最近小程序游戏类目开放测试，大家可以很容易的从工具里获得飞机大战的源码。作为一款很经典的小游戏，可以使用各种办法开发完成。 this.chessArr[this.cpX][this.cpY]['s'] = true; 每一次绘制完棋子后调用一次检查状态函数 this.checkend(x, y, c) 三个参数x，y是刚才绘制棋子的位置 ; this.checkRightDown(x, y, c); this.checkLeftDown(x, y, c); } 检查时往八个方向搜索下个方向的是否有棋子，并且棋子的状态是否与参数 } else { // 结束了黑棋胜利! } }, 300) } } 总结 小游戏的资源控制、状态控制、事件逻辑等最好拆分成不同的类进行控制。 感谢本文作者小程序社区实习版主x837195936分享干货~
题意 抄袭自https://www.cnblogs.com/Paul-Guderian/p/7624039.html 正在玩飞行棋。 输入n,m表示飞行棋有n个格子，有m个飞行点，然后输入m对u,v表示u点可以直接飞向v点,即u为飞行点。如果格子不是飞行点，扔骰子(1~6等概率)前进。否则直接飞到目标点。 每个格子是唯一的飞行起点，但不是唯一的飞行终点。问到达或越过终点的扔骰子期望数。 从0出发！！ = getchar(); int x = 0, f = 1; while(c < '0' || c > '9') {if(c == '-') f = -1; c = getchar();} while(c >= '0' && c <= '9') x = x * 10 + c - '0', c = getchar(); return x * f; } int N, M, to[MAXN
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这很汤普森~因为汤普森是一名国际象棋迷，他曾是 1980 年第 3 届全球计算机国际象棋锦标赛的冠军，还开发一个专用于下国际象棋的计算机程序 “Belle”。 密码被破解，当事人怎么说呢？ 在贝尔实验室工作期间，汤普森在参与 Multics 操作系统项目的过程中开发了一款游戏 ——《星际旅行》。这是一款飞行模拟游戏。 玩家需要控制太空飞船在黑色背景和白色线条组成的太阳系中飞行，并在不同行星和卫星之间着陆，没有特定的目标。 ? Space Travel游戏 后来贝尔实验室撤出了 Multics 项目。 QED 和后来由汤普森编写的 ed 编辑器对正则表达式的流行做出了重要贡献。现在，几乎所有使用正则表达式的程序都用到了某种来自汤普森的记号的变体。 汤普森还是一名国际象棋爱好者，他曾制造过专门用于下国际象棋的计算机程序 “Belle”，并创建了残局数据库。 2000 年下半年，汤普森离开贝尔实验室，进入美国的 Entrisphere 公司工作。
前段时间，我们见证了游戏人工智能领域历史上最重大的事件——AlphaGo 成为了第一个在围棋上战胜世界冠军的计算机程序，其相关论文参阅：https://www.nature.com/articles/nature24270 下面我将解释 MCTS 算法背后的概念，并且还将简要介绍欧洲航天局是如何使用该算法来规划星际飞行的。 现在我们可以更新我们到达叶节点过程中所访问过的节点。如果玩家在对应节点的行动带来了胜利，那么我们就增加一个获胜数。否则我们就保持原样。 不只是游戏 你可能也注意到了，蒙特卡洛树搜索可以被看作是在完美信息博弈场景中进行决策的一种通用技术。所以它的应用领域并不只限于游戏领域。我听说过的最惊人的用例是用来规划星际飞行。 我这里会简单介绍一下，你也可以在这里查看：http://www.esa.int/gsp/ACT/ai/projects/mcts_traj.html 你可以将星际飞行看作是访问多个行星的旅程，比如从地球经由火星飞往木星
