提供的文本生成的动态视频输出可以从任何摄像机的位置和角度观看，并且可以合成到任意的...该方法可用于为视频游戏、视觉效果或增强型和虚拟现实生成3D资产。 与图像生成和视频生成任务不同的是，互联网上有大量的caption数据可供训练，但却连一个现成的4D模型集合都没有。...需要在空间和时间维度上扩展输出的分辨率，因为4D输出需要大量的内存和计算能力； MAV3D模型 MAV3D模型基于神经辐射场（NeRFs）的最新工作，结合了高效（静态）NeRFs和动态NeRFs中的成果...所以研究人员选择首先利用文本到图像（T2I）模型，将静态的三维场景与文本提示相匹配，随后再用动态的方式增强三维场景模型。...Text-to-4D对比 由于之前没有文字转4D的方法，所以研究人员建立了三个基于T2V生成方法的基线用于对比，二维帧的序列就会用三种不同的方法转化为三维场景表示的序列。
此外，LeCun 还引入了使用 RNN 实体从文本中推断世界的状态等新的技术，结合深度学习领域最新发展，比如 TorchCraft、使用对抗训练让系统预测视频接下来的内容。...我们知道如何得到糖霜和樱桃，但不知道怎样做蛋糕。 ?...我们知道如何得到糖霜和樱桃，但不知道怎样做蛋糕。 ? 在 FAIR 使用强化学习训练系统玩游戏的例子 ? 顺便给刚刚开源的 TorchCraft 打一下广告 ? ?...从文本中推断世界的状态：使用实体 RNN ? ?...基于能量的非监督学习，能量函数 ? ? ?
论文通过在复杂的AAA级游戏《Red Dead Redemption II》（RDR2）中部署CRADLE，展示了其在GCC设置下的能力，这是首次尝试在没有先验知识的情况下，使基于大型多模态模型（LMM...论文中通过在《Red Dead Redemption II》（RDR2）这款游戏中部署CRADLE，展示了其在GCC设置下的能力，这是首次尝试在没有先验知识的情况下，使基于LMM的代理完成复杂AAA游戏中的主要故事情节和真实任务...A：尽管CRADLE框架在通用计算机控制（GCC）方面取得了显著进展，但仍有许多领域可以进一步探索和改进： 多模态输入处理：研究如何更有效地处理和整合来自不同模态（如图像、文本、音频）的信息，以提高决策质量和代理的适应性...长期记忆和世界建模：探索如何更有效地利用长期记忆来存储和检索过去经验，以及如何构建和维护一个世界模型，以便更好地理解和预测环境动态。...实时交互：优化代理与环境的交互速度，以适应需要快速响应的实时应用，如在线游戏和实时策略游戏。 用户交互和界面：研究如何改善代理与用户的交互，提供更直观的用户界面和更自然的交互方式。
第2章通过使用DOM和jQuery创建传统《乒乓球》游戏来开始我们的游戏开发之旅。 第3章探讨CSS3新功能，讨论如何用DOM和CSS3来创建《纸牌记忆配对》游戏。...第5章通过在Canvas中绘制渐变效果和加入图像进行美化，完善前面介绍的《解题》游戏。该章还讨论基于帧的动画精灵和多层管理方法。 第6章使用Audio元素给游戏添加声音效果和背景音乐。...第7章使用新的本地存储API保存和恢复游戏进度，记录最佳成绩功能，进一步增强第3章所创建的CSS3《纸牌记忆配对》游戏。...阅读本书你需要做的准备 你需要最新的现代Web浏览器，一个优秀的文本编辑器，HTML、CSS以及JavaScript的基本知识。...本书读者对象 本书适合于对HTML、CSS和JavaScript有基本理解，并希望设计网页类Canvas游戏、基于DOM游戏的设计者 ? ?
