丹尼斯·里奇(1941年9月9日-2011年10月12日)，C语言之父，UNIX之父。曾担任朗讯科技公司贝尔实验室下属的计算机科学研究中心系统软件研究部的主任一职。1978年与布莱恩·科尔尼干（Brian W. Kernighan）一起出版了名著《C程序设计语言（The C Programming Language）》。此书已翻译成多种语言，被誉为c语言的圣经。2011年10月12日（北京时间为10月13日），丹尼斯·里奇去世，享年70岁。
最近，一则消息在程序员圈引起热议：Unix 之父 Ken Thompson 的旧密码被破解了！
关注我们 题目描述 相传国际象棋是古印度舍罕王的宰相达依尔发明的.舍罕王十分喜爱象棋,决定让宰相自己选择何种赏赐.这位聪明的宰相指着8*8共64格的象棋说:陛下,请您赏给我一些麦子吧.就在棋盘的第1格
用GPT-2来下象棋，最开始大概只是一个娱乐项目。作者肖恩·普莱斯（Shawn Presser）只用了一周的时间就完成了Demo。
作者 | 万佳、核子可乐 近日，国际知名开源象棋引擎 Stockfish 一纸诉讼将商业国际象棋软件 ChessBase 告上法庭，指控其多次违反 GPL 许可证。 1Stockfish 是谁？ 据维基百科介绍，Stockfish 是一款免费且开源的国际象棋引擎，可用于各种桌面和移动平台，于 2004 年发布。 它是世界上最强大的 CPU 国际象棋引擎，并且在大多数国际象棋引擎评级列表中一直排名第一或位于前列。在多届 Top Chess Engine Championship 中，Stockfish 成
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(一般称之为 Ken Thompson，肯·汤普森）绝对是一个传奇。
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[1]。
选自 Medium 机器之心编译 参与：路雪、 刘晓坤 近日，Jose Camacho Collados 在 Medium 上发表了一篇题为《Is AlphaZero really a scienti
20世纪90年代后期，IBM深蓝（Deep Blue）研究了一系列的国际象棋算法，期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
（a）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
传统意义上，游戏功能是Linux的弱项之一。近年来，由于Steam，GOG和其他将商业游戏平台的努力，这种情况有所改变，但是这些游戏通常不是开源的。当然，你可以在开源操作系统上玩游戏，但这对于开源纯粹主义者而言还不够。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT对战国际象棋AI，不到15秒就让人大受震撼。 开局ChatGPT执黑，国际象棋AI执白，双方有来有往，ChatGPT甚至主动出击，逼退对方的象（主教）： 看起来会是一场激烈较量，直到ChatGPT突然嘎嘣一下，吃掉了自己的象！ △奇怪的王车易位操作 事情到这里开始不对劲起来。 无论是棋盘上凭空出现的第9个黑兵（国际象棋黑白各只有8个兵）： 还是突然把斜线上的象吃掉的马： △马本来只能走“日”字 简直不把规则放在眼里有木有！ 这般
作者：闻菲，刘小芹，常佩琦 【新智元导读】或许“智能爆炸”不会发生，但永远不要低估人工智能的发展。推出最强围棋AI AlphaGo Zero不到50天，DeepMind又一次超越了他们自己，也刷新了世人对人工智能的认知。12月5日，包括David Silver、Demis Hassabis等人在内的DeepMind团队发表论文，提出通用棋类AI AlphaZero，从零开始训练，除了基本规则没有任何其他知识，4小时击败最强国际象棋AI、2小时击败最强将棋AI，8小时击败李世石版AlphaGo，连最强围棋AI
如果你已经在从事其中一种设计体验工作，你可能会想：“信息架构不是关于创建站点地图、线框图和网站导航菜单的吗？”确实如此——这些是信息架构设计的重要元素。但是信息架构不只是如此。
关注风云之声 提升思维层次 解读科学，洞察本质 戳穿忽悠，粉碎谣言 导读 AlphaZero下国际象棋的时候，最革命性的一点是，它没有棋子的概念。无论是人类高手还是过去的顶级AI，再怎么也是以棋子实力评估为基础的，被吃了大子会心疼，在这个基础上再去进行“重视中央”之类的局面评估理论。而AlphaZero却完全对棋子没有概念，只要它认为未来整体局势好，弃子根本不叫事。这次Deepmind新论文应该给出结论了，“MCTS+神经网络”就是先进生产力的代表。 2017年12月6号，Deepmind扔出了一篇论文
