这里我们是需要根据我们的 pattern 中的数据来创建棋盘的。所以我们需要加入 JavaScript ，根据我们的棋盘数据来创建我们棋盘上的格子和棋子。...() 方法来检测： /** * 检查棋盘中的所有棋子 * * - 找出是否已经有棋子获胜了 * - 有三个棋子连成一线就属于赢了 * * @param {Array} pattern...这里我们需要加入一个 hasWinner 的全局变量，这个是用来记录这个游戏是否已经有赢家了，如果有赢家，就不能让用户在落棋子了。...所以在 move 方法的开头就判断了，如果有赢家了就直接返回，退出方法。 加入这段代码我们就可以判断胜负的，但是我们还需要在页面上提示用户到底是谁赢了才完美嘛。...这里我们一起来实现一个更加智能的 AI，让程序在每一个玩家落子之后，判断以现在棋子的局面，最终谁会赢，或者是否结果是和棋。
首先，我们可以先达成一个共识，如果存在赌场经营的情况，那么最终盈利的必然是赌场，比如A和B在C的地盘进行都不，那么不论A和B谁输谁赢，C都会有“抽水”的，那么最终A和B的筹码随着时间和场次的推移都会转移到...可能有人会说，我只要赢了对手就行，正因为是大家都有这个想法，才慢慢的都陷入了赌博中！...回到刚才的问题，如果有这么一种情况：不存在抽水，没有老千，只有A、B两个人对赌，而且是赌大小，只有输赢2种情况，最终是谁输谁赢呢？下面用代码来告诉你一个很难接受的结果：谁赌本多谁赢！ ?...结果你会发现，没有一次赢的。为什么会出现这种情况呢？ 出现这个结果的原因是，这次模拟对赌，我们假设一种前提，就是对方筹码无上限！...千万别去碰赌博，里面永远没有赢，只能越玩越输，让人一直陷进去。 ?
例如，尽管你可以成功地骗过一种算法，让你以为是狗的图片在它看来是只猫，但如果你把图像打印出来，并要求算法识别它时，它就不会被骗了。在现实世界中改变一个物体似乎更加困难。...一些人乐观地认为，最终研究人员将能够找到一个解决方案，并找到一种方法来预防这种对抗性。对于安全研究人员来说，将能够通过特定的软件解决方案来抵御特定的威胁，这一点仍然是积极的。...他在电子邮件中告诉我：“我非常乐观地认为，我们可以取得进步，最终实现强大的机器学习。”安全和机器学习社区也进行了卓有成效的交流。...作为攻击者，我可以根据你的防御来调整波长以进行攻击。” Carlini已经发表了几篇关于他的攻击的文章，在2017年5月的一篇文章中，他废除了10个不同的防御计划，并正在进行更多的工作。...他认为，他的研究是一种扼杀研究思路的方法，他认为这些研究不会带来任何领域的进步，学者需要将研究的火力集中在更有前途的方法上。
由此可见，在日常生活或工作中，冲突是必然发生且无法避免的。 那么，面对冲突有什么解决办法呢？...最好的解决方式 妥协/调解 各让一步，不输不赢 为了暂时或部分解决冲突，寻找能让各方都在一定程度上满意的方案，但这种方法有时会导致“双输”的局面 冲突各方都有一定程度上满意，但冲突各方没有任何一方完全满意...强制/命令 赢-输单赢-“我就要赢!” 以牺牲其他方为代价，推行某一方的观点；只提供赢-输解决方案 通常利用权力来强行解决紧急问题，会破坏团队气氛。...5个方法各有千秋，那在选择解决方法时，需要考虑的因素有哪些？...（也是PDCA给我的启示） 写在最后： 感谢自己这5个多月的学习，虽然不知自己是否会通过pmp考试，但是可以知道的是，自己有了一些变化，具体是什么变化，我也说不清，可能是项目管理的思想，种在了我的心里，