可以说，利用机器视觉、定位、物体识别、动画、文本和语音等各种AI工具，Foxmaster为游戏角色注入了数字生命。 就在前几天，爆火AI社区的斯坦福智能体小镇正式开源。...而Formaste希望，这种个性会对游戏的最终结局产生影响。 如何让这个AI智能体Lara Croft在游戏中真正产生自我意识？ Formaster经过以下几个步骤的探索，终于成功了。...当我们观察人类玩家的行为，看到这张图像后，我们能够立即明白，箭头所指向区域是一个入口。 我们可能不知道下一个房间的大小，但我们知道这是存在的。 但是，这也可能是一种视觉错觉。...这里可以使用主多边形的面积来算，它们的变化主要基于彼此之间距离成比例的概率。 想象 现在，AI已经知道自己身在何处了，她必须做出决定，自己下一步要去哪里。...就是我们的记忆，我们会记住动作是如何组合的。 因此，这个过程也需要植入到AI中，因为Lara必须意识到她自己的运动能力。
大数据文摘出品 来源：itmedianews 编译：李欣月、刘俊寰 不知道有多少人和文摘菌一样，看漫画的时候会自动脑补角色的声音、把漫画在脑子里自动给变成动漫。...接着，识别各角色的性别，年龄，台词内容和对应的感情，如幸福，悲伤，生气等； 语音合成：基于漫画虚拟分析，合成与各角色性别，年龄，感情匹配的声音。...两个流程：分析漫画书页面和语音合成 基于漫画要素分析，推测各角色的性别，年龄和感情 第一行：辨别喜怒哀乐等感情 第二行：将愤怒分为3个程度辨别 第三行：辨别害怕和悲伤，害怕和生气等不同感情的组合 利用这项技术...，能使得语音漫画制作自动化、制作脱离书本说话的虚拟人物、生成可说话的3D头像和游戏角色的旁白等应用成为可能。...不仅如此，通过输出与漫画文字更生动和更容易接受和记忆的声音，该技术也可作为外语学习手段加以利用。
今年，DeepMind 继续发力，提出基于 self-play 的新智能体，该智能体甚至能够超越人类水平。 没有什么游戏的操作原理比夺旗更简单的了（除了抓人或踢罐子游戏）。...在夺旗游戏中，电脑控制角色通常基于启发式和规则进行编程，在游戏中自由度不高。 不过，AI 和机器学习有望颠覆这种固定的角色设定模式。...利用 AI 玩游戏的魅力在于你永远不知道智能体会表现出哪些行为」。即，智能体主要依靠自学来打游戏。 他进一步解释道，游戏中起作用的关键技术是强化学习。...FTW 智能体与 30 个玩家进行训练，这为它们提供了足够多的游戏队友和敌人，同时游戏场地也随机选择，防止智能体形成记忆地图。每个智能体学习各自的奖励信号，使它们能够生成相应的内部目标（如夺旗）。...该智能体在快速和慢速时间尺度上的 RNN 网络，包括共享的记忆模块，并学习从游戏点数到内部奖励的转换。 总之，每个智能体各自参与了 45 万场夺旗游戏，这相当于四年左右的游戏经验。 ?
基于优化的元学习：通过优化算法来更新模型参数，使其在新任务上具有更好的泛化能力。 基于记忆的元学习：通过使用外部记忆组件来增强模型对任务的适应能力。 二、元学习的主要算法 1....基于记忆的元学习 基于记忆的神经网络利用外部记忆组件来存储和检索信息，特别适合处理序列数据和需要长期记忆的任务。通过增强模型的记忆能力，MANNs能够在遇到新任务时更好地利用已有知识。...关键组件 记忆单元：用于存储信息。 读写机制：控制如何读取和写入记忆的算法。...通过在多种语言任务上进行训练，模型能够在面对新的文本任务时快速调整参数，从而提高处理效率。 具体应用示例 文本分类：元学习能够帮助模型在少量标注样本的情况下，实现对新类别的快速适应。...游戏AI：在多种游戏中训练，使得AI可以迅速掌握新游戏的规则和策略。 4. 医疗健康 在医疗健康领域，元学习能够帮助模型在不同的患者和疾病上进行快速适应。
(微笑地看着你)问：最近工作上遇到了一些挫折,感觉压力很大,心情一直很低落,不知道该怎么办。答：(安慰地拍了拍你的肩膀)别担心,每个人都会遇到挫折,关键是要调整好心态,积极面对。...智能体的关键构成在基于大模型的智能体中，大模型充当着智能体的 “大脑” 的角色，同时还有 3 个关键部分：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具使用（Tool use）规划（Planing...这有助于模型在复杂逻辑问题上的表现。文本理解 ：在文本理解任务中，模型可以先输出对文本的初步理解，如关键词提取、句子结构分析等，最后给出对文本的完整理解。...贾宝玉与林黛玉和薛宝钗的关系分别如何体现他的性格？ c. 贾宝玉对待家庭和社会的态度有哪些特别之处？ d. 贾宝玉的叛逆行为背后的心理动因是什么？3....扩展能力边界：LLMs 原本仅基于其训练数据进行推理和生成文本，但通过 Function Calling，它们可以超越这些限制，执行复杂的任务。
机器之心专栏 机器之心编辑部 剧本杀是一种广受欢迎的多角色扮演侦探游戏，要求玩家扮演不同的角色。通过阅读角色文本、理解各自的故事、搜集线索、以及逻辑推理，玩家们共同努力揭开谜团。...其次，由于缺乏专门为剧本杀设计的数据集，需要开发一个包含丰富文本的剧本杀数据集，这对于启动和评估 AI 模型至关重要。 最后，如何准确定量和定性地评估 AI 在剧本杀游戏中的表现也是极具挑战性的任务。...这些游戏包含了丰富的关于剧本杀游戏的游戏规则、剧情故事、角色背景、案件线索等文本信息，为 AI 的仿真和测试提供了理想的素材，使得研究人员能够在模拟的环境中准确观察和评估 AI 智能体的表现。...ThinkThrice 框架：AI 如何玩转剧本杀 研究团队开发了一个名为 ThinkThrice (三思) 的多智能体互动框架，允许基于 LLM 的 AI 智能体自主参与剧本杀游戏。...这个框架通过记忆检索、自我完善和自我验证三个使用上下文学习技术的 模块确保 AI 智能体能够有效地理解游戏情景，收集信息，并进行逻辑推理。
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