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：
2021-11-09：设计井字棋。谁先同行或者同列都是自己的棋子，就算获得胜利 。力扣348。
读书笔记（十一） % 这是第十一部分GUI，通过一个游戏展示 function tictactoe(job) % 井字棋游戏以及变形 % 游戏1是在1至9中最先连续选择三个数和为15者胜利 %
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。
您可以使用部署工具包脚本的createWebStartLaunchButton函数部署 Java Web Start 应用程序。Java Web Start 应用程序使用 Java 网络启动协议（JNLP）启动。createWebStartLaunchButton函数生成一个链接（HTML 锚标签 - ）到 Java Web Start 应用程序的 JNLP 文件。
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
今天分享一个有趣的 github 项目：https://github.com/kingser/free-python-games，通过该项目，我们只需一行代码即可玩 20 几款小游戏，下面具体来看一下。
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).
这里我们给大家讲讲一个好玩的编程练习，很多同学想到编程练习就会觉得与算法有关。但是往往在编程的过程中，我们要实现某种逻辑或者是功能的时候，确实是需要用到算法。但是我觉得 Winter 老师说的也挺对的。
import random, sys, time from tkinter import * from tkinter.messagebox import showinfo, askyesno from guimaker import GuiMakerWindowMenu
在文章 中 ，我们了解了一个简单的环境应该如何定义，并使用 print 简单地呈现了环境。在本文中，我们将学习自定义一个稍微复杂一点的环境——井字棋。回想一下井字棋游戏：
所谓类型擦除指的就是Java源码中的范型信息只允许停留在编译前期，而编译后的字节码文件中将不再保留任何的范型信息。也就是说，范型信息在编译时将会被全部删除，其中范型类型的类型参数则会被替换为Object类型，并在实际使用时强制转换为指定的目标数据类型。而C++中的模板则会在编译时将模板类型中的类型参数根据所传递的指定数据类型生成相对应的目标代码。
这 3 道巨难的题目，来自 itpub 的 SQL 数据库编程大赛。说起 itpub 就不得不说它与 Oracle 的渊源，多少大师都在这里诞生。想成为 SQL 大师，有个最快的方法，就是刷题。如果能刷遍这里的题，Oracle 工作，十拿九稳。当年支付宝首席数据库架构师冯大-冯春培，就是典范。
在这一章中，我将介绍字典数据类型，它提供了一种灵活的方式来访问和组织数据。然后，结合字典和上一章的列表知识，您将学习如何创建一个数据结构来模拟井字棋棋盘。
TOML[2]（Tom's Obvious Minimal Language）是一种相当新的配置文件格式。Python社区在过去几年中已经接受了它，许多流行的工具都使用TOML 进行配置，您将在构建和分发自己的包时可能就会使用 pyproject.toml 。
类似于函数，继承是一种代码重用技术，您可以将其应用于类。这是将类置于父子关系中的行为，在这种关系中，子类继承父类方法的副本，使您不必在多个类中复制一个方法。
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。
大家好，儿童节就要来了，虽然秃头程序员没有头发，但是童心还是一直都在的，今天就分享一个私藏的GitHub项目——free-python-games，一行代码就能进入使用Python开发的小游戏快乐玩耍！
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。
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对于小程序来说，OOP 与其说是增加了组织，不如说是增加了官僚主义。虽然有些语言，比如 Java，要求你将所有代码组织成类，但是 Python 的 OOP 特性是可选的。程序员可以在需要时利用类，或者在不需要时忽略它们。Python 核心开发人员 Jack Diederich 在 PyCon 2012 的演讲“停止编写类”（youtu.be/o9pEzgHorH0）中指出，在许多情况下，程序员编写类时，更简单的函数或模块会工作得更好。