例如飞行。自古以来人类都在试图藉由研究鸟类了解飞行，却长期没有进展。直到最近一百年开始藉由建造飞机研究飞行，飞行知识才开始快速累积。 当人们再回去研究鸟类，却惊讶地发现两者的飞行原理完全一样：都必须平衡推力、阻力、升力与重力。不仅如此，还有更多新发现。 除了飞机与鸟类，还有计算机与认知。因为计算机的出现，心理学家开始了解认知也是一种算法与资料结构（历程与表征）。而之后认知心理学与人工智能对彼此的发展也持续提供了有帮助的线索。」 其程序综合了神经网络和蒙特卡罗树搜索，被训练能监督式学习和自对弈。 然而硬件在AlphaGo的性能表现上扮演了关键角色。 这些芯片最初是用来为游戏和其它对图形敏感的程序处理图像的，但研究人员发现，GPU也很适合用来开展深度学习。
今年5月，AlphaGo再次升级，3:0胜当时围棋棋手排名第一的柯洁。 但随着AI技术的发展，很多诸如“AI将威胁论”、“AI将引发第三次世界大战”等的言论也开始在行业内盛行，并扩散至“懵懂”的C端群体。 而在国内，诸如京东全流程无人仓、阿里淘咖啡无人超市等，也正在吸聚着大众的眼球。“失业恐慌”正笼罩着某些人。 ? 科大讯飞董事长刘庆峰表示，从当前的行业发展情况看，人工智能不仅仅在一步步替代我们的体力劳动，也在替代一些复杂的脑力劳动。 但这是一个新事物发展的必然过程。 可以相信，当技术发展到一定程度时，AI便会创造出全新的、更有意义的工作。 目前，随着各公司在行业布局的开拓和深入，人工智能行业生态圈已初步划定。
故事的主角：程序员 VS 棋手 ↓↓↓预告片↓↓↓ 纪录片中，讲述了 DeepMind 团队，在完成 AlphaGo 的早期版本后，邀请人类顶尖棋手对弈的过程。 这也是他组建 DeepMind 团队后，一直使用棋类进行 AI 训练的原因之一。在片中，他表现出了过人的领导力、对 AI 和围棋的敬畏和执着。 却不仅是 DeepMind 重要的灵魂人物，同时也是 AlphaGo 项目的主程。 而且他也是代表 AlphaGo ，在三次元中，坐在人类棋手对面放置棋子的人。 片中的大牌龙套 不少大咖，估计也都领到了盒饭，在本片中进行了客串。 李飞飞 飞飞姐就不用介绍了，纪录片拍摄的时候她还没有入职 Google； Cade Metz， 目前就职于纽约时报，是全美最资深的 AI 领域的作家、记者； John Daugman
UNIX 之父、图灵奖得主、C 语言的前身 B 语言的开发者、操作系统 Plan 9 的主要作者、Belle（一个国际象棋程序）作者之一，这些成就都出自一人之手，编程史上从来不缺大人物，但是肯·汤普逊( UNIX 首次运行在 DEC PDP-7 上，图源：维基百科 在 UNIX 的开发过程中，汤普森决定 UNIX 需要一种系统编程语言。于是他开发了 B 语言，也就是 C 语言的前身。 B 语言在进行系统编程时不够强大，所以 1973 年丹尼斯·里奇用 C 语言重写了 UNIX，安装在 PDP-11 计算机上。 坐着的肯·汤普森与丹尼斯·里奇一起在 PDP-11 旁工作，图源：维基百科 1980 年，汤普森与贝尔实验室的另一位工程师约瑟夫·康登开发了一款硬件辅助程序 Belle，一个会下国际象棋的计算机。 肯·汤普森与丹尼斯·里奇（右），图源：维基百科 2000 年底，汤普森从贝尔实验室退休了，他成为了一名飞行员。在编程的世界里遨游半生，也想去真正的天空看看了。