由此可见，在日常生活或工作中，冲突是必然发生且无法避免的。 那么，面对冲突有什么解决办法呢？...最好的解决方式 妥协/调解 各让一步，不输不赢 为了暂时或部分解决冲突，寻找能让各方都在一定程度上满意的方案，但这种方法有时会导致“双输”的局面 冲突各方都有一定程度上满意，但冲突各方没有任何一方完全满意...强制/命令 赢-输 单赢-“我就要赢!” 以牺牲其他方为代价，推行某一方的观点；只提供赢-输解决方案 通常利用权力来强行解决紧急问题，会破坏团队气氛。...5个方法各有千秋，那在选择解决方法时，需要考虑的因素有哪些？...（也是PDCA给我的启示） 写在最后： 感谢自己这5个多月的学习，虽然不知自己是否会通过pmp考试，但是可以知道的是，自己有了一些变化，具体是什么变化，我也说不清，可能是项目管理的思想，种在了我的心里
前一阵子还发生一个笑话，Facebook他们生成字符串的应用有个bug，导致生成乱码，却被媒体宣称为机器人自己发明的一种语言，它们在交流。...其实并不是，在那种模型里面他们用机器学习生成字符串，但生成字符串并不需要人工智能，还有很多别的方法。 验证码识别。...其实自我博弈一开始随便下，下了一些棋局，根据这些棋局来学习的，但它比其他监督学习好的地方是不需要人类去标数据。...假设计算能力足够，我们知道最后一个回合是输还是赢，我们假设对方让我输，就不选择这种方法了，每次都选择自己最优的，假设对手也让我选择输的，理论上可以用MinMax算法解决AlphaGo的问题。...我们这里用的是快速走子网络，下到这儿以后，我用一些专家规则让它跑，最后发现很可能到这儿是输的 反馈（Backpropagation）反馈到上面，这条路多访问一次，赢棋的次数并没有增加。
那博彩公司究竟是如何操纵比赛，从而让自己赚得盆满钵满呢？ 答案很简单： 我也不知道…… 哎，别急！我是说不知道他们有没有操纵比赛以及如何操纵比赛。...赢的人能拿多少钱走是博彩公司定的，所以他们会输小赢大！ No！No！No！ 这个因果逻辑反了！ 不同赔率的存在不是由博彩公司或者说庄家决定，而是由投注的人决定。...于是我连原本稳赚的那5%也没了。 在现有普遍的博彩规则中，庄家需要在别人下注前预先给出明确赔率。这就要求博彩公司开出的赔率既要保证不管谁赢，自己都是能赚钱的，又要保证赔率尽可能高以便吸引人下注。...假设初始预估的胜率各为50%，而投注者们的偏好是80%会押A，20%押B。 我的动态调整策略就是：根据最近1000个投注者的选择作为依据，按照前面说的方法计算出新的赔率。当然，我依旧会从中抽取5%。...我调整赔率不是为了坑你上天台，反而恰恰是为了让不同方的下注者更加平衡，避免赢小赔大或赢大赔小的情况出现。 所以，决定赔率的不是我，而是在我这里投注的阿汪阿喵阿咩们。
Alphago是这三千万盘棋不是白下的，它下完了能知道自己是输还是赢。通过输和赢的反馈结果他就可以改进它的价值网络。知道走哪步容易输走哪步容易赢，这样训练它的神经网络。但是说话怎么办？...怎么判断它的话说得是好还是坏，现在市面上有很多机器人告诉大家它们会学习，他们的机器人会通过用户的反映来学习，这句话100%不靠谱。第一大家听说过小冰的事。...我们给信息距离的定义就是说这两个信息X、Y之间的距离就是转换他们之间所需要的能量，就是比特数，不可逆的这个数。我们证明了一个定理，就是最小的信息量可以用这个公式表示，这个K是一种复杂性。...结语 李明院士坚信理论基础的建立才是应用进步的基础，也在坚持贯彻着这个理念，事实上我们也认同这个观点，这也是最近图灵测试遭受的质疑的思路：即使一个机器人能根据匹配和搜索关键字完美的回答你的所有问题，甚至让你分辨不出它到底是人还是机器人...冯·诺依曼在某次演讲中说：只要你把被认为是计算机无法解决的问题描述清楚，计算机就总能找到一种方法解决它。而目前我们最需要的也正是对希望计算机解决的问题的精确定义。
