消除麻将 根据游戏规则，两张相同图案的麻将，如果互相之间没有其他麻将牌被直线阻隔（中间的距离可以无限），可以通过先后点击选择这两张麻将，消除这两张牌。...，会记录到 Edge.pos 上，同时根据此坐标计算并修改 edge.rect 的位置，并且对 is_show_edge 赋值为 True；当点击事件触发“点击第二张牌”的时候，此属性会被置为 False...下面就是几个情况，判断是否可以消除，具体判断： 两个牌直接是否有阻隔 被选中的牌不能是空 两张牌的图案是一样的 不能选中两次是同一张牌 如果可以消除，通过对 heap[x][y] 的值赋值 None...Sprite 对象，也需要对 image/rect 进行赋值，和上面的图像不同的是，文字的 image 需要通过选择字体和文字内容进行绘制。...在每帧的时刻，计算出当前帧游戏的内部逻辑的状态 根据当前帧的状态，控制在屏幕上合适的位置，实现显示、消失 因此，游戏系统的动画，也大多数是如此实现，是通过一帧帧的逻辑，来决定如何显示下一个画面，从而形成一个动画
一般情况下，环境 可能是随机生成的，代理无法观察到模拟器的内部状态，只能观察到来自模拟器的图像 ，其是一个表示当前屏幕的原始像素值向量。此外，代理接收到一个奖励 表示游戏得分的变化。...本方法同样是 off-policy 的，每次迭代时基于贪婪法 （注意这里实际上用的应该是 ，因为还没有进行梯度更新）生成样本进行学习（该策略与上一步进行梯度下降时的最优策略并不相同，因为参数被更新了...可以看到当一个新敌人（绿色的鱼）出现在屏幕中时，预测的价值明显上升（点 A）；而当鱼雷快要攻击到敌人时，价值进一步上升达到峰值（点 B）；当敌人消失后，价值则快速下降至原来的水平。...HNeat Best 基于人工标注的目标检测算法，输出屏幕上物体的类型和位置；HNeat Pixel 则使用 8 个特别的颜色表示 Atari 游戏中的特定物体类型。...6 结论 本文可以说是将深度学习应用于强化学习领域的开山之作，其在 Atari 2600 游戏上展示了深度学习仅基于原始图像即能够掌握复杂控制策略的能力。
这里所说的机器人实际上指的是卷积神经网络。它和真正的端对端深度学习差不多，因为卷积网络获取输入的方式和人类游戏玩家相同——直接观察屏幕上的图像，每移动一下就会奖励或改变分数。...如何让神经网络理解屏幕上游戏中的图像？一种方法是直接将图像输入到神经网络中，不对其作任何处理；另一种方法是，将屏幕上的图像总结为数字形式的信息，输入到神经网络。...不同于TD-Gammon和类似的在线方法，我们使用了一种叫做“经验回放”的方法[13]：将代理在每个时间步长 上的经验储存在数据集 中，将许多episode汇集成回放记忆。...函数φ的作用是预处理图像等，因此我们将游戏的状态储存为最终预处理后的形式（下一部分会作进一步解释） 相比标准的在线Q-learning算法，这种方法具有以下几个优点[23]。...相比之下，我们的代理只接收原始RGB屏幕截图输入，并且必须学习自行检测目标。 本段将本论文的结果与本领域先前研究的结果进行了对比。
gitbook阅读地址：循环神经网络--实现LSTM · 超智能体 梯度消失和梯度爆炸 网络回忆：在《循环神经网络——介绍》中提到循环神经网络用相同的方式处理每个时刻的数据。...进行特征分解 (3) ? 式子(2)会变成(4) (4) ? 当特征值小于1时，不断相乘的结果是特征值的 ? 次方向 ? ...如果 ? 等于5， ? 在被不断乘以5一百次后会变得多大？若想要 ? 所包含的信息既不消失，又不爆炸，就需要尽可能的将 ? 的值保持在1。...LSTM的类比记忆 对于用LSTM来实现RNN的记忆，可以类比我们所用的手机（仅仅是为了方便记忆，并非一一对应）。 ? 普通RNN好比是手机屏幕，而LSTM-RNN好比是手机膜。...大量非线性累积历史信息会造成梯度消失(梯度爆炸)好比是不断使用后容易使屏幕刮花。 而LSTM将信息的积累建立在线性自连接的memory cell之上，并靠其作为中间物来计算当前 ?