嵌套列表可以模拟出现实中的表格、矩阵、2D游戏的地图（如植物大战僵尸的花园）、棋盘（如国际象棋、黑白棋）等。 2 识别坑点 在使用嵌套的列表时要小心，否则很可能遭遇非常尴尬的情况，下面是一个小例子。 接下来我们通过嵌套的for-in循环输入每个学生3门课程的成绩。程序执行完成后我们发现，每个学生3门课程的成绩是一模一样的(尴尬)，而且就是最后录入的那个学生的成绩。 众所周知，一个程序运行时需要占用一些内存空间来存储数据和代码，那么这些内存从逻辑上又可以做进一步的划分。 对底层语言（如C语言）有所了解的程序员大都知道，程序中可以使用的内存从逻辑上可以为五个部分，按照地址从高到低依次是：栈（stack）、堆（heap）、数据段（data segment）、只读数据段（static 知道了这一点，我们可以回过头看看刚才的程序，我们对列表进行[[0]* 3] * 5操作时，仅仅是将[0, 0, 0] 这个列表的地址进行了复制，并没有创建新的列表对象。
周志华：阿尔法狗是谷歌公司耗巨资打造的一个围棋程序, 这个程序基于强大的“机器学习”技术, 通过对几千万局棋谱数据的分析, 具备了与人类顶尖棋手抗衡的实力。 打个比方, 就像原来人们看到鸟在天上飞, 想造个东西帮助人也飞起来, 后来就造出了飞机。如果您问“飞机有没有比鸟飞得更好”? 那这个问题可能很难回答, 因为飞机虽然比鸟飞得更高更远, 但是可能没有鸟飞得灵活。人工智能也类似, 是我们看到人类做很多事情很聪明, 想借鉴一下, 造出更好用的工具, 仅此而已。 就像人们造出来飞机, 一定知道再怎么发展它也不会像真鸟一样能生蛋。 《科学通报》: 回到围棋上来，电脑下围棋战胜了人, 会不会导致围棋这项智力运动今后变得无人问津呢? 周志华：我不这样认为。
在韩国首尔的一场格外紧张的围棋比赛的中，史上最佳棋手之一李世石与谷歌的人工智能程序 AlphaGo 正在对战。人工智能程序下出了神秘的一步，令人不安地展现出了它对人类的优势。 也无法用任何直接方式来衡量优势，甚至专家级棋手有时也很难精确解释为什么他或她下出了特定的某一步。所以，也不可能写出一套可供专家级电脑程序遵循的简单规则。 没有人告诉 AlphaGo 应该如何下棋。 相反，该程序分析了数十万局围棋，并进行了数百万次的自我对弈。在若干种人工智能技术中，它使用了日益流行的深度学习方法。 程序通过长时间的练习来教会自己下棋，逐渐磨砺出了对策略的直观感知。由此，它能够击败世界最顶尖的围棋手，而这代表了机器智能和人工智能的一座真正的里程碑。 因此，从某种程度上说，程序知道李世石会注意不到局面，并因此输掉棋局。 Silver 表示谷歌正在考虑让AlphaGo 的技术商业化，包括成为智能助理或者医疗工具。
作者 | 波波 上周，由强化学习加持的AlphaZero，把DeepMind在围棋上的突破成功泛化到其他棋类游戏：8小时打败李世石版AlphaGo，4小时击败国际象棋最强AI——Stockfish，2小时干掉日本象棋最强 他们在文中提出了一种在前馈神经网络中进行有效训练的算法，即将网络中的每一层视为无监督的受限玻尔兹曼机，再使用有监督的反向传播算法进行调优。 而后，英伟达开始在深度学习上发力——投入20亿美元、动用数千工程师，第一台专门为深度学习优化的GPU被提上日程。经过3年多的开发，直到2016年5月正式发布，才有了老黄GPU的深度学习大爆炸。 毕竟，Pascal语言之父Niklaus Wirth早就告诉我们，算法加上数据结构才能写出实用的程序。而没有计算机硬件承载运行的程序代码，则又毫无存在的意义。 如果没有DeepMind大量的人力物力投入，蒙特卡洛树搜索算法和GPU并行计算可不会自发地进化成AlphaGo并打败李世石、柯洁，如果没有更进一步的投入，AlphaGo Zero也不会自己就能学会围棋，
