图：pixabay 本文来自于微信公众号：雷克世界 编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA 在这篇文章中，我将试图对以下三件事情进行阐述： 1.AlphaZero之所以被认为是人工智能向前迈进一大步的两个理由。 2.如何构建AlphaZero方法的副本，从而使其能够玩Connect4游戏。 3.如何调整代码从而使其能够插入到其他游戏中。 ▌AlphaGoAlphaGo ZeroAlphaZero 2016年3月，在一场超过2亿人观看次数的比赛中，Deepmind的AlphaGo以 4-1的比分击败了获得
Hi,guys.今天我们来介绍一下人工智能下棋，我们将用机械臂来作为对手跟你进行下棋。
作者David Foster。 翻译 | 黄伟聪 董星 校对 | 凡江 在这篇文章，我会试着阐明三件事： AlphaZero之所以是人工智能前进一大步的两个答案 怎样生成一个 Alpha
近日，Applied Data Science的联合创始人David Foster发表了一份详细的教程，意在教你搭建一套属于自己的AlphaZero系统。以下是教程的完整内容。 📷 在本文中，我将尝试介绍三件事: 1.为什么AlphaZero是人工智能向前迈出的一大步 2.如何构建一个AlphaZero方法论来玩“四子连珠（Connect4）”对弈游戏 3.如何调整代码以插入其他游戏 AlphaGo → AlphaGo Zero → AlphaZero 2016年3月，Deepmind的A
这些天,,,,今天终于看到了希望,,,天道酬勤 先说实现的功能...让ESP8266连接无线网,然后让它建立服务器,,我的客户端连接上以后,发给客户端发数据模块打印到串口,,往ESP8266串口里发数
大数据文摘作品 编译：叶一、Chloe、彭湘伟、钱天培 在2016年3月，Deepmind研发的AlphaGo以4:1的成绩，击败了曾荣获18次世界冠军的围棋选手，李世石(Lee Sedol)。超过2亿观众见证了这一历史时刻。一台机器已经学会了一种超越人类的围棋策略。这在以前被认为是一项不可能完成的任务，或者至少需要十年之功。 AlphaGo与李世石的第3场比赛 这已是一项了不起的成就。然而，在2017年10月18日，DeepMind又再次取得了突破。 论文《无需人类知识就能称霸围棋》（Mastering
我的好友兼同事 @bdougieyo[1] 今天在逛 Codeland[2] （一个由程序员和设计师构成的国外技术社区）时，给三个写 GitHub 简介 README（我们上周刚发布的新功能）的幸运儿开放了 Codespaces[3] （GitHub 官方的云 IDE）的早期访问权。
这两天测试程序还发现一个bug就是如果客户端断开了,应该检测一下哪个断开了,数据就不应该发向那个连接,,,否则就会报错,然后模块会复位重启 所以加上这段代码 conn0:on("disconnection",function(sck,c) --print(sck) if sck == connect0 then connect0 = nil print
在上篇文章中，我们探讨了如何创造一个能够进行Connect4的对弈大脑。简单的介绍了几种对弈算法，例如极小化极大算法，Alpha-Beta剪枝算法等，最关键的是目前最流行的神经网络算法和深度学习。神经网络算法，让计算机也有一个想人类一样能够思考的大脑，设置独特的场景来进行学习下棋。在本篇文章中，我们将进一步探讨如何让机械臂来实现下棋动作，将想法给实现出来。（换句话说就是，AI机械臂下棋）
前言:此文关于宏的内容摘抄自裸机思维公众号的"为宏证明"系列文章，本文对原文内容做了大量精简，所以难免会有晦涩难懂的地方，想要更深入了解宏的用法，还请移步到裸机思维。
不知道多少朋友玩过 DNF 这个游戏，这个我从小学玩到大学的 “破” 游戏，昨天竟然出手游了！
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 近日，针对泛化能力强大的深度神经网络（DNN）无法解释其具体决策的问题，深度学习殿堂级人物 Geoffrey Hinton 等人发表 arXiv 论文提出「软决策树」（Soft Decision Tree）。相较于从训练数据中直接学习的决策树，软决策树的泛化能力更强；并且通过层级决策模型把 DNN 所习得的知识表达出来，具体决策解释容易很多。这最终缓解了泛化能力与可解释性之间的张力。 深度神经网络优秀的泛化能力依赖于其隐藏层中对分布式表征的使用 [LeCu