之前我写过篇博文，用象棋的思维趣说IT人的职业发展和钱途，发现象棋中的一些思维能应用到我们程序员平时的职业发展中。
众所皆知，国际象棋中“马”的行走规则为八个方向，在这种规则下，一个“马”是否可能遍历国际象棋8*8的棋盘？如果有可能，在给定起点的情况下，有多少种可能？本实验将通过c语言程序用计算机来模拟“马”对棋盘的遍历。
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点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 “深蓝”在1997年的一场历史性的人机大战中战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 图/Peter Morgan 1996年，许峰雄博士（右，现为微软亚洲研究院高级研究
选自arXiv 作者：David Silver等 机器之心编译 在 DeepMind 发表 Nature 论文介绍 AlphaGo Zero 之后，这家公司一直在寻求将这种强大算法泛化到其他任务中的可能性。昨天，AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero：一种可以从零开始，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据称，新的算法经过不到 24 小时的训练后，可以在国际象棋和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越人类世界冠军水平），也可以轻松击败训练 3 天时间的 A
【导读】从AlphoGo Zero 到AlphaZero只是少了一个词“围棋”(Go), 但是背后却代表着Hassabis将和他的DeepMind继续朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标道路上迈出了巨大的一步。今天DeepMind在arXiv发表论文表示其开发的通用强化学习程序AlphaZero,使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度神经网络，和强大的算力，同时在国际象棋，日本将棋和围棋中战胜各自领域的最强代表。而且这一切都是通过自我对弈完成的，在训练中除了游戏规则，不提供任何额外的领域知识。
来源：codeceo 今天给大家分享10个比较基础的C语言的小程序，希望给C语言初学者带来一定帮助。 1、题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 程序分析：可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去掉不满足条件的排列。 程序源代码： main() { int i,j,k; printf("\n"); for(i=1;i<5;i++) ／*以下为三重循环*/ for(j=1;j<5;j++) for (k=1;k
舍罕王赏麦问题是古印度非常著名的一个级数求和问题.舍罕王赏麦问题的大意如下： 传说国际象棋的发明者是古印度的西萨 • 班 • 达依尔，当时的国王是舍罕，世人称之为舍罕王。 当时舍罕王比较贪玩，位居宰相的西萨 • 班 • 达依尔便发明了国际象棋献给舍罕王。舍罕王非常喜欢，为了奖励西萨 • 班 • 达依尔，便许诺可以满足他提出的任何要求。 西萨 • 班 • 达依尔灵机一动，指着 8x8=64 的棋盘说：“陛下，请您按棋盘的格子赏赐我一点 麦子吧，第 1 个小格赏我一粒麦子，第 2 个小格赏我两粒，第 3 个小格赏四粒，以后每一小格都比 前一个小格赏的麦粒数增加一倍，只要把棋盘上全部 64 个小格按这样的方法得到的麦粒都赏赐给我，我就心满意足了。” 舍罕王觉得这是一个很小的要求，便满口答应了，命人按要求给西萨 • 班 • 达依尔准备麦子。但是，不久大臣计算的结果令舍罕王大惊失色。问题是：舍罕王需要赏赐出多少粒麦子呢？