我们不能用可变大小的图像来做预测 现在，如果我们需要对依赖于先前输入状态（如消息）的序列数据进行操作，或者序列数据可以在输入或输出中，或者同时在输入和输出中，而这正是我们使用RNNs的地方，该怎么办。...RNN被称为循环，因为它们对序列中的每个元素执行相同的任务，并且输出元素依赖于以前的元素或状态。这就是RNN如何持久化信息以使用上下文来推断。 ? RNN是一种具有循环的神经网络 RNN在哪里使用？...在传统的神经网络中，我们不共享权重，因此不需要对梯度进行求和，而在RNN中，我们共享权重，并且我们需要在每个时间步上对W的梯度进行求和。...即使我们不要权重矩阵，并且一次又一次地乘以相同的标量值，但是时间步如果特别大，比如说100个时间步，这将是一个挑战。 如果最大奇异值大于1，则梯度将爆炸，称为爆炸梯度。...如果最大奇异值小于1，则梯度将消失，称为消失梯度。 ?
如果您希望其他 Surface 对象上的图像出现在屏幕上，您必须使用blit()方法（下面在“绘制图像”部分中解释）将它们“blit”（即复制）到显示 Surface 对象上。...动画 现在我们知道如何让 Pygame 框架绘制到屏幕上，让我们学习如何制作动画图片。一个只有静止不动的图像的游戏会相当乏味。（我的游戏“看这块石头”的销售情况令人失望。）...如果我们颠倒for循环的顺序，将打印相同的值，但它们将以不同的顺序打印。...程序在第 64 行进行快速检查，看看板数据结构是否与存储在SOLVEDBOARD中的解决板数据结构具有相同的值。如果是，则msg变量更改为字符串'已解决！'。...当我们需要在滑动中间绘制瓷砖时，这些调整值将非常方便。如果在调用drawTile()时没有传递这些参数的值，则默认设置为0。这意味着它们将正好在由tilex和tiley给出的棋盘空间上。
阈值化将灰度图像转换为二值图像——一种新矩阵，其中每个像素具有两个值（通常是黑色或白色）之一。为此，使用恒定值阈值来分割像素。...利用图像的二进制值属性，findContours() 方法可以找到 “ 连接所有具有相同颜色或强度的连续点（沿边界）的曲线。”...阴影 识别卡片阴影或 “填充” 的方法使用卡片最大轮廓内的像素密度。 颜色 识别卡片颜色的方法包括评估三个颜色通道 (RGB) 的值并比较它们的比率。...如果三个卡片阵列彼此堆叠，则给定列/属性中的所有值必须显示全部相同的值或全部不同的值。 可以通过对该列中的所有值求和来检查此特性。...如果所有三张卡片对于该属性具有相同的值，则根据定义，所得总和可被三整除。类似地，如果所有三个值都不同（即等于 1、2 和 3 的排列），则所得的总和 6 也可以被 3 整除。
然而，现有的代理无法在不同的场景中进行泛化，主要是由于它们的观察和行动空间的多样性以及语义差距，或者依赖于特定任务的资源。...在这项工作中，我们提出了通用计算机控制（GCC）设置：构建基础代理，它们可以通过仅以计算机的屏幕图像（可能还包括音频）作为输入，并产生键盘和鼠标操作作为输出，类似于人机交互，从而掌握任何计算机任务。...这些研究展示了LLM在特定任务中的潜力，但也指出了它们在泛化到不同任务时的局限性。 决策制定在视频游戏中：视频游戏被认为是验证代理各种能力的理想的环境，因为它们具有多样性、可控性、安全性和可复现性。...动作规划：选择合适的技能并实例化为可执行的动作序列。 记忆模块：CRADLE包含情景记忆和程序记忆，用于存储和维护代理从环境和大型语言模型（LLM）输出中获取的所有有用信息。...定量评估：为了展示CRADLE框架中不同模块的有效性和重要性，论文在RDR2的七个代表性任务上评估了框架的性能，并与两个类似消融的基线进行了比较：没有自我反思的CRADLE和没有任务推理的CRADLE。