如果图像分类和物体检测是明智的任务，那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务，需要更多的智能-请片刻考虑一下每个人如何从新生儿成长（他们学会了识别物体并检测它们的位置）到三岁的孩子（他们学会讲述图片故事）。 用自然语言描述图像的任务的正式术语是图像标题。 与具有长期研究和发展历史的语音识别不同，图像字幕（具有完整的自然语言，而不仅仅是关键词输出）由于其复杂性和 2012 年的深度学习突破而仅经历了短暂而令人兴奋的研究历史。
简而言之，通过宏所确定的内容是在编译时刻就固化下来的。很多人都了解这一点，也很擅长使用宏的方式来固化一些常数，比如，教科书中最常见的一个例子是：
前两天五一节的时候肝完了伯克利CS61A这门公开课的实验4，做完之后感触颇多。为了让学生们学好CS，伯克利的老师真的是拼了。
字节管道流：PipedOutputStream 和 PipedInputStream。
ArrayBlockingQueue，一个由数组实现的有界阻塞队列。该队列采用FIFO的原则对元素进行排序添加的。 ArrayBlockingQueue为有界且固定，其大小在构造时由构造函数来决定，确认之后就不能再改变了。ArrayBlockingQueue支持对等待的生产者线程和使用者线程进行排序的可选公平策略，但是在默认情况下不保证线程公平的访问，在构造时可以选择公平策略（fair = true）。公平性通常会降低吞吐量，但是减少了可变性和避免了“不平衡性”。 ArrayBlockingQueue 先看
概述 管道流是用来在多个线程之间进行信息传递的Java流。 管道流分为字节流管道流和字符管道流。 字节管道流：PipedOutputStream 和 PipedInputStream。 字符管道流：PipedWriter 和 PipedReader。 PipedOutputStream、PipedWriter 是写入者/生产者/发送者； PipedInputStream、PipedReader 是读取者/消费者/接收者。 字节管道流 这里我们只分析字节管道流，字符管道流原理跟字节管道流一样，只不过
注意下面很多链接需要科学上网，无奈国情如此 1. Google相关的消息: 1.1 TF发布1.5正式版，跟之前提到的RC差不多，主要是增加了eager和lite，升级了CUDA和cuDNN的支持版本 链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 1.2 Google和UCSF/Stanford/Chicago合作发的一篇用深度学习从EHR预测医院事件（病亡，住院等）论文。不太懂医学上应用，不过看到不光预测准确率提高了，而且在
刘旭，腾讯云高级工程师，专注容器云原生领域，有多年大规模 Kubernetes 集群管理及微服务治理经验，现负责腾讯云服务网格 TCM 数据面产品架构设计和研发工作。 引言 目前以 Istio[1] 为代表的服务网格普遍使用 Sidecar 架构，并使用 iptables 将流量劫持到 Sidecar 代理，优点是对应用程序无侵入，但是 Sidecar 代理会增加请求时延和资源占用。 性能一直是用户十分关心的一个点，也是用户评估是否使用服务网格产品的关键因素，腾讯云 TCM 团队一直致力于优化服务网格性能
常用的方法为以上三个方法，但总共有六个方法。 🍓入队列：add()、offer() 相同：未超出容量，从队尾压入元素，返回压入的那个元素。 区别：在超出容量时，add()方法会对抛出异常，offer()返回false 🍓出队列：remove()、poll() 相同：容量大于0的时候，删除并返回队头被删除的那个元素。 区别：在容量为0的时候，remove()会抛出异常，poll()返回null 🍓获取队头元素(不删除)：element()、peek() 相同：容量大于0的时候，都返回队头元素。但是不删除。 区别：容量为0的时候，element()会抛出异常，peek()返回null。 虽然有六个方法，但我们经常用的是 offer（），poll（），peek（）。知道这另外三个方法就行了 此外我们还需记住size（）和isEmpty（），这两个方法之前就见过，想必不用多说了。
