如何简化这个计算单元邻居数量的生命游戏方法？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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复杂性思维中文第二版六、生命游戏

的生命游戏（GoL）。...6.1 Conway 的生命游戏首先要研究的细胞自动机之一，也许是有史以来最受欢迎的一种，是称为“生命游戏”的二维 CA，简称 GoL。它由 John H....每个细胞有两个状态 - 生存和死亡 - 和八个邻居 - 东西南北和四个对角线。这些邻居有时被称为“摩尔邻域”。就像前面章节中的一维 CA 一样，生命游戏按照规则演变，这就像物理学的简单定律。...在 GoL 中，每个单元格的下一个状态取决于其当前状态和活动邻居的数量。如果一个细胞是活的，如果它有两个或三个活动邻居就会生存，否则就会死亡。...如果中心单元为 0，则结果介于 0 和 8 之间; 如果中心单元为 1，则结果在 10 到 18 之间。使用这个核，我们可以简化逻辑运算，只选择值为 3，12 和 13 的细胞。

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使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（1）：背景和介绍

在一个特定的单元格中可以容纳多少个球是有限制的。一个单元格最多可以保存“该单元格的正交相邻邻居数-1”。对于中间的单元格，这个数字是3，对于边缘的单元格，这个数字是2，对于角落的单元格，这个数字是1。...我们可以用正数来表示红色球的数量，用负数来表示绿色球的数量。下图显示了如何表示状态的示例。状态转换我们知道了如何表示一个状态，下面要关注一个更重要的问题，在当前状态下，如何得到下一个状态。...为了获得下一个状态，需要知道玩家点击的单元格。我们称这个单元格为事件单元格。将在事件单元格上做一些处理，它看起来像这样。我们将向它添加一个球体，并检查球体的数量是否超过单元格的限制。...如果球的数量超过了，我们就需要把球分裂开。在分裂的情况下，事件单元格的每个邻居都将获得一个球体，然后我们将处理这些邻居，依此类推。...这个操作上的概率分布就是我们对于给定状态的“策略”。有一种方法可以改进这一原始政策——提前考虑未来可能采取的行动。从我们当前的状态出发，我们可以思考自己可以下什么棋，对手可以下什么棋等等。

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细胞自动机，那是什么东西？

细胞自动机在上篇文章《神奇的生命游戏，是什么？》中，我们初步了解了什么是生命游戏。这不，今天小菜和老鸟还在讨论呢。老鸟：你知道么，生命游戏其实是一个二维的细胞自动机。小菜：细胞自动机？...简单的来说，就是格子细胞按照规进行演化，而演化则是自动进行的，并不需要人工的干预。我们再来回顾下生命游戏的规则：人口过少，离群：如果一个活细胞少于两个活的邻居，它就会死亡。...这个人认为生命游戏有一个缺点，就是只研究了一种规则，所以他系统研究了细胞自动机基于多种规则下的不同演化过程。...老鸟喝了口水继续说道：一个细胞有俩状态，黑和白，你认为生或死也是可以的，细胞的邻居就是细胞左右的相邻细胞。一个细胞和相邻的两个邻居组成了一个单元组。老鸟：单元组有几个细胞？小菜：3个嘛。...老鸟：那我再考察下你，这个单元组可能有多少种组合？小菜：这个可难不倒我。

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神奇的生命游戏，是什么？

神奇的生命游戏，是什么？...生命游戏图片出处：bdtechtalks 生命游戏是一个零玩家游戏，展示了一个二维方格子世界，在每个方格子中居住者一个活着的或者死了的细胞，这些细胞按照生命游戏约定的规则进行模拟，显示的图像看起来颇似生命的出生...我们来看一个视频，来直观了解下什么是生命游戏：生命游戏的规则在生命游戏中，每个网格单元可以有两种状态之一：死或活。...生命游戏由四个简单的规则控制，这些规则应用于模拟域中的每个网格单元：人口过少，离群：如果一个活细胞少于两个活的邻居，它就会死亡。正常：一个有两个或三个活邻居的活细胞可以延续到下一代。...人口过多，过度竞争：一个有超过三个活邻居的活细胞死亡。繁衍：如果一个死细胞正好有三个活着的邻居，它就会复活。我们用一个直观的图来表示下生命游戏的精彩例子生命游戏有很多丰富的模式。

