设计一个算法,判断玩家是否赢了井字游戏。输入是一个 N x N 的数组棋盘,由字符" ",“X"和"O"组成,其中字符” "代表一个空位。
请在 n × n 的棋盘上,实现一个判定井字棋(Tic-Tac-Toe)胜负的神器,判断每一次玩家落子后,是否有胜出的玩家。
给你一个数组 moves,其中每个元素是大小为 2 的另一个数组(元素分别对应网格的行和列),它按照 A 和 B 的行动顺序(先 A 后 B)记录了两人各自的棋子位置。
我曾经买过加密货币,曾试图使用一些丑陋矿机挖矿,看过一些稀稀拉拉的Solidity教程。但不得不承认,在当时,我更偏爱前者,我切身体会到了加密货币的狂热,急切需要一种平衡,急切停止这种狂热行为,我最终选择了离开,大概四五个月的时间吧。
先来了解一下关于Tic Tac Toe游戏,其实Tic Tac Toe(井字棋)是一种简单而受欢迎的纸笔游戏,也被称为井字游戏。井字棋游戏是一个简单而又经典的二人对弈游戏,玩家和计算机轮流在一个3x3的棋盘上下棋,目标是将自己的棋子连成一条线,可以是水平、垂直或对角线。如果棋盘填满而无法形成连线,则游戏以平局结束。本文将使用Python语言来编写一个简单的Tic Tac Toe游戏,让大家可以在终端中玩这个经典的游戏。
我曾经买过加密货币,曾试图使用一些丑陋矿机挖矿,看过一些稀稀拉拉的Solidity教程。但不得不承认,在当时,我更****偏爱前者,我切身体会到了加密货币的狂热,急切需要一种平衡,急切停止这种狂热行为,我最终选择了离开,大概四五个月的时间吧。
两人轮流在印有九格方盘上划“X”或“O”字, 谁先把三个同一记号排成横线、直线、斜线, 即是胜者)。 以下是这个游戏的一个案例:
我最近在Kaggle上看到了美国大选的数据集。既然我们正在热烈讨论2020年的大选,我想分析一下之前的美国总统大选是个好主意。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Jeff Dunn 编译 | 钱天培,万如苑,魏子敏 32道题、12科目、8小时花样聊骚,谁家AI撑到最后? Amazon有Alexa,Microsoft有Cortana, Google有了最新版的Google Assistant。就在昨天的苹果开发者大会上,苹果也发布了以Siri为主题的家庭语音助手——HomePod。 科技界的所有大佬们似乎都已确信:和AI助手对话将会成为我们与电脑互动的最主要方式。 尽管这些公司都公开承认它们还有很长一段路要走,但是作为一款产
Tic-tac-toe is a two-player game that children often play to pass the time. The game is usually played using a 3-by-3 game board. Each player chooses a symbol to play with (usually an X or an O) and the goal is to be the first player to place 3 of their symbols in a straight line on the game board (either across a row on the board, down a column or along one of the two main diagonals).