大家好，很高兴又和大家见面啦！前面两个篇章我们将汉诺塔问题和青蛙跳台阶的问题详细的探讨了一下，这两个问题更多的是运用函数的相关内容进行解题，今天我们将开始探讨第二个小游戏三子棋，编写这个游戏又会涉及哪些知识点呢？下面我们将开始今天的内容。
TCP三次握手是建立一个可靠的连接的基础。在这个过程中，有两个重要的队列：半连接队列（SYN queue）和全连接队列（ACCEPT queue）。
TCP是属于网络分层中的运输层(有的书也翻译为传输层)，因为OSI分为7层，感觉太麻烦了，所以分为四层就好了，简单。 分层以及每层的协议，TCP是属于运输层(有的书也翻译为传输层)，如下两张图：
摘要: 原创出处 https://www.cnblogs.com/lemon-flm/p/7877898.html 「低调人生」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
首先需要对Oracle和PostgreSQL的SQL都比较熟悉。对其理解的越详细就越具有优势，本文帮助读者迅速理解这两类SQL的区别是什么。
上一篇，我们了解了引导的一些理论知识，包括分段、分步的概念，强引导与弱引导，引导的触发、类别、操作、保存点等，本篇笔者将结合这些理论来聊聊引导的配表。
我们在设计数据库表时，应该尽力避免NULL值出现，如果非要不可避免的要出现NULL值，也要给一个DEFAULT值，数值型可以给0、-1之类的， 字符串有时候给空串有问题，就给一个空格或其他。如果索引列是可空的，是不会给其建索引的，索引值是少于表的count(*)值的，所以这种情况下，执行计划自然就去扫描全表了。
线程与线程之间不是相互独立的个体，它们彼此之间需要相互通信和协作，最典型的例子就是生产者-消费者问题：当队列满时，生产者需要等待队列有空间才能继续往里面放入商品，而在等待的期间内，生产者必须释放对临界资源（即队列）的占用权。因为生产者如果不释放对临界资源的占用权，那么消费者就无法消费队列中的商品，就不会让队列有空间，那么生产者就会一直无限等待下去。因此一般情况下，当队列满时，会让生产者交出对临界资源的占用权，并进入挂起状态。然后等待消费者消费了商品，然后消费者通知生产者队列有空间了。同样地，当队列空时，消费者也必须等待，等待生产者通知它队列中有商品了。这种互相通信的过程就是线程间的协作。本文首先介绍 wait/notify 机制，并对实现该机制的两种方式——synchronized+wait-notify模式和Lock+Condition模式进行详细剖析，以作为线程间通信与协作的基础。进一步地，以经典的生产者-消费者问题为背景，熟练对 wait/notify 机制的使用。最后对 Thread 类中的 join() 方法进行源码分析，并以宿主线程与寄生线程的协作为例进行说明。在下面的例子中，虽然两个线程实现了通信，但是凭借线程B不断地通过while语句轮询来检测某一个条件，这样会导致CPU的浪费。因此，需要一种机制来减少CPU资源的浪费，而且还能实现多个线程之间的通信，即 wait/notify 机制。
先验条件这个词文绉绉的，用白话讲就是你做一件事的前提条件。在代码里经常表现为你调用的方法能够执行的前提条件。举个例子，对于BlockingQueue你要调用put()方法，那么这个put方法能被成功调用的前提是这个blockingQueue不满。对于已满的情况，在同步的世界里，你可以抛异常、你可以返回一个特殊的自定义的值(在函数式编程里你可以做得更好)。在并发的世界里，如果能够block住并等到队列不满的时候再继续执行是更好的设计。“条件队列”就是用于这种“等待、通知、再运行”机制里的一个关键组件。
没错，正如标题所言，从收集素材，到设计和编码，再到调试和测试，我使用了三天时间开发了一款国民级游戏，说这款游戏是国民级游戏，而且是老少皆宜的国民级游戏，一点都不为过，为啥这样说呢？因为我开发的这款游戏是——中国象棋！
1、是什么？ 比如有一个 11 * 11 的五子棋盘，我们要用程序模拟，那肯定就是二维数组。然后用1表示黑子，2表示白子，假如现在棋盘上只有一个黑子一个白子，那么也就是这个二维数组中只有一个1，一个2，其他都是无意义并不代表任何棋子的0，如下：
sqoop是apache旗下，用于关系型数据库和hadoop之间传输数据的工具，sqoop可以用在离线分析中，将保存在mysql的业务数据传输到hive数仓，数仓分析完得到结果，再通过sqoop传输到mysql，最后通过web+echart来进行图表展示，更加直观的展示数据指标。