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matlab实现“生命游戏”

在著名作家刘慈欣的科幻小说《镜子》中，人类拥有的无限运算能力的计算机。于是，人类将宇宙大爆炸的初始条件输入程序，并按照一定的规则在夸克数量级推演，最终得到了精确的镜像宇宙。...下面给大家介绍一个模拟生命演化的游戏，即1970年由英国数学家约翰提出著名的“Game of Life”。...以一个方格为中心的九宫格内，对应着八个方格邻居，如果一个细胞周围活着的邻居的个数小于2，它就会因为孤独而死（想象一下你一个人在深山老林，肯定得被狼叼走啊）；当活着的邻居数是2或者3时，这个细胞可以正常活着...另外，假如一个死去的细胞周围有3个细胞，它就可以活过来。规则看似简单，却蕴含着整个生命演化的历程。接下来，将在matlab实现这个游戏，下图是截取的生命演化过程中的某个时间点的生命状态。 ?...end end end figure; while true for i=1:width for j=1:width % 计算这个细胞还有几个活着的邻居

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元胞自动机

另一角度，元胞自动机可视为动力系统，因而可将初始点、轨道、不动点、周期轨和终极轨等一系列概念用到元胞自动机的研究中元胞自动机的应用元胞自动机以计算机建模和仿真的方法，研究类似于生物细胞（cell）的...，由大量并行单元个体组成的复杂系统的宏观行为与规律。...生命游戏生命游戏（Game of Life），或者叫它的全称John Conway’s Game of Life。...元胞自动机的规则设定周围有三个邻居的时候就能存活，周围有两个邻居的时候，生命状态不变，其他的时候元胞就死亡呢？...(规则原因）这是因为生命的存活其实是需要非常严苛的条件的，当周围其他生命过多时，环境舒适度就会下降，元胞自然就会感觉到不适，所以存活率就会降低，而当周围生其他生命数量过少时也不适宜生命的存活，只有当周围其他生命的数量维持在一个区间时

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Neo4j中的图形算法：15种不同的图形算法及其功能

之前我们探讨了数据连接如何驱动未来的数据发现以及如何使用图形分析来简化这些数据发现。本周我们将详细介绍Neo4j中提供的许多图算法以及它们的功能。...如何使用：全对最短路径用于计算备用路径的情境，例如高速公路备份或网络容量。它也是逻辑路由提供多路径的关键;，例如备选的呼叫路由。...PageRank 作用：从当前节点的邻居，和邻居的邻居评估当前节点的重要性。用来源于其传递链接的数量和质量的的排名来估计一个节点的影响力。...虽然已经被Google普及，但它被广泛认为是检测任何网络中有影响力的节点的方法。如何使用：PageRank用于评估重要性和影响力的方法有很多。它被用来推荐推特账户以及一般情绪分析。...中介中心性也被用来评估多人在线游戏玩家和共享医师专业知识的信息流动。 CommunityDetectionGear-300x276.png 社区检测算法这个类别也被称为聚类算法或分区算法。

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Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：四、列表

一个短程序：康威的生命游戏康威的《生命的游戏》是细胞自动机的一个例子：一套规则控制着由离散细胞组成的领域的行为。在实践中，它创建了一个漂亮的动画来看。你可以用正方形作为单元格，在绘图纸上画出每一步。...你可以在图 4-8 中看到一个步骤进展的例子。图 4-8：康威生命游戏模拟的四个步骤尽管规则很简单，但还是会出现许多令人惊讶的行为。康威生命游戏中的模式可以移动、自我复制，甚至模仿 CPU。...细胞的生存或死亡状态取决于邻居，所以让我们首先计算细胞在当前 x 和 y 坐标左侧、右侧、上方和下方的索引。 %取模操作符执行“回绕”。最左列0中单元的左邻居将是0 - 1或-1。...为了决定nextCells[x][y]处的细胞是活的还是死的，我们需要计算currentCells[x][y]拥有的活邻居的数量。...现在我们已经知道了在currentCells[x][y]时单元的活邻居的数量，我们可以将nextCells[x][y]设置为'#'或' '。