这一部分参考官网提供的文档[1],对 Gym 的运作方式进行简单的介绍。Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要求,还可以和任意数值计算库兼容(如 Tensorflow 和 Pytorch)。Gym 提供了一系列用于交互的「环境」,这些环境共享统一的接口,以方便算法的编写。
选自GitHub 作者:Awni Hannun 机器之心编译 参与:Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代,各种各样的比较文章也层出不穷。近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日,斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章,谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验,并在不同的方面对这两者进行了比较,我们对本
基于Cascades框架,Columbia优化器专注于优化的效率。本章将详细描述Columbia优化器的设计和实现,并进行与Cascades的比较讨论。
选自 mlcontests.com 机器之心编译 编辑:泽南 看完这篇文章,怎样打比赛应该心里有数了。 2022 年是 AI 领域发展的重要一年,在数据竞赛领域也同样如此,所有平台的总奖金超过了 500 万美元。 近日,机器学习竞赛分析平台 ML Contests 对 2022 年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了 2022 年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。 重点内容: 成功参赛者的工具选择:Python、Pydata、Pytorch 和梯度提高的决策树。 深度学习仍未取代梯度
在选举中,第 i 张票是在时间为 times[i] 时投给 persons[i] 的。
在本文中,我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会(NBA)是北美主要的男子职业篮球联赛,被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队(美国29个,加拿大1个)。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】2022年,200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。 2012年,ImageNet竞赛中,Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。 十年过去,机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年,是机器学习竞赛重要一年。 200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域,包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。 最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况,主要分
时间序列用于现代监控,作为表示随时间收集的度量数据的方式。这样,现代性能指标可以以智能和有用的方式存储和显示,帮助我们监控我们的服务器和服务。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。
围绕该数据集,北美放射学会(RSNA)发布了一场Kaggle竞赛,有人在Twitter搞了个小投票:
博弈论是现代数学的一个分支,是用于研究竞争现象的数学工具。博弈策略是一套考虑到所有可能的情况而做出的行动。博弈论在人工智能方面有极大的价值。
使用 Tkinter 开发一个简单的棋盘游戏是很有趣的!下面是一个示例,演示如何使用 Tkinter 创建一个简单的五子棋游戏:这个是我通过几个夜晚整理出来的解决方案和实际操作教程。
1、定义全局变 '''全局变量: X 和 O 表示两方的棋子; EMPTY 表示棋位为空; TIE 表示平局; NUM_SQUARES 表示有 9 个棋位 ''' X = "X" O = "O" EMPTY = " " TIE = "TIE" NUM_SQUARES = 9 2、定义调用到的函数 def ask_yes_no(question): '''问一个是或否的问题,用 y 或 n 回答。''' response = None while response not in ('y',
选自EliteDataScience 机器之心编译 参与:Panda、黄小天 Kaggle 是一个流行的数据科学竞赛平台,已被谷歌收购,参阅《业界 | 谷歌云官方正式宣布收购数据科学社区 Kaggle》。作为一个竞赛平台,Kaggle 对于初学者来说可能有些难度。毕竟其中的一些竞赛有高达 100 万美元的奖金池和数百位参赛者。顶级的团队在处理机场安全提升或卫星数据分析等任务上拥有数十年积累的经验。为了帮助初学者入门 Kaggle,EliteDataScience 近日发表了一篇入门介绍文章,解答了一些初学者
第一个玩家 A 总是用 "X" 作为棋子,而第二个玩家 B 总是用 "O" 作为棋子。
每组的获胜者是在组内得分最高的选手。如果平局,player_id 最小 的选手获胜。
每组的获胜者是在组内得分最高的选手。 如果平局,player_id 最小 的选手获胜。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师,经常有人问我,“应该选择RabbitMQ还是Kafka?”。基于某些原因, 许多开发者会把这两种技术当做等价的来看待。的确,在一些案例场景下选择RabbitMQ还是Kafka没什么差别,但是这两种技术在底层实现方面是有许多差异的。
