森七为各位宅在家里的朋友分享几款超炫经典的HTML5游戏，让我们在不仅获得快乐的同时又可以学到新鲜的HTML5知识，一起来看看吧。 1、HTML5版切水果游戏 HTML5游戏极品 这是一款
HTML5因其跨平台性的特质已逐渐成为网络游戏开发的热门新技术。过去，flash多媒体应用可以用来构建线上游戏，也是小游戏的主流形态，但是随着HTML5的到来，改变了线上游戏的构建方法，用HTML5制作游戏相比flash更加灵活方便。
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GitHub作为程序员们的开源宝库，有着很多非常好的项目。对于初学者来说，游戏有着一种特殊的魅力。今天统计了GitHub上比较有趣的10个开源小游戏，其中有许多可以称之为经典。笔者是一名90后，《贪吃蛇》、《坦克大战》、《超级马里奥》和《太空侵略者》作为儿时的玩伴，陪伴笔者度过了很多时光，给笔者带来了非常多的回忆。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 坐着打游戏也能减肥，你敢信？ 50名玩家在实验中用智能穿戴设备测量玩游戏时的卡路里消耗，结果让人不可思议： 在2小时游戏中，男性玩家平均消耗420千卡热量，女性玩家还要更多一些，平均472千卡。 相当于玩2小时游戏消耗掉一杯600ml奶茶（正常糖）或1升可乐的热量了。 要知道，他们测试的可不是健身环这种需要身体动起来的，而是坐在电脑前玩《FIFA》（足球游戏）和《使命召唤：战区》（吃鸡游戏）。 脑力活动耗能超乎你想象 这项研究来自Stakeste
选自freeCodeCamp 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理，并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现，是入门深度强化学习的不错选择。 GitHub 链接：https://github.com/JannesKlaas/sometimes_deep_sometimes_learning/blob/master/reinforcement.ipynb 去年，DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比
大数据文摘作品 编译：余志文、大饼 大家好，我叫摩西。这是我第一次写博客，主要分享下我的编程经验。 国际象棋教给我的道理 我爸爸从小就下国际象棋，小学6年级就拿到俄勒冈州亚军。在我6岁那年，他开始教我。我也喜欢下国际象棋，因为我觉得它是解决问题的一种途径。但每次和爸爸下，我都输，有一次爸爸说只要我能赢，他就给我50美元。于是我开始在微软titans平台练习，每次都有些进步。后来我打败了四级选手，之后又玩了85局赢了五级选手。我喜欢上了国际象棋，并且每天都去挑战我爸爸。直到后来爸爸说他除了周一其余的时间不再跟
【新智元导读】人工智能在象棋、围棋甚至扑克等“零和”博弈中都已经超越人类，但迄今对机器相互“合作”以取得所有人利益最大化的研究不多。杨百翰大学的这项研究发现 S# 算法能够学会100%合作，有助于自动驾驶、无人机、自动化武器等的研究。 计算机第一次教会它们自己如何在游戏中进行合作，其目的是让所有玩家都能得到最好的结果。研究人员说，这项突破远比训练人工智能在诸如国际象棋或围棋之类双方要么输要么赢的比赛中取胜更加困难。这些进展有助于进一步增进人机合作。 20年前，超级计算机“深蓝”在国际象棋比赛中赢了当时的世
今天周五啦！晓衡给大家推荐一波社区精品资源，不论是学习还是娱乐相信都能对你有所帮助。
Syncthing 是一个持续文件同步程序，它在两台或多台计算机之间同步文件。该项目的主要功能和核心优势包括：
强化学习（Reinforcement learning，RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈，就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo，且没有采用任何的人类经验作训练数据（至少DeepMind坚持这么认为，嗯）。 昨天，GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero，具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有： 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识，也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法，GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发，
来源：新浪科技 作者：DeepTech 现代文明和科技已经使得我们的直觉不断退化。绝大多数人都没有意识到直觉的价值甚至没有意识到它的存在。作为复杂计算的基础，直觉是一种很容易被忽视的非常规方法。这种非常规性使得许多研究人员忽视它的潜力。 本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201712/373152.htm 我在人工智能领域所做的工作围绕“先进的认知机器将使用直觉作为其智力基础”这一想法。我们人类的思想为一般化的智力提供了充足的证据。人类本质上是直觉机器，而我们
OpenAI 推出视频生成模型 Sora 已经一周的时间了，热度不减，作者团队还在持续放出让人眼前一亮的视频。比如「一群爱冒险的小狗探索天空废墟的电影预告片」，Sora 一次生成并自己完成剪辑。
大数据文摘作品 作者：Rich Haridy 编译：Niki、笪洁琼、刘涵 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）。 终于，在1997年深蓝成功打败了卡斯帕罗夫，这是历史上计算机第一次在一对一的比赛中打败人类的世界冠军，此事在当时引起了众人极大的恐慌，由此也产生了许多在至今来看也不过时的科幻电影。 而到了2017年，当阿尔法狗打败柯洁的消息传出来之后，众人却安心当起了吃瓜群众，并没有掀起多大的
当然，我做的这个联机对战象棋，目前没有动画和炫酷的特效，没有语音和BGM，其实不算是一款小游戏，更像是一个工具。
Cataclysm：Dark Days Ahead 是一个回合制的生存游戏，设定在一个后启示录世界中。尽管有些人将其描述为 “僵尸游戏”，但 Cataclysm 远不止于此。在这个残酷、持久、程序生成的世界中努力生存下去吧！搜寻死亡文明的遗物，找到食物、装备或者幸运地发现一辆油箱满满的车来逃离危险。与各种强大怪兽作斗争，从僵尸到巨型昆虫再到杀手机器人以及更奇异和致命的东西，并对抗其他想要你拥有之物的人...