https://www.cnblogs.com/xiaoliu66007/p/9633505.html
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件（每行一个记录），或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
jeb 安卓反编译工具，用于逆向工程或审计APK文件，可以提高效率减少许多工程师的分析时间，能将Dalvik字节码反编译为Java源代码
我们已经写了很多 MySQL 的文章了，比如索引优化、数据库锁、主从复制等等。今天在来和大家学习一个优化方法：show processlist——查看当前所有数据库连接的 session 状态。帮助我们查看每个 SQL 线程的运行状态，是运行正常呀，还是 sleep 了，还是其他什么情况。
上一篇文章 Kafka Connect JDBC Source MySQL 全量同步 中，我们只是将整个表数据导入 Kafka。这对于获取数据快照很有用，但并不是所有场景都需要批量全部同步，有时候我们可能想要获取自上次之后发生的变更以实现增量同步。JDBC Connector 提供了这样的能力，将表中自上次轮询以来发生更改的行流式传输到 Kafka 中。可以基于递增的列（例如，递增的主键）或者时间戳列（例如，上次更新的时间戳）来进行操作。Kafka Connect JDBC Source 提供了三种增量同步模式：
另一个基于 String 的棘手 Java 问题，相信我只有很少的 Java 程序员可以正确回答这个问题。这是一个真正艰难的核心Java面试问题，并且需要对 String 的扎实知识才能回答这个问题。
对象池模式是软件开发中广泛使用的设计模式，旨在通过重用创建成本高昂的对象来提高应用程序性能和效率。它在创建对象的新实例非常耗时且对象创建频率很高的情况下特别有用。当可以创建的对象实例数量由于资源限制而受到限制时，此模式也很有用。
一、八皇后问题的描述 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。(摘自维基百科) 其实这里是作为我的一个算法练习，在以前的学习中，我曾经使用过GA算法实现过八皇后问题，主要的思路是将八皇后问题转化成为一种组合优化问题
最近对 Qt 这个跨平台 C++ 图形应用程序框架很感兴趣，闲暇时间多学了一下，收获很多，也踩了不少坑，在这里记录一下，分享心得。
八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。(摘自维基百科)
原文标题：You Should Be Aware of These 10 Most Prevalent MySQL Mistakes，作者: mark dc
--direct 只支持mysql 5.0 + 和postgresql 8.3+（只是import） jdbc的jar包需要放在$SQOOP_HOME/lib目录下 mysql zeroDateTimeBehavior mysql允许DATE列使用'0000-00-00\' 如果不处理sqoop默认给转换为null 当然你也可以自己指定为 round，自动转换为('0001-01-01\') $ sqoop import --table foo \ --connect jdbc:mysql://d
Netty的大名我想做java 的基本都知道，因为他实在太出名了，现在很多著名的软件都是使用netty作为通讯基础，今天就聊聊Netty，希望能讲清楚，如果懒得看理论，可以直接拉到后面看Hello world。把代码抄下来，运行一下看看。
阻塞和非阻塞是进程在访问数据的时候，数据是否准备就绪的一种处理方式,当数据没有准备的时候。
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容： http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/141092p2.htm
这种情况是不能打开 cdb_forums.MYI造成的，引起这种情况可能的原因有：
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