选自DeepMind 机器之心编译 在今年五月击败柯洁之后,AlphaGo 并没有停止自己的发展。昨天,DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文,正式推出 AlphaGo Zero——人工智能围棋程序的最新版本。据称,这一版本的 AlphaGo 无需任何人类知识标注,在历时三天,数百万盘的自我对抗之后,它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的AlphaGo。DeepMind 创始人哈萨比斯表示:「Zero 是迄今为止最强大,最具效率,最有通用性的 AlphaGo 版本——我们将见证这项
编程世界既神秘又充满乐趣,而今天,我们又将一起踏上学习编程的奇妙旅程,今天我们将用python通过编写简单而有趣的投色子游戏,探索代码背后的魔法力量。无论你是完全的初学者还是有一定经验的编程爱好者,这个项目都将为你打开编程的大门,让你体验到编程的乐趣与成就感。
针对深度卷积网络任务中的稳定优化性和通用泛化性,正则化层和激活函数一直都占有至关重要的位置。在各种前沿的研究中,这两个成分经常会彼此并置。大量研究人员对这两个成分的研究有着很广泛的研究,但他们常常是将两者独立开来,分别讨论。学界中,基本的假设就是正则化层和激活函数一定要分别独立设计,并且先后运行(如BatchNorm—RELU),这一举措很可能不是最优的。
使用 javascript 创建游戏是最有趣的学习方式。它会让你保持动力,这对于学习 Web 开发等复杂技能至关重要。此外,你可以和你的朋友一起玩,或者只是向他们展示你做的小东西,他们也会感到很有趣的。在今天的博文中,我们将使用 HTML、CSS 和 Javascript 创建一个井字游戏。
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你和你的朋友,两个人一起玩 Nim 游戏:桌子上有一堆石头,每次你们轮流拿掉 1 - 3 块石头。 拿掉最后一块石头的人就是获胜者。你作为先手。
据Security Affairs 消息,一年一度的世界级黑客大赛 Pwn2Own 2022于当地时间12月6日在多伦多正式开赛。比赛第一天,三星最新款旗舰手机Galaxy S22就两度被黑。 三星 Galaxy S22运行了最新版本的 Android 操作系统,并安装了所有可用的安全更新,但还是招架不住参赛白帽黑客们的猛烈攻势。STAR 实验室团队率先利用该设备存在的零日漏洞成功执行了不正确的输入验证攻击,并因此获得了5万美元奖金和 5 个 Master of Pwn 积分。 随后,另一位参赛者 Ch
公司里现在已经不能访问公众号了,家里又几乎没时间开电脑,上个月偶然发现公众号终于出了手机版,所以我胡汉三又回来了。(搞了半天,手机版一堆bug,最后还是起了个大早,用电脑发了)
说起比特币和区块链技术,就不得不提鼎鼎大名的“密码朋克”组织,中本聪、阿桑奇都曾是这个隐蔽的密码技术圈子的成员。
有交互输入,可以通过变量传入参数,也可以在运行过程中输入,这里采用第二种,输出对应的先后顺序结果。
甲乙两人赌技相同,各出赌注500元,约定:谁先胜三局,则谁拿走全部1000元,现已赌了三局,甲二胜一负而因故要中止赌博,问这1000元要如何分,才算公平? 那么怎么来衡量这个公平呢,如何按照现状,甲拿
桌子上有一堆石头。 你们轮流进行自己的回合,你作为先手。 每一回合,轮到的人拿掉 1 - 3 块石头。 拿掉最后一块石头的人就是获胜者。 假设你们每一步都是最优解。请编写一个函数,来判断你是否可以在给定石头数量为 n 的情况下赢得游戏。如果可以赢,返回 true;否则,返回 false 。
遗传算法是一种基于自然选择的优化问题的技术。在这篇文章中,我将展示如何使用遗传算法进行特征选择。
很高兴,我在本周早些时候完成了我的第一个Kaggle比赛。和富有经验的高手合作进行时间序列分析是非常酷的,而且我确确实实在时间序列处理上学到了很多东西。不仅如此,我还熟悉了天文方面的数据,了解了超新星以及人类研究这些天体所用到的方法(参加kaggle比赛会给你带来另一些影响,那就是你们可以非常具体地了解不同行业中的问题)。
导语 | Flutter作为一个跨平台开发框架,手势识别被放在Dart层。事件的收集和传递依赖各平台的不同实现,并将屏蔽事件对象的差异,统一转换为Flutter可识别的事件对象。Flutter采用竞技场模式对手势进行识别并决出最终获胜者。本文将从源码角度对Flutter事件传递及手势识别系统进行分析,希望与大家一同交流(本文论述基于Flutter 1.23.0)。文章作者:omegaxiao,腾讯PCG研发工程师。 一、事件传递 手势是对事件的语义化封装,手势的识别依赖于设备屏幕上所产生的各类事
2021-02-15:给定一个整型数组arr,代表数值不同的纸牌排成一条线。玩家A和玩家B依次拿走每张纸牌,规定玩家A先拿,玩家B后拿。但是每个玩家每次只能拿走最左或最右的纸牌,玩家A和玩家B都绝顶聪明。请返回最后获胜者的分数。
TOML 文档在 Python 中表示为字典。TOML 文件中的所有表和子表都显示为嵌套字典
Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法,近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning,但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单,但我们将看到它能产生非常好的效果。
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