现在机器学习已经变得越来越主流，一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO，我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中，都有“人在环中”的运算。它是这样的： 首先，一个机器学习模型先对数据，或者每一个需要标记的视频、图片和文件，做处理。这个模型也给出了一个置信分数（confidencescore），表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值，它会把数据发送给人类，让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
从AlphaGo到MuZero以及最近的AlphaFold 2，DeepMind一直在寻求强化学习方面的突破。
题目：要求输出国际象棋棋盘。 1.程序分析：用i控制行，j来控制列，根据i+j的和的变化来控制输出黑方格，还是白方格。 2.程序源代码：
题目：要求输出国际象棋棋盘 1、程序分析，国际象棋是8*8的，如下图所示： i(0~7)代表行，j(0~7)代表列。当i+j为奇数的时候，是黑色格子，反之，白色格子。 2、
AlphaZero 表明神经网络可以学到人类可理解的表征。 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 国际象棋一直是 AI 的试验场。70 年前，艾伦·图灵猜想可以制造一台能够自我学习并不断从自身经验中获得改进的下棋机器。上世纪出现的“深蓝”第一次击败人类，但它依赖专家编码人类的国际象棋知识，而诞生于 2017 年的 AlphaZero 作为一种神经网络驱动的强化学习机器实现了图灵的猜想。 AlphaZero 的无需使用任何人工设计的启发式算法，也不需要观看人类下棋，而是完全通过自我对弈进行训练。 那么，它真的学习
机器学习系统通常被认为是不透明的、不可预测的，和人类所接受的训练几乎没有任何共通之处。
不仅会下围棋，还自学成才横扫国际象棋和日本将棋的DeepMind AlphaZero，登上了最新一期《科学》杂志封面。
机器学习国际象棋引擎Lc0上周末赢得了Chess.com计算机国际象棋锦标赛，成为历史上第一个获得此头衔的神经网络项目。
2月24日消息，据外媒报道， 国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)也许是历史上最伟大的棋手。在1985年成为世界冠军后的近20年里，他经常采取大胆弃子、疾进反击的策略赢得比赛，几乎成为这项棋牌运动的主宰者。
今天，DeepMind的通用棋类算法，也是迄今最强的棋类AI——AlphaZero，经过同行评议，被顶级期刊 Science 以封面论文的形式，正式引入学界和公众的视野。
在2017年，DeepMind推出了AlphaZero，自己学会了掌握国际象棋，日本将棋和Go，击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应，他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的，高度动态和非传统的游戏风格，与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。
有人认为 AI 已经穷途末路，但一些绝顶聪明的人还在继续求索。 整理｜黄楠、王玥 编辑｜陈彩娴 近日，DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 作客 Lex Fridman 的播客节目，谈了许多有趣的观点。 在访谈的一开头，Hassabis 就直言图灵测试已经过时，因为这是数十年提出来的一个基准，且图灵测试是根据人的行动与反应来作判断，这就容易出现类似前段时间谷歌一工程师称 AI 系统已有意识的“闹剧”：研究者与一个语言模型对话，将自己的感知映射在对模型的判断上，有失客观。 从2015年成立
这两天，DeepMind及谷歌大脑一篇文章被《美国国家科学院院刊》(PNAS)收录，其内容正是以5年前发布的AlphaZero为例，研究神经网络如何获取并理解国际象棋知识。
谷歌旗下人工智能公司DeepMind将围棋AI转战国际象棋和日本将棋领域——无须人类智慧加持，已胜券在握。 AlphaZero是由谷歌旗下DeepMind研发的通用棋类AI，以不到四小时的自学击败了世界最强的国际象棋程序。 重新改进的人工智能程序AlphaZero曾多次击败世界顶级围棋选手，并扩大到学习其他棋类项目。它从零开始学习国际象棋，仅用4小时，就在100盘比赛中击败了世界顶级国际象棋程序 Stockfish 8。 据在康奈尔大学图书馆的arXiv上发表的一篇未经同行评审的研究论文称，在这100场