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C++经典算法题-生命游戏

10.Algorithm Gossip: 生命游戏说明生命游戏（game of life）为1970年由英国数学家J. H....Conway所提出，某一细胞的邻居包括上、下、左、右、左上、左下、右上与右下相邻之细胞，游戏规则如下：孤单死亡：如果细胞的邻居小于一个，则该细胞在下一次状态将死亡。...拥挤死亡：如果细胞的邻居在四个以上，则该细胞在下一次状态将死亡。稳定：如果细胞的邻居为二个或三个，则下一次状态为稳定存活。...复活：如果某位置原无细胞存活，而该位置的邻居为三个，则该位置将复活一细胞。...解法生命游戏的规则可简化为以下，并使用CASE比对即可使用程式实作：邻居个数为0、1、4、5、6、7、8时，则该细胞下次状态为死亡。邻居个数为2时，则该细胞下次状态为复活。

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复杂性思维中文第二版九、基于智能体的模型

=0 我将使用np.correlate2d来计算，对于每个细胞，红色相邻细胞的数量和被占用的细胞数量。...结果是一系列离散的迁移波，每个波都像一个连贯的物体，就像我们在规则 110 CA 和生命游戏中看到的飞船（参见第？节）。图？...虽然这些波动由智能体组成，但我们可以将他们视为自己的实体，就像我们在“生命游戏”中想到的滑翔机一样。...但数值方法，模拟，模拟计算和类似方法需要的时间与t成正比。对于许多系统来说，我们无法计算出可靠的预测。...9.9 练习练习 1 本章的代码位于本书仓库的 Jupyter 笔记本chap09.ipynb中。打开这个笔记本，阅读代码，然后运行单元格。你可以使用这个笔记本来练习本章的练习。

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PNAS：模拟微生物群落互作及生命游戏在R中的实现

代码见：https://github.com/levifussell/MicroEvo 不过这篇文章不是本文的重点，而是其模拟方法让我瞬间想到了生命游戏（game of life）。...生命游戏是英国数学家约翰·何顿·康威在1970年发明的。简单来说，对于一个网格状的空间，其中一些点可以有细胞存在。在下一时刻，细胞是否存在只依赖于其周围8个格子是否存在细胞。...生命游戏可以产生很多有趣的图形，具体可自行百度。。。而这篇PNAS似乎是生命游戏在微生物群落中的推广。通过给定参数，模拟群落在时间轴上的多样性变化。...并利用随机森林考察了不同的参数对群落多样性的影响程度。我在网上搜了一下还真搜到了R语言实现生命游戏的代码。看了之后发现思路并不难，有点后悔没有自己先思考一下就直接搜索了。...依据别人代码的思路，我也在R中实现了简单的生命游戏： # Game of Life # Refer to: https://zhuanlan.zhihu.com/p/136727731 ### 构造初始状态

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用 Wolfram 的方法探索象棋数独挑战

在这个谜题中，基于象棋骑士棋子描述了一个简单的类似数独的问题。9×9 网格中的每个单元格都可能包含一个骑士棋子。初始棋盘配置定义了一组骑士棋子的位置，且特定数量的骑士棋子必须出现在解答的邻域。...i=sudoku）的方法。解决基于国际象棋骑士棋子的数独问题像数独这样的游戏使用布尔约束求解器相对简单。本质上，可将问题归结为一组代表可能电路板配置的逻辑变量之间的关系。...1 和 2 分配的顺序是通过计算1 和 2 序列的所有排列来实现的，这些序列包含适当数量的 1 和 2 的预期的邻域棋子数。...我们用加一个上标代表原始骑士棋子及其必须拥有的邻居数量。...求解器计算填充的骑士棋子表示为：棋盘配置#2 我们可以将相同的技巧应用于 Nacin 提供的第二块更难的板：如果您对将 Wolfram 语言应用于数独游戏的其他示例感兴趣，可以查看 Wolfram