ASP.NET Core SignalR 是一个开放源代码库，可用于简化向应用添加实时 Web 功能。 实时 Web 功能使服务器端代码能够将内容推送到客户端。
人生苦短，快学Python！ http://mpvideo.qpic.cn/0b2ev4aayaaahmak4veuxbrfbl6dbsxqadaa.f10002.mp4?dis_k=3684359f
2017年底的以太猫游戏堪称是以太坊的一个经典去中心化应用，同时也导致了以太坊网络濒临瘫痪，从那以后，区块链扩展性问题逐渐被人们重视起来。
十万个为什么 What to return for each function? Size of data? 在做题之前就clearify(功能，use case，function的input和ret
最近一周咱参加了USTC的Hackergame 2020。由于正好之前的Deadline清完了，而且听说这个比赛新人友好+时间长，于是咱就来了。整体比赛感觉题目出的难度梯度确实很合理，从简单到难都有，而且很多难题也是偏脑洞的，可以通过一段时间的学习解出。最终排名虽然一度进入前10，但是最后一小时还是掉出了前10（屯Flag的dalao们太强了，垂直上分老拜登了），终榜Rank11，算是一点遗憾吧哈哈。
Pandas是数据分析、机器学习等常用的工具，其中的DataFrame又是最常用的数据类型，对它的操作，不得不熟练。在《跟老齐学Python：数据分析》一书中，对DataFrame对象的各种常用操作都有详细介绍。本文根据书中介绍的内容，并参考其他文献，专门汇总了合并操作的各种方法。
目前，大多数建立在以太坊上的应用程序，都是通过更新链上智能合约的存储变量来进行存储工作的，用户需要支付交易费用并花费时间等待区块确认。
上周跟着 AlphaGo vs. 李世乭人机大战的风，写了一个命令行下的 TicTacToe 井字棋。不过，电脑是随机选位置，胡乱走子，所以下赢电脑易如反掌，下输给它反倒要点运气。那么本篇的任务就是，给电脑走子加上一点点简单的策略，让它不那么“傻”。 棋类游戏最基本的 AI 方法就是给棋盘上每个位置的优劣程度打分，然后选择的最高分的位置来走。打分算法的好坏，就决定了这个 AI 的“智能”程度。 要给我们的井字棋 AI 制定打分方法，首先就得分析一下井字棋本身的对局策略。好在这个游戏的规则很简单，总结下来基本
井字棋盘看起来像一个大的井字符号（#），有9 个空格，可以包含X、O 或 关于落子问题 由于只能采用键盘输入，所以需要对棋盘进行坐标表示； 即直接用1-9个9个数字来表示位置， 7|8|9 -+-+- 4|5|6 -+-+- 1|2|3 其索引顺序与数字键盘上的数字键排列一致，下棋时看着数字键下，较为简便。 计算机的算法--寻找最佳落子位置 首先简单的将棋盘划分为三个部分——中心（1），角（4），边（4）。 中心虽然只有一个但却不是最重要的，三个部分落子的优先顺序依次为：角、中心、边。 因此，井字棋的计算机算法计算最佳落子位置的顺序如下： 1 直接落子获胜 2 阻止玩家获胜 3 在角上落子 4 在中心落子 5 在边上落子
优化通常是一个极其困难的问题。传统的机器学习会小心设计目标函数和约束。以确保优化问题是凸的，从而避免一般优化问题的复杂度。在训练神经网络时，我们肯定会遇到一般的非凸情况。即使是凸优化，也并非没有任何问题。
目前，深度神经网络在计算机视觉、机器学习和人工智能等领域取得了巨大的实际成功。然而，从理论上对深度神经网络的理解相对于其在经验上的成功来说是较为缺乏的。在理论上，理解深度神经网络的一个主要难点是用于训练网络的目标函数的非凸性以及高维度。由于非凸性和高维度，能否保证深度神经网络在训练过后具有理想的性质，而不是陷入一个随机的糟糕的局部极小值点附近，往往还不清楚。实际上，寻找一个通用的非凸函数（Murty & Kabadi, 1987）以及用于训练特定种类神经网络的非凸目标函数（Blum & Rivest, 1992）的全局极小值是 NP-Hard 的问题，这引起了研究人员对高维问题的关注（Kawaguchi et al., 2015）。在过去，这类理论问题被认为是人们偏向于选择只需要进行凸优化的经典机器学习模型（无论带不带有核方法）的原因之一。尽管深度神经网络近来取得了一系列的成功，但始终绕不开一个问题：能否在理论上保证深度神经网络避开糟糕的局部极小值点？
选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 深度网络最优解附近的平坦度一直是我们理解模型泛化性能的重点，通常较为平坦的最优解有更好的鲁棒性。而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度，还涉及两个平坦度指标之间的比率。 我看到大家在 Twitter 和 Reddit 中谈论这篇论文《Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets》，于是撰写此文。 这篇论文与《Sharp Minima