被LeCun怒怼后，索菲亚背后的汉森机器人技术公司在参加《对话》节目时回应，目前所有能进行对话的人工智能都是人工编程的，索菲亚也不例外。智能的头脑由人控制且内容往往都是人编好的。 ? 据参赛选手透露，比赛过程中，刘某衬衫胸口处的口袋里放着手机，手机摄像头刚好面对棋盘。在某场对局中，刘某一直下的又好又快，随后手机被裁判要求收起来，此后下子又慢又差，仿佛从职业选手变成了业余四段选手。 Iman 和黎颢因此事出现意见分歧，随后Iman把黎颢告上法庭，而Pinscreen随后发表声明否认造假，并且已经进入司法程序。 相关报道： 国产浏览器被指造假背后：一位号称创造404页面的80后莆田程序员 讯飞AI同传被指用人类翻译冒充AI 今年9月，一位王姓同传译员，知乎名字叫做Bell Wang在上海国际会议中心，为2018 其实和王小鹏聊天的，都是聊天机器人程序，面基更无从谈起了，被逼无奈的小鹏最后报了警。 据央视财经报道，这家名叫恋人网的应用，坐拥75万名付费会员，每月人民币流水数百万元。
不过需要注意的是，这并不是说一开始训练计算机围棋程序就不需要人类棋手的棋谱数据——AlphaGo 是通过这些数据成长起来的——这些人类棋谱，帮助 AlphaGo 更好地为神经网络设了初始值。 到那个时候，AlphaGo 程序就可以运行在手机上了。当然，这是理想情况，目前在对弈时还需要与蒙特卡洛搜索树配合，原因如上面所说，海量的搜索空间和复杂的评估函数。 如果大幅度赢棋也是一个目标，那么计算机围棋程序应该兼顾赢的概率，否则可能适得其反。 通过深度强化学习等人工智能算法和强大的计算能力，人类棋手很可能已经没有机会向最优秀的计算机围棋程序挑战了。 我们讨论了很多 AlphaGo 的技术细节。 对围棋棋手来讲，AlphaGo 或其它优秀的围棋程序，是很好的教练和陪练伙伴；对更广泛的学术界、工业界，甚至政府等部门，需要合理分配资源、制定政策，应对 AlphaGo 核心技术（包括深度学习、强化学习
联想到李飞飞即将结束学术假回归斯坦福，这或许是“佳飞猫”组合在谷歌的最后一次“合体”。 在葡萄酒行业，曾经非常流行“旧世界”与“新世界”的概念。 这一年，谷歌收购的Deepmind一手打造的AI程序AlphaGo 以4：1击败韩国围棋冠军李世石，开启了AI新时代。 如果把谷歌的AI First战略看作是一个大棋盘，那么这盘棋局中谷歌的制胜之子肯定有李飞飞和李佳一席之地：谷歌用AI战略从云计算战场中突围出来，AutoML功不可没。 从2016年到2018年，两个里程碑式的AI项目给李飞飞的谷歌岁月画上一个完美的休止符。 …… 从旧世界转向新世界，谷歌可能开局不利，过程中又有点踉跄，但是在这盘AI棋局上，还有N个李飞飞或者李佳在指点迷津，共同推动谷歌向着新世界狂奔。
为何程序员多数会选择 Python 作为入门级语言？ 在此，估计不少开发者都会予以反驳，自己明明就没有选择 Python，不能一概而论。下面，我们就用数据一窥如今最流行的编程语言。 报告显示，对于在校的学生而言，最喜欢的编程语言为 Python，其次为 C++、Java、C 以及 JavaScript。 ? 这就不得不从 Python 的功能特性说起： 其标准库提供了各种功能，旨在简化复杂应用程序的实现； 使用高级编程语言； 使用较少的代码执行基本任务； 如果与 Java 相比，Python 的代码量要少 网络五子棋、两人麻将、人物拼图和飞机大战等游戏。 通过本书，读者将掌握Python编程技术和技巧，学会面向对象的设计方法，了解程序设计的所有相关内容。 本书不仅为读者列出了完整的代码，同时对所有的源代码都进行了非常详细的解释，通俗易懂、图文并茂。
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