我们需要一种更加聪明的方法。...第四局里，李世石第78步的创新之举。 我刚才谈到了直觉和创新，直觉是一种含蓄的表达，它是基于人类的经历和本能的一种思维形式，不需要精确计算。这一决策的准确性可以通过行为进行评判。...在围棋里很简单，我们给系统输入棋子的位置，来评估其重要性。阿尔法狗就是在模拟人类这种直觉行为。创新，我认为就是在已有知识和经验的基础上，产生一种原始的，创新的观点。阿尔法狗很明显的示范了这两种能力。...如果你做个简单的贝叶斯分析，你会发现阿尔法狗赢不同对手的难易也不一样。而且，阿尔法狗也在不断自我创新，比如说图中右下角这个棋子（圆圈标处），落在第二根线里，以往我们并不认为这是个有效的位置。...但为什么当人工智能出现的时候，他们可以远远超越人类？我认为其中的原因是，国际象棋更注重战术，而阿尔法狗更注重战略。如今世界顶级的国际象棋程序再不会犯技术性的错误，而在人类身上，不可能不犯错。
凯利公式(庄家必胜篇)——致放假在家的高薪程序员们 目录 其实最终结论只有一个： 赢得胜利的唯一法则：不赌 一条公式让您了解为什么庄家总是赢闲家。 后面是这个公式与庄闲家的对战数据。...可早在18世纪初，那群热爱赌博的概率论数学家们，就提出了那个让赌徒闻风丧胆的破产噩梦： 在“公平”的赌博中，任何一个拥有有限赌本的赌徒，只要长期赌下去，必然有一天会输个精光。...而在f(r,s,p)中，图-2则冷峻而无情的话语告诉我们： 如果希望输光的概率比较小，那么需要每次的赢面p足够大或者是手里的筹码r足够多。...03 凯利公式 先告诉你怎么下注 在赌场老板的眼里，世界上或许只有两种人：一种现在是穷鬼，一种未来是穷鬼。 不过赌场老板也会有所忌惮，特别是遇到善用数学博弈的高手时。...好不容易来趟拉斯维加斯，这肯定不是明策。 如果你是保守主义者，你可能会想，谨慎一些，慢慢来。你每次只下注1元，正面赢2元，反面输1元。
增强学习背后的逻辑是你未必需要明确你要采取的行动，你只要试探性地做一个你认为不错的行动，然后观察“世界”会有怎样的反应。如同下棋一样，你可根据你对手的行动来进行反应。...在现实世界中的某个固定时刻操作一个事项涉及到的执行范围可能非常广泛。而在棋盘游戏当中，你走的每一步棋都限定在一定的范围内，而且游戏规也会对你进行限制，这使得其奖赏信号的逻辑非常简单：要么赢，要么输。...如果我的任务是磨一杯咖啡或者其他，整个过程我也许需要采取一系列的动作，而且没有固定的评判标准，那么这个奖赏信号就不是那么清晰。...一个更具挑战性的强化学习案例是试图用它来决定我该显示什么样的搜索结果。这有一个更广泛的搜索结果集，我可以展示出不同查询的反应，并且奖赏信号本身就是一种小范围的噪音。...为了在图像中找到文本，你可以训练一个机器学习模型，并给它一些样本，比如人们在文本周围画一个圆圈或者方框。实际上，你可以用它来训练模型去检测哪些图像中包含文本。
在今天，很多人对吃亏的定义是：被别人占便宜，当然吃亏；有便宜不占，也算吃亏；便宜占少了，还是吃亏。 真的是这样吗？ 从长期来看，一个客户给你带来的价值一定是超过短期的。这次你赢了，他输了。...马云曾说，把产品卖给那些不需要这个产品的客户，就是骗术，而不是销售之术。交易的本质，是交换价值。 ”赢“的三个境界 第一，鸡的境界，我要赢所以你要输。我只想在你身上占便宜，你不输，我怎么赢？...只要商品没有损坏，不影响二次销售就应该让用户退货。而且还可以为这次不好的体验，赠送一些优惠券，拼多多上买东西，没有按时发货就会送。这个小细节，让我开始多次使用拼多多了。...现实生活中确实有很多关系是零和博弈，比如买卖东西，你便宜了。我就赚的少。但也有一些看起来是零和博弈，实际上可以变成双赢。举个例子 店长跟公司提加薪。表面上看，你加薪公司就少赚。...想要养成双赢思维，在考虑决策的时候，要习惯性从对方角度出发。在面临你赢我输的局面，一定要想想有没有 其他选择。