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Python高阶项目（转发请告知）

这是将电话的摄像头与Python连接以使用计算机视觉应用程序的方法。如果要获取一些计算机视觉教程，可以在微信公众号后台回复：计算机视觉教程。...Python实现人生游戏英国数学家约翰·H·康威（John H. Conway）想象的生命游戏是一种纸牌游戏，甚至生物有机体社会的兴衰，交替。...游戏规则： •游戏使用无限大小的单元格的矩形网格，其中每个单元格都是空的或被生物取代。有人说，被占领的牢房还活着，而空的牢房却死了。...游戏在特定时期内进行，每回合根据当前配置中生物体的划分创造一个新的“时代”。•如果一个单元还活着，并且有两个或三个活着的邻居，则该单元在互联中将保持活动状态。...这个游戏有两种基本逻辑：当两个玩家都是人类，而一个是计算机时。我将为两个玩家准备这个带有Python的井字游戏。

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如何计算两个日期的间隔月份？这个年月处理方法，一定要get到！ | Power Query实战

6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》，里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄（两个日期的间隔年数）的问题，但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。...而且，计算年的时候，就要同时考虑月和日的大小问题，具体可以参考《如何计算年龄》；然后，还得再计算月份的差，又要考虑后面跟着的“日”是否大于前面日期的日的问题，才能确定满多少个月——如果按照这个方法，的确是挺复杂的...有兴趣的朋友可以自己动手试试。这个时候，就可能可以考虑是不是数学算法上能有所改善了。...对于年月这个问题来说，虽然年+月组成的6位数字（如202204……202212,202301……），并不是连续的，但是，每年都是12个月，这是个很有规则的情况，根据这个规律，我们其实可以将它们转换成连续的数字...，使用“年*12+月份”的计算方法，转换为连续的序列，是在数据处理过程中经常用到的一个方法，建议大家一定要get到，记住——当然，动手练一下，是最好的记忆途径！

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Python小知识 | 这些技能你不会？(终章)

二、生命游戏介绍生命游戏是英国数学家约翰·何顿·康威在1970年发明的细胞自动机。它包括一个二维矩形世界，这个世界中的每个方格居住着一个活着的或死了的细胞。...一个细胞在下一个时刻生死取决于相邻八个方格中活着的或死了的细胞的数量。如果相邻方格活着的细胞数量过多，这个细胞会因为资源匮乏而在下一个时刻死去；相反，如果周围活细胞过少，这个细胞会因太孤单而死去。...基本规律对于网格中的每个位置，计算有多少个邻接位置中有活细胞，包括对角邻接位置，因此一个方块的周围最多有八个活细胞(数值为1的方块)，最少为零，规则就是，如果这个方块周围的活细胞数等于三，就繁殖，也就是值变为..., (im, jp), (i, jm), (i, jp), (ip, jm), (ip, j), (ip, jp)) # 根据邻居数量矩阵按规则生成下一代...生命游戏运行效果录了20s有兴趣可以慢慢看~ 建议自己先把逻辑思路理清，然后把代码复现一遍，肯定有很大收获哦~ 《零压力学Python》里说，学习新编程语言的时候，如果能使用它编写出生命游戏，就说明掌握了这门语言

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路径规划算法之A*算法

A*算法的提出是想要解决移动机器人路径规划问题，也就是要在地图上找到一条从起点到终点的最短路径。其次，如何搜索？那么A*算法是如何去找到一条既短又无障的路径的呢?...简化搜索区域这张图是不是很难很快的给出答案。那么可以先将问题简化一下：先将图网格化，如图2所示。可以这么理解，网格化就是将连续的问题离散化，离散的数据更便于计算机处理，同时也便于理解。...H是从指定的节点移动到终点D的估算成本。因为在这个时候我们还不知道到终点的真正距离，所以H只是对剩余距离的估算值，在这里我们采用曼哈顿方法对其进行估算。...采用这种方式，我们可以看到起点S左边的方格到终点D有5个方格的距离，因此H=5。这个方格上方的方格到终点D有6个方格的距离，所以H=6。用同样的方法可以计算出其他的方格的H值。...另外记得将该邻居加入open list中。 3、如果邻居节点已经在open list中，也就是说，这个邻居已有父节点，计算从起点经由当前所选节点到达该邻居的G值，检查G值是否更小。