NGINX在网络性能方面处于领先地位，这一切都是由于软件的设计方式。尽管许多Web服务器和应用程序服务器使用简单的线程或基于进程的架构，但NGINX具有复杂的事件驱动架构，使其能够在现代硬件上扩展到数
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。
今天凌晨，OpenAI通过官方博客宣布了其在Dota对抗上的新进展——由五个神经网络组成的团战AI团队，在5v5中击败了业余人类玩家，并表示，将有望挑战顶级专业团队。
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。
用AI攻占了国际象棋和围棋高地之后，DeepMind在第一人称射击游戏（FPS）上也有了新进展。
一个朋友咨询想自己做一个游戏平台，特别提到棋类的完善。在游戏概念发展上，要比目前的游戏平台全面，跟上时代潮流。比如拿国际象棋来说，要引入近几十年国际象棋发展中，产生的新概念。
第二章：文本(book) 知识点： 1. \\：（HTML）==下划线==，用来显示已经插入文档中的内容。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> My favorite color is blue red! </body> </html> 2.\\<
My favorite color is blue red!
之前自己编写过一点关于棋类游戏的代码，所以对于这类游戏的大致构成也算是有一些肤浅的认识，前一阵子突然想到应该将这些个零散知识好好总结一番，以算作为自己学习的一点交代。可恨这不总结还好，一总结才发现自己以前自认为通晓的知识原来还是一知半解，更是发现了一堆自己先前遗漏的知识，唉，真可谓学海无涯啊......不过本着学习“八成”原则（这是我前阵子看过的一本书中的观点，感觉还是颇为心有戚戚的，意思大抵是学习过程中不要太过求全求通，慢慢学下去自会变全变通，书名曰《超级学习法》，是本老书了，作者是一名日本的教授，具体姓氏已经不记得了，有兴趣的朋友可以Google看看），自己还是就着多有纰漏的知识储备总结了起来，并且还煞有其事的编写了一些代码，本想借着这篇博文写一写自己总结来的看法，但后来想想与其自己肤浅的在这搬运知识，还不如将自己在学习过程中参考的一些文献介绍给大家，毕竟这原版终归要胜过盗版啊 ：）
选自kdnuggets 作者：Mateusz Wyszyński 机器之心编译 参与：Panda 本文解读了蒙特卡洛树搜索算法背后的概念，并用一个案例说明了欧洲航天局使用该算法来规划星际飞行的方法。 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。 DeepMind 的开发者将来自机器学习和树搜索的不同技术结合到一起而实现了这一结果。
最近正在做一个人工智能的中国象棋，所以不可避免的接触到了博弈论，因为考虑到以后还会有所涉及 (alpha-beta search)，所以写成了一片文章
【导语】我们从 12 月里近1400篇机器学习文章进行了排名，并挑选出最受大家关注的十篇文章。这些文章的内容主要是由 Google、DeepMind、OpenAI 等科技公司发布的自家在机器学习领域最新技术研究，比如 AlphaZero、CoinRun、NLP 模型（BERT、ELMo、co）、Pixel Camera 的夜视功能技术、Go-Explore、YOLO with OpenCV 等主题。
阿尔法元（AlphaZero）诞生一周年之际，《科学（Science）》杂志今天以封面文发布了阿尔法元（AlphaZero）经过同行审议的完整论文，Deepmind创始人兼CEO哈萨比斯亲自执笔了这一论文。
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。
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。
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。
四通道的内存有提升，但是性价比不是很好，如果是发烧友那不需要考虑什么了，如果是实用主义者四通道带来的性能的提升可能不会在使用中有太多的明显的感受。
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
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）。
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。
【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。
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero，它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋，且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习，在每种游戏中挖掘数千万种走法，迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越，但离真正的人类智能还有很长的路要走。
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
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
大数据文摘作品 作者：姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间，阿尔法狗又进化了，这次不光可以玩围棋，不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗（AlphaGo）和阿尔法狗元（AlphaGo Zero）称霸围棋世界后，当地时间周二晚，DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元（AlphaZero）系统，它可以训练自己在棋盘，将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能，所有这些都在一天之内完成，并且无需其他干预，战绩斐然： 4个小时成为了世
金磊 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 郭晶晶家的象棋家教——没错，就是商汤AI象棋机器人“元萝卜”（SenseRobot），近日正式现货发售。 从近2个月前开始预售的那刻起，各种讨论就萦绕在它周围： AI象棋机器人水平怎么样？作为实体机器人，和网络下棋AI有什么差别？具体实用性，会让它买后不久就搁置吃灰，还是真的能与它长期对弈，畅快厮杀？ 以及，真的会有人买它吗？ 得到答案是肯定的。数据体现，预售阶段元萝卜就售罄；发货首日，官方旗舰店已经有头一批吃“萝卜”的人，写下或长或短的用户体验
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序，该程序在一天内自学成才，并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU，训练了70万步，并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态，并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色，但它仅关注棋类游戏，而不涉及其他领域，并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破，但仍需进一步研究以解决其局限性。"
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。
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
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
📷 美国数学协会的每一期《数学视野》（https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons）都会向读者展示一些难题，2021 年 4 月的一期包括由新
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