因为大家还是站在实现的角度看待面向对象。比如某著名的 Java 教程上对类的定义——“类是具有相同特性和行为的对象集合”。这便是典型的站在实现的角度看待类的方式。那类到底应该是什么？...我们再通过一个简单的打字游戏来理解一下发现概念和定义职责。字母不断从屏幕上方以一定的速度落下，用户通过按键使相应的字母从屏幕上消失从而得分。但如果屏幕上没有与按键对应的字母则扣分。...如果当字母已超出了屏幕的下边界时用户仍未按相应的键，则不得分。得分与扣分规则相同，每个字母一分。最后用户关闭窗口，结束游戏。我们来逐个寻找问题空间中的概念及其职责。...最明显的概念便是字母（Letter）了，它的职责包括：（1）返回字母值；（2）在屏幕上下落；（3）销毁（当从屏幕上消失或超出边界时，销毁自己，释放内存）。...如果是一款多用户在线游戏，并且需要记录每个用户的历史成绩，则用户必然是一个非常重要的概念。 但在这款简单的单用户游戏中则没有必要引入这个概念。
要记住的一点是，即使许多这些功能听起来可以思考样，但是它们通常与人类认知工作原理不尽相同。...目前的系统只能完成功能性的、机械式的任务，系统不具有思考的能力，尽管这种情况在逐步减少，但由于不能独立思考，系统能做的事情仍旧很有限。敬告：在阅读这篇文章时，这些功能可能会从天方夜谭到平淡无奇。...他们在DeepMind上建立了开创性的DQN，论文发表在今年的早些时候的《自然》杂志上，它可以学习玩很多不同的雅达利游戏，并且玩的还不错。...视频https://youtu.be/rbsqaJwpu6A 这个团队并没有在每个游戏上使用全新的网络，而是将深度多任务强化学习与深度迁移学习结合，这样可以在不同类型的游戏上使用同样的深度神经网络。...随着单一系统做的事情越来越多，以及将深度学习作为基础，数据特征和所学概念之间的界限将会消失。
例如，如果要将图像转换为黑白，CPU必须从内存中读取某些坐标的RGB值，将其转换为灰度，然后逐像素返回到内存中。...在这种情况下，从相机看到的后面的物体开始绘制过程，重叠区域的颜色与已经绘制的颜色混合。 与不透明渲染不同，半透明渲染需要渲染重叠的对象。如果有两个半透明的对象填充整个屏幕，则整个屏幕将被处理两次。...Unity中Update再对消息队列进行分发 如果从主线程创建另一个线程来执行进程，则不知道该线程何时执行以及何时完成。因此，线程间同步处理的手段是使用信号机制在线程间同步处理。...*5 https://tsubakit1.hateblo.jp/entry/2018/04/17/233000 在物理计算中存在一些特定问题，例如，如果物体在正常游戏循环中以相同的间隔执行，则它们会滑过而不会被检测为碰撞...null比较是正确的，因为当进行null比较时，将检查本机端以查看数据是否存在。
） 第 26行将显示的内容更新到屏幕上。...PyGame 概念 由于pygameSDL 库可跨不同平台和设备进行移植，因此它们都需要为各种硬件现实定义和使用抽象。了解这些概念和抽象将帮助您设计和开发自己的游戏。...如果键是Esc键，用 表示K_ESCAPE，则通过设置 退出游戏循环running = False。 第 41 行和第 42行对名为 的事件类型进行了类似的检查QUIT。...这将使用自上次翻转以来绘制的所有内容更新整个屏幕。如果没有调用.flip()，则不会显示任何内容。 精灵 在您的游戏设计中，玩家从左侧开始，障碍物从右侧进入。...如果你想绘制也会移动的背景图像怎么办？如果您希望您的图像具有动画效果怎么办？您可以使用sprites处理所有这些情况以及更多情况。 在编程术语中，精灵是屏幕上某物的 2D 表示。本质上，它是一张图片。