在上期，我们提到，实现支持完备QoS的运营级别GPU虚拟化的关键在于，实现GPU任务的上下文切换。这实际上涉及到一个问题：
此前不久，DeepMind 还推出了 AlphaFold，成功地根据基因序列预测出蛋白质的 3D 形状，将人工智能技术应用在了科学研究领域。
现如今，阿兰·图灵、马文·明斯基、约翰·麦卡锡这些来自西方国家的计算机科学和人工智能之父的姓名即便还不是家喻户晓，但至少在相关领域内人尽皆知。但是，很少有人知道苏联的铁幕之下也曾有过人工智能开发活动，尽管有时在这一领域中两种体制之间竞争的激烈程度要低于太空竞赛。本文通过主角 Andrey Leman 及其同事的人生故事，带你回首被世人遗忘的苏联 AI 往事。
从国际象棋到中国围棋，人类与“机器”已经较上了劲。 看过那么多场对战，你是不是也想上手体验一把？ 来来来，简单五步，手把手教你撸一个缩减版的国际象棋AI。 首先，我们来看一些基础概念： 移动生成 棋面评估 Minimax算法 alpha beta剪枝 在每个步骤中，我们将通过一个国际象棋程序技术来改进算法。我将演示每个步骤是如何影响算法的。 你可以在GitHub上查看AI算法的最终版本。 https://github.com/lhartikk/simple-chess-ai 我无法打败
今年，Deepmind的“AlphaGo”在围棋领域的胜利让不少人了解到人工智能的强大。当时有人还认为没有人类棋手的经验，人工智能很难快速达到如今的成绩，但后来推出的AlphaGo Zero却是从0开始，自己学习围棋，又取得超越AlphaGo的成绩。如今Deepmind再次将这种强大的算法泛化，提出了AlphaZero：一种可以从零开始，在多种不同的任务中通过自我对弈，达到超越人类水平的新算法。这种算法可以通过24小时的对弈训练后，就可以在日本将棋和国际象棋领域击败目前业内顶尖的计算机程序（这些程序早就战胜
于是在网上引起了轩然大波。不少人认为，尼曼正是将棋局信息给了“肛珠型”超级计算机，利用它强大的AI能力，分析棋局从而帮助他击败了世界冠军。
△ 1996年2月卡斯帕罗夫与深蓝的首场对决 量子位 | 若朴 编译整理 二十一年前的2月，国际象棋人机大战上演。 IBM的超级电脑深蓝，因与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的对阵而名声大噪。虽然深蓝最终没有赢下比赛，但在这个过程中仍然赢下的两局比赛。这也被认为是此后人工智能(AI)与人类的一系列博弈游戏中，一长串胜利的开端。 然而，深蓝其实并不是在博弈游戏中击败人类的第一个人工智能。这不重要。重要的是从第一次获胜迄今，AI已经在众多人机大战中击败人类，例如围棋和扑克。 人机大战似乎不像一个测试AI的正经方式
大数据文摘出品 作者：Caleb 10月初的一场国际象棋比赛，让19岁的Hans Niemann一跃成名。 相信大家都还记得，这场比赛也让Niemann直接打破了多年位居世界第一Magnus Carlsen在此之前创下了53场“西部不败”的记录。 是的，在所有人看来，这本来是一场没有任何悬念的比赛。 随后，大家都开始怀疑Niemann在比赛中作弊。 毕竟这也不是他第一次了。Niemann也亲口承认了曾在两次比赛中有过作弊行为，他解释说，这是因为他十分想与顶级棋手比赛，于是将作弊视为一条捷径，这是“他一
DeepMind 是 AI 研究实验室，它引入了一种深度学习模型，可以生成具有显著效果的软件源代码。该模型名为 AIphaCode，是基于 Transformers，OpenAI 在其代码生成模型中使用的架构相同。
不知道从什么时候开始，我开始对各种智力游戏非常感兴趣。记得上小学的时候，有一次到同学家玩，第一次看见魔方，转了2个小时没停手，由于要回家吃饭，所以才恋恋不舍地放下了魔方。 象棋是与父亲学的，但他思维保守，布局从不变化，很快就下不过我了。大学时遇见了郝舍长和其他棋友，才知道了什么是象棋高手。工作后参加了几次油田比赛，最好名次为第9，又看了很多专业比赛的棋谱，才明白了业余水平和专业水平的差距之大。 桥牌也是在大学时期学会的，当时数学系的几位同学在学习桥牌，大家凑在一起乱叫牌、乱打牌，慢慢地掌握了叫牌、打牌和记分
给你一个坐标 coordinates ，它是一个字符串，表示国际象棋棋盘中一个格子的坐标。下图是国际象棋棋盘示意图。
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