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本文用笔记的形式介绍团簇结构全局优化软件ABCluster（点击文末“阅读原文”可进入程序下载页面）的作者Jun Zhang在Int. J. Quantum Chem. 上发表的一篇综述(https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/qua.26553)，详细介绍了化学团簇结构全局优化的定义、历史、最新算法应用。
为啥要提到这个问题呢，是因为最近一直在做生成对抗网络（GAN）的工作，GAN的灵感来源于博弈论（也叫对策论，竞赛论）中的零和博弈，而原始GAN的优化目标又是一个极小化极大问题，所以我觉得有必要深入了解一下这个问题。另外，我觉得博弈论这个东西挺有意思的，而且挺实用的（坏笑脸），所以就查了一些资料，在这里做个总结，拿出来和大家分享。 博弈的意思其实比较简单，就是两个人，或者多个人之间的竞争，比赛。通过采取不同措施，达到不同的目的，使得自己的利益最大化。古老的故事“田忌赛马”就是博弈思想的体现，我就在想为啥田忌没
在离散数学“关系”这一章的学习过程中，学到偏序集中极大元、极小元、最大元和最小元的求解方法，于是提出能不能用python语言实现偏序集中极大元、极小元、最大元和最小元的求解？
【导读】近日，Facebook FAIR实验室、南加州大学与卡耐基梅隆大学提出《Gradient Descent Learns One-hidden-layer CNN: Don't be Afraid of Spurious Local Minima》 文章证明了在高斯分布的输入和L2损失的条件下（1）对于两层的神经网络，存在虚假的局部极小，但是梯度下降可以以一定概率收敛到全局最优点，给出了单隐层神经网络梯度下降的多项式收敛保证。（2）梯度下降的训练过程分为两个部分，一个缓慢的开始阶段和一个线性速率的收敛
接触过机器学习的小伙伴都应该知道，梯度下降法并不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，在机器学习尤其是深度学习的凸优化中使用尤为广泛。给定一个损失函数，如果该函数是凸函数，在学习率合适的情况下，它能够快速搜索到极小值。类似的还有梯度上升法，只是变换下正负号而已，一个是最大化效用函数，一个是最小化损失函数或者成本函数。在求一个函数的最大值或最小值时，沿其梯度方向进行搜索可能是最有效也是最普遍的方法之一。
两边都要为 假 , 赋值为 0 , 那么对应的命题变项是 正常的命题变项, 不带否定符号
非凸优化在现代机器学习中普遍存在。研究人员设计了非凸目标函数，并使用现成的优化器（例如随机梯度下降及其变体）对其进行了优化，它们利用了局部几何并进行迭代更新。即使在最坏的情况下求解非凸函数都是 NP 困难的，但实践中的优化质量通常也不是问题，人们普遍认为优化器会找到近似全局最小值。
周五晚上上了python的选修课，本来以为老师是从python的基础语法开始的，没想到是从turtle画图开始，正好补上了我以前一些不懂的地方，有人讲一下还是比啃书好一点。
Methods for Non-Linear Least Squares Problems 非线性最小二乘问题的方法 2nd Edition, April 2004 K. Madsen, H.B. Nielsen, O. Tingleff
本论文作者赵博是加州大学圣地亚哥分校的三年级在读博士，其导师为 Rose Yu。她的主要研究方向为神经网络参数空间中的对称性，及其对优化、泛化和损失函数地貌的影响。她曾获 DeepMind 奖学金，并且是高通创新奖学金的决赛入围者。邮箱：bozhao@ucsd.edu
在数学中，鞍点或极小值点是函数图形表面上的一个点，其正交方向上的斜率(导数)均为零(临界点)，但不是函数的局部极值。一句话概括就是：
王新民 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在编程之前，我们先了解一些基本的概念，来帮助我们创建一个简单的象棋AI机器人：移动生成、棋局评估、最大最小搜索和α-β剪枝搜索过程这四个概念。 在每个步骤中，我们将会在已有的程序上加入上述经典的象棋编程优化技术，来进行改进我们的象棋机器人。同时我会向大家演示各种优化参数是怎么影响算法的下棋风格和计算速度的。 作者Lauri Hartikka提到：“我已经无法战胜我创造出来的象棋机器人。我觉得导致这个结果的原因不是因为我下棋技术太烂，就是算法已经足够优秀。
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