另一种解释认为，个体在信任他人时，会考虑到交往对象的社会特征和态度。在这方面，个人通过关注他人的行为是否促进公平、平等和合作来寻求形成对他人社会特征的信念。...卡片上的数字从1到9(除了5)不等。由于参与者没有关于卡片号码的任何信息，他们需要完全依赖顾问的建议来做决定(建立一个顾问和被建议者之间的相互依赖关系是信任所必需的)。...反馈信息包括了社会性信息和非社会性信息，从社会性信息他们可以推断出顾问的可信度，而非社交信息分别代表赢钱或输钱的绿色或红色圆圈（如图1a所示）。在每个试次中，参与者可能赢或输1欧元。...参与者作为被咨询人，根据收到的信息做出决策(决策阶段)。在反馈阶段，被试者看到卡片上的实际数字，这些数字会告诉他们被试者是否诚实(诚实vs不诚实)，然后一个绿色或红色的圆圈分别告诉他们他们是赢还是输。...可信度的神经表征 由于在反馈阶段，参与者收到了关于对方的可信度(诚实/不诚实的行为)和他们自己的任务表现(赢/输)的信息。
我们需要一种更加聪明的方法。...这样的计划，有时候也许不尽如人意，但是起码选手是有原因的。 然而围棋就不同了，如果你去问世界级的大师，为什么走这一步，他们经常回答你直觉告诉他这么走，这是真的，他们是没法描述其中的原因的。...第四局里，李世石第78步的创新之举 我刚才谈到了直觉和创新，直觉是一种含蓄的表达，它是基于人类的经历和本能的一种思维形式，不需要精确计算。这一决策的准确性可以通过行为进行评判。...在围棋里很简单，我们给系统输入棋子的位置，来评估其重要性。阿尔法狗就是在模拟人类这种直觉行为。创新，我认为就是在已有知识和经验的基础上，产生一种原始的，创新的观点。阿尔法狗很明显的示范了这两种能力。...如果你做个简单的贝叶斯分析，你会发现阿尔法狗赢不同对手的难易也不一样。而且，阿尔法狗也在不断自我创新，比如说图中右下角这个棋子（圆圈标处），落在第二根线里，以往我们并不认为这是个有效的位置。
开发深度学习网络和其他 AI 系统的专家发现，一旦尝试检验系统是否拥有真正的认知能力，他们创造的系统几乎全线溃败。例如，在自动驾驶汽车还没有装上压力检测软件之前，汽车完全无法避免一些严重的失误。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.09665 ▌两种让机器“犯错”的方法 LabSix 的方法是用算法轻微修改图像中每个像素的颜色和亮度。...谷歌大脑团队则采用了另一种方法。他们创造出了一种可以迷惑深度学习系统并让其无法注意其他对象的特殊图像——对抗图像（adversarial patch）。...相比 LabSix 修改像素的方法，这种技术几乎适用于任何场景。 “由于对抗图像只能控制其所处的小圆圈中的像素，因此欺骗分类器的最佳方法是让对抗图像变得非常醒目。...传统的对抗攻击是小幅修改某一张图像中的所有像素。而我们的方法是大幅修改对抗图像中的少数几个像素。”谷歌员工 Tom Brown 在一封电子邮件中写道。
Google在今年1月份在《自然》杂志上发表了这个事，最初是跟樊麾打一场比赛，比赛前跟樊麾签了一个协议：我跟你比赛结果不管是输是赢，你不能对外透露任何细节，就是不能跟外面讲，是保密的。...AlphaGo代表一个趋势，我之前跟微软也在聊这方面，既不给你一个规则，也不给你一个答案，我把自己变成一个判断者，就像下围棋一样，围棋之前训练的时候，前三盘棋是把人之前的走棋方法告诉机器，机器就是跟人处于类似的状态...之后是机器人自己下，我也不知道哪个棋好不好，但是下完之后，人告诉机器这个结果是好不好的。人工智能又得到一个新的法门，答案都不需要知道，变得更加省事。 ?...但是跟柯洁比赛我认为是新的，就是两个从来没有学习过的机器，然后告诉你赢了、你输了。把什么都不会的机器训练一个下棋的规则来，跟柯洁比。...因此我内心中，是否用这个程序参加比赛是我的猜想但是Google尝试不用人训练机器，我蛮佩服的。就好像在重演一次人类的进化史。 ? 哪些行业是创业的机会？