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灵魂三问 TPU

1.3 GPU 图形处理器 (Graphics Processing Unit, GPU) 是一种专门在个人计算机、工作站、游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作的微处理器。...让我们看看一个脉动数组如何执行神经网络计算，即执行 Y = WX + b 的计算，其中脉动数组的操作总共分三步，输入的是 X 和 W，一次性输出的是 Y。...在解释脉动数组计算时，我们简化问题，假设数字只有 3 类，数据只有 3 个，像素只有 3 个，那么上面公式简化成下面用 7 幅图开始脉动数组的表演，一图胜千言，无需额外的文字来解释 (花了 1 个多小时画这些图...这样看最终是不是一次性的计算出来矩阵 Y。再看看上面的动图，是不是可以理解了？其实脉动架构就是用了一个很简单的方法，让数据尽量在处理单元中多流动一会儿。...但在各种神经网络架构中，矩阵乘法，更严谨来讲是张量乘法是计算量最大的部分，而 TPU 就为此而设计。专业人士解决专业问题，说的就是这个意思。

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精选了20个Python实战项目(附源码)，拿走就用！

① 猜字游戏在这个游戏中，你必须一个字母一个字母的猜出秘密单词。如果你猜错了一个字母，你将丢掉一条命。正如游戏名那样，你需要仔细选择字母，因为你的生命数量非常有限。...⑨ 生命游戏生命游戏由英国数学家约翰·H·康威设计的，是一种类似于生物社会的兴衰和交替的游戏。游戏使用无限大小的矩形网格，其中每个网格都是空的或被有机体占据。...# 对于每个单元计算邻居的数量 live_neighbors = 0 for neighbor in neighbors: r...⑫ 猜数游戏猜数字游戏目的是猜测出程序想出的数字，基本逻辑：程序随机选择1到100之间的一个数字或任何其他数字组合；然后它会要求玩家输入它的建议；然后它会检查这个数字是否与计算机随机生成的数字相同...如果具有视觉的机器人是按颜色来计算糖果的数量，那么了解糖果之间的界限对它来说就很重要。

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异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》

图片以二维情况为例，此时网格间的距离为 $\frac{D}{{2 \cdot \sqrt d }}$ ，需要记住的一点是，网格单元的数量基于数据空间的分区，并且与数据点的数量无关。...这是决定该方法在低维数据上的效率的重要因素，在这种情况下，网格单元的数量可能不多。另一方面，此方法不适用于更高维度的数据。...无法通过规则知道 $A$ 的 $L{2}$ 邻居中的点是否在阈值距离 $D$ 内，为了确定单元 $A$ 中数据点与其$L{2}$ 邻居中的点集在阈值距离 $D$ 内的点数，需要进行显式距离计算。...需要注意，仅需要对单元 $A$ 中的点到单元$A$的$L{2}$邻居中的点执行显式距离计算。...这样的分类处理可以简化后续的计算，同时让得到的数值区分度更高。

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人工智能算法通俗讲解系列(一)：K临近法

于是，刚才那个问题就转换成为：预测这个绿色的新用户是否喜欢这款游戏。那如何预测呢？这里我们需要一个假设：属性越接近的人，行为偏好也越相似。...邻居中红色占多数，我们就可以判断，这个新用户也大概也是红色。物以类聚嘛！他是红色就表示他喜欢这款游戏，因此这家公司应该给他推荐这款游戏。 ? 我们还可以扩大一下邻居的范围，比如找8个邻居。...与之前的结论不一样！ ? 理论上讲，选的邻居越多越好。不过，太多的话，计算量大，算起来也就会慢。通常我们需要根据实际情况选择合适的K值，既使得结论比较合理，同时计算量也不会太大。...其实，三个属性可以用三维的空间表示，x、y、z三个坐标。每一个坐标代表一个属性。一个点的邻居，就是它在三维空间中离它最近的那些点。三维空间中两点的距离，其计算方法与二维平面两点距离是类似的。...我们可能无法想象出高维空间是什么样子大，不过高维空间中两个点的距离，其计算方法与二维、三维中的距离计算方法是类似的。因此，不管有多少个属性，K临近法都可以用相同的计算方法。

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