如果神经网络随后被设置为学习任务 B 而对记住任务 A 没有任何兴趣（即遵循任务 B 的误差梯度），则该网络将在蓝色箭头的方向上移动其参数。B 的最优解也具有类似的误差椭圆体，上面由白色椭圆表示。...使用这种简单测试的原因是其具有一个分析解决方案。随着模式数量的增加，EWC 和 GD 的表现都接近了它们的完美答案。但是 EWC 能够记忆比 GD 远远更多的模式，如下图所示： ?...任务 A 是对被第一个排列转换过的 MNIST 图像中的数字进行分类，任务 B 是对被第二个排列转换过的图像中的数字进行分类，任务 C 类推。...研究者从 DQN 实现了人类水平表现的 Atari 游戏（共 19 个）中随机选出了 10 个，然后该代理在每个单独的游戏上训练了一段时间，如下所示： ?...不管这个游戏是什么游戏，它们都表现出了以下模式：如果权重受到了一个均匀随机扰动的影响，随着该扰动的增加，该代理的表现（规范化为 1）会下降；而如果权重受到的扰动得到了 Fisher 信息的对角线的逆的影响
为了确定sdTheta和fmTheta是否可以被认为是相同的振荡，我们首先研究了它们在短期记忆任务中的地形图，并进行源定位和检查频谱图。...这个游戏设计为一个在底部有一个球的机器人屏幕以及顶部有一排一到六块砖。通过在屏幕上轻敲和拖动，被试可以定位机器人的一个箭头，球将从机器人向指定的方向发射。...一个具有10毫米分辨率的三维网格（3294体素）用作源模型。在投影到源空间后，对每个频率的功率进行z值化。对所有灰质体素进行了t检验，并对多重比较进行了聚类校正，以及重要的集群投射到元模型。...这些结果重复了之前的研究结果，右内侧皮层也显示出theta的增加；然而，这些区域在多次比较校正后未能存活。sdTheta使用相同的第一保留期进行计算，但比较了BL的L1水平和SD的L1水平（图4B）。...fmTheta会随着睡眠剥夺的增加而消失如果sdTheta和fmTheta是独立的振荡，那么它们在执行STM任务时都应该在睡眠剥夺时出现。但fmTheta随着睡眠剥夺的增加而振幅下降。
具有在线交互的 RL 与离线 RL 的流程图比较。...在线的异策略 RL 智能体（如 DQN），仅通过接收来自游戏屏幕的图像信息，不需要其他任何关于此游戏的知识，在 Atari 2600 游戏中取得了与人类玩家同等的表现。...REM 的核心理念是，如果可以得到 Q 值的多个估计，则 Q 值估计的加权组合（weighted combination）也成为 Q 值的一个估计。...DQN、值函数分布 QR-DQN、具有相同多头机制 QR-DQN 架构的期望 RL 变体、集成 DQN 和 REM 的神经网络架构。...并且，与一个强大的值函数分布智能体，即完全训练的在线 C51 的性能比较表明，从离线 REM 获得的增益要高于 C51。 ? 离线 REM 与基线方法的性能比较。
每个时间步长内（timestep），智能体必须进行一次猜测；如果猜测正确，那么这一回合就结束了。但如果猜错了，则智能体会收到一个负反馈，并要在下一个回合中对相同的图像进行其他猜测。...假如只有一组有限的训练图像，RL 算法仍然会学习相同的策略，确定性地预测与图像匹配的标签。 但是，这种策略的泛化能力如何呢？...然而，这种基于记忆的自适应策略永远不会被标准 RL 算法学习，因为它们优化了 MDP 目标并且只学习确定性和无记忆策略。...图 2：在迷宫任务中，RL 策略泛化能力很差：当出现错误时，它们会重复犯同样的错误，导致失败（左）。泛化良好的智能体也会犯错误，但具有适应性和从这些错误中恢复的能力（右）。...但是，如果不同的分类器分配不同的标签，则智能体必须使用平均效果良好的策略。 认知 POMDP 还强调了从有限训练集上下文中学习策略的危险：在训练集上运行完全可观察的 RL 算法。