虽然是个明星，虽然是假的，虽然已经挽回不了败局了……那我就送个美队的盾牌给你吧…… 2 实战 先来看一个效果图： 用过Turtle的都知道，画笔是需要抬手和落笔的。...这一点一定要理解，因为计算机是很死板的，你的每一个动作都必须告诉他，包括GC。 所以你的画笔一旦落下，经过的每一处都会留下字迹。如果希望隔开一段距离就需要经过「抬笔」->「移动画笔」->「落笔」。...关于怎么快速学python，可以加下小编的python学习群:611+530+101，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货 每天晚上20:00都会开直播给大家分享python学习知识和路线方法...，群里会不定期更新最新的教程和学习方法，大家都是学习python的，或是转行，或是大学生，还有工作中想提升自己能力的，如果你是正在学习python的小伙伴可以加入学习。...盾牌的话，注意观察美队盾牌，颜色是「红」->「白」->「红」->「蓝」。 这里有一个技巧，就是后面填充的圆圈背景色是可以覆盖之前画的圆圈的背景色。
下面是一个关于Rudnitsky的传闻： 在2002，Salesforce在追逐大公司后发展迅速。...贝尼奥夫在他的书中写到，通过他的极力说服，他们两个都签了合同。但是Steele在之前的采访告诉我们其实他和Rudnitsky事实上知道马克分别联系了他们两个。...大胆想，有这样的态度：大胆一些（范围和金额），不只是关注眼前的机会。假设你的公司就是大公司，即使不是。在Rudnitsky来之前，Salesforce的平均用户数是12个。 ?...2.交易并不是只有赢和输：和团队来一起打一个新单子，大家头脑风暴如何能做的更好。一个人单打独斗赢了2百万的单子没有团队同样赢得200万的单子让我印象更加深刻，Rudnitsky说道。 ? 3....反之，他们会回来大咬你一口。 ? 9.在谈判中需要交换条件：当需要的时候不要害怕要求更多或说不。例如，确保客户允许可以在媒体上进行宣传因为它将会是一个巨大的宣传效应并会带来其他的机会。 ?
非常多人抱怨看不懂，我来个精简比喻版的： 有个篮球联盟，有无数个球员和大概20个等级的联赛。 全部球员都是10级联赛的成员，他们自由组合互相比赛，赢的人，升级到11级联赛，输的人降到9级联赛。...其实匹配系统的分级会比这个更复杂更智能，採用的是国际象棋所採用的elo系统。 再添加�个FAQ： Q：系统为了保持胜率50%，是否会在我连胜后有益塞给我一些菜队友让我输？...可是，系统仅仅会把曼联去匹配皇马而不会出现曼联对阵中超深圳队。详细到某一局是皇马赢还是曼联赢取决于那一场的排兵布阵，临场发挥，以及战术意图。...我甚至让两个数学博士来验证，他们都说给力！ 匹配是怎么完毕的？...当你才開始玩的时候，我们也对ELO做一些微调，让你更快的进入你水平所在的位置。 *我们有大量的，有优先级的方法来鉴定一个玩家，相比一个标准的新玩家是否更有技巧，更猛。
对象共有的三组主要属性： 线属性 填充属性 文本属性 基本造型 我将只添加自定义图表所需的代码，您可以根据需要添加代码。最后，我将展示带有演示代码的图表，以便清楚地理解。...Team团队- 告诉我们玩家是冒名顶替者还是船员 Outcome结果- 告诉我们游戏是否赢/输 Task Completed已完成的任务 - 船员完成的任务数 All Tasks Completed...Change排名变化- 比赛输/赢后排名的变化 Region/Game Code地区/游戏代码- 服务器和游戏代码 User ID用户 ID –用户数量。...df_min.plot_Bokeh.scatter(x='Min', y='1T') Bokeh散点图 要制作包含多个图例的散点图，我们需要使用圆圈；这是图形对象的一种方法。...棒棒糖图表 将获胜的前 10 名用户的图表可视化。我在所有用户 ID 中添加了一个用户字符串。数据框看起来像这样。
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