每次蠕虫吃掉一个苹果，蠕虫就会增长一个段，并且新的苹果会随机出现在屏幕上。如果蠕虫撞到自己或屏幕边缘，游戏就结束了。 贪吃虫源代码 此源代码可从invpy.com/wormy.py下载。...当板上的一行被认为是“完整”的时候，每个空间都被盒子填满。409 行上的for循环遍历了行中的每个空间。如果空间为空白（这是由它具有与BLANK常量相同的值引起的），则函数返回False。...总结 俄罗斯方块游戏（这是更受欢迎的“俄罗斯方块”的克隆）用英语向别人解释起来相当容易：“方块从棋盘顶部掉落，玩家移动和旋转它们，使它们形成完整的线。完整的线会消失（给玩家得分），上面的线会下移。...随着playerObj['bounce']的值递增，getBounceAmount()函数将返回与正弦波从0到3.14具有相同弹跳形状的值。如果要使弹跳更高，则增加BOUNCEHEIGHT常量。...总结 《松鼠吃松鼠》是我们的第一个游戏，其中有多个敌人同时在棋盘上移动。拥有多个敌人的关键是使用具有相同键的字典值，以便在游戏循环的迭代中对它们中的每一个运行相同的代码。 相机的概念也被引入了。
对嵌入式系统进行编程时，最大的变化可能是电源要求。笔记本电脑、电话和台式电脑要么插入墙上，要么配备大电池。嵌入式系统通常具有微型电池，并且必须持续很长时间，有时甚至数年。...如果他们在没有先说“西蒙说”的情况下给出指令，则该小组必须忽略该指令。为了让我们的游戏更简单，我们将只专注于提供指令的部分。 游戏将按以下方式运行： micro:bit 会想到一个方向并告诉玩家。...您可能希望使用该阈值来使游戏或多或少具有挑战性。 从播放器获得方向输入后，您检查它是否正确。如果方向正确，则代码会显示一张快乐的脸。否则，它会显示出悲伤的脸。...当您向右移动滑块时，加速度计的 X 值将增加。同样，当您向左移动滑块时，X 值将减小。这相当于向左和向右倾斜 micro:bit 并允许您在浏览器中玩游戏。...否则，您可以使用 使总点数在屏幕上滚动display.scroll()，显示出悲伤的脸，然后重置总点数。 您还会sleep()进入丢失代码，因为没有显示图像以使其正确。这使游戏更具挑战性！
正是由于这个激活函数，神经网络具有对非线性关系进行建模的能力。...该系统在某些游戏上有超越人类的表现，比如Breakout!，这种游戏在任意时候的合适的策略，都可以通过查看屏幕推断出来。...在本文中，我将使用递归网络的一些示意图，从我即将审查的这一主题的文献中摘录。 ? 现在，我们可以通过通过两个时间步来展开这个网络，将连接以无环的形式可视化。...相应的，关于后传递，输出门是在学习何时让错误流入存储单元，而输入门学习何时让它流出存储单元，并传到网络的其余部分。这些模型已被证明在多种多样的手写识别和图像加字幕任务上非常成功。...也许得到多一些关爱，它们能在太空侵略者上获胜。
如果我们将它们与ARIA Authoring Practices Guide中的模式进行比较，我们会发现相似之处。...的时候，可以利用这种具有破坏性的效果。但如果你想推广订阅注册或广告，则这种破坏性中断会不太友好。 在实现方面，你需要使除了模态元素之外的一切无效化。...但是有了这个popover属性，浏览器会为你做这件事（如果你使用popover="auto"）。 顶层存在 默认情况下，如果多个元素被定位在同一位置，浏览器会按照 DOM 的顺序对它们进行绘制。...焦点陷阱应该是临时的，直到它所适用的元素关闭或取消 (如果它不是临时的并且无法使用键盘退出，则它将不符合 WCAG 2.1.2 标准)。...例子 当您没有与在线银行环境进行交互长达 10 分钟时，一个警告对话框将显示，并告诉您将在 5 分钟内退出登录，除非你点击“继续我的会话”按钮。
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