萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k Star。 有
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 探索游戏中的迷宫很有趣，然而玩多了就没啥“新鲜感”了？ 没错，如果游戏迷宫差别不大，时间一久就容易熟悉地图，降低了探索的乐趣。 现在，一个“横空出现”的概率编程语言MarkovJunior解决了这一问题： 利用马尔科夫算法，随机生成批量迷宫，没有一个是重复的，你永远也不知道玩到的下一个迷宫长什么样子： 不仅是2D迷宫，就连需要搭建好几层地图的3D迷宫，也能随机生成： 这个项目一出，立刻上了GitHub热榜，不到一周就已经收获2.6k
选自arXiv 机器之心编译 参与：黄玉胜、吴攀 强化学习（RL）和生成对抗网络（GAN）都是近来的热门研究主题，已经在许多领域得到了非常出色的表现。近日，伯克利和 OpenAI 的一项新研究将这两者组合到了一起。在一篇名为《用于强化学习智能体的自动目标生成（Automatic Goal Generation for Reinforcement Learning Agents）》的论文中，研究者提出了一种让智能体可以自动发现目标的方法。机器之心对该论文进行了摘要介绍，论文原文请参阅：https://arxi
本文对随机迷宫生成进行了初步的研究和分析，并给出了两种不同的生成算法。最终的算法结合了图的深度优先遍历。通过对比两种算法之间，可发现，在实际问题中，结合了离散数学的方法往往非更有效率且效果更佳。
选自BAIR 作者：Carlos Florensa 机器之心编译 参与：Panda 强化学习是当前人工智能领域最炙手可热的技术之一。近日，伯克利人工智能研究实验室（BAIR）博客介绍了一种用于强化学习智能体的逆向课程生成（Reverse Curriculum Generation）方法。该方法可以帮助智能体实现更有效的学习，乃至完成其它强化学习智能体无法实现的任务。本研究的论文已经在机器人学习会议（CoRL 2017）上发表，项目代码也已经开源。 论文地址：http://proceedings.mlr.pr
迷宫生成算法在游戏开发和图形学中有着广泛的应用。它不仅可以用于创建迷宫游戏，还可以用于生成有趣的图案。在这篇博客中，我们将使用Python创建一个动态迷宫生成的动画效果。通过利用Pygame库和深度优先搜索算法，我们可以实现一个自动生成迷宫的动画。
说到最早使用算法来生成地图的游戏，或许就是1973年的Maze War[1]这款游戏了。在游戏中，玩家以第一人称视角操控，在一个迷宫里面游荡，时而会遇到敌人进行战斗。虽然以现在人的眼光来看，Maze是款简单粗糙的游戏，但它很大程度上影响了后续第一人称射击游戏的发展；并且也开启了算法生成游戏地图的新纪元。对于那个年代就已经接触计算机的天才们，随手写一份随机迷宫生成算法自然是信手拈来；而对于如今每天接触互联网的我们，如果想写一份类似的随机生成算法，只要在Google上搜“Maze generation algorithm”也就可以了。
这项成果颠覆了原有的AI设计逻辑。 美国东部时间5月9日，《Nature》在线发表了一篇AI研究成果论文，在神经学和人工智能领域引起了轰动。这篇论文由英国DeepMind团队（阿法狗和阿法元的开发者）与University College London（伦敦大学学院）合著。 这篇高度抽象的论文背后，隐含着的是一个事实：AI已经可以生成“网格细胞”的功能，实现像人类一样自动追踪。要知道，网格细胞是人类进化亿万年才有的生命杰作。 虽然千万年来，动物和人类可以轻松的在自然空间中避障、走路，但是其认知和计算基础一直
自顶而下一般采用递归下降方式处理，称为 LL(k)，第一个 L 是指从左到右分析，第二个 L 指从左开始推导，k 是指超前查看的数量，如果实现了回溯功能，k 就是无限大的，所以带有回溯功能的 LL(k) 几乎是最强大的。LL 系列一般分为 LL(0)、LL(1)、LL(k)、LL(∞)。
上回 精读《手写 SQL 编译器 - 语法分析》 说到了如何利用 Js 函数实现语法分析时，留下了一个回溯问题，也就是存档、读档问题。
今天外面的阳光好大好大，虽然温度很低，但是看着午后的阳光就让人想起小时候的和煦、悠闲。
此博客旨在帮助大家更好的了解图的遍历算法，通过Flutter移动端平台将图的遍历算法运用在迷宫生成和解迷宫上，让算法变成可视化且可以进行交互，最终做成一个可进行随机迷宫生成和解迷宫的APP小游戏。本人是应届毕业生，希望能与大家一起讨论和学习～
【新智元导读】浙江大学吴朝晖课题组的研究人员日前在 Scientific Reports 发表论文，描述了一种结合了小鼠和增强学习算法计算机的混合脑机系统，结果证明，被“增强”后的小鼠在学习走迷宫任务中表现出了强大的学习能力，最快 2 次就走出了中途需要进行 6 次决策的迷宫，在视觉和触觉感知受阻的情况下也是如此。研究人员表示，他们的工作成果对智能系统设计有着深远的影响。 神经科学和计算机科学的发展加强了大脑和机器之间的融合，现在可以用机械的方式对生物的感觉、记忆和运动机能进行增强或修复，科学家也做出了动物
GAN的生成——对抗属性，让他一出生就具有强烈的造假能力，GAN最让人熟知的就是臭名昭著的Deepfake。
Abstract Factory（抽象工厂）属于创建型模式，工厂类模式抽象程度从低到高分为：简单工厂模式 -> 工厂模式 -> 抽象工厂模式。
现在的很多游戏中的地图一般采用格子的方式，虽然在表面地图上无法看到实际的格子，但是在地图的结构中专门有一个逻辑层，这个层和地图大小相等，划出很多小的格子，然后在可以通过的地方使用0表示，在有障碍的且不能通过的地方用1或者其他数字表示（如图所示）。有了这个逻辑层之后，实际上自动寻路就转换成了如何在一个二维数组中找出一条从逻辑值为0的地点移动到目标的路径。在寻路之前，我们首先要随机生成这些地图。
命运 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 8600 Accepted Submission(s): 3032 Problem Description 穿过幽谷意味着离大魔王lemon已经无限接近了！ 可谁能想到，yifenfei在斩杀了一些虾兵蟹将后，却再次面临命运大迷宫的考验，这是魔王lemon设下的又一个机关。要知道，不论何
选择排序很简单，遍历所有元素，查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程，可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。
（1）根据用户选择的游戏难度程度来动态生成迷宫地图，迷宫规模为三种，分别是1010、5050、100*100。
这是一个合作类迷宫游戏 Github 项目地址 Day 1. 原型设计 (2014.11.06) 类型：合作 人数：2-3 设定：房间，迷宫 游戏原型 141109GameProto.png 玩法：
简介 人类创造迷宫的历史至少可以追溯到 5000 年前：1986 年人们在意大利西西里岛上发现了一幅绘制于公元前 3000 年的迷宫的史前壁画。希腊神话中，克里特岛国王米诺斯的儿子，半人半牛怪物的弥诺陶洛斯，就被关在克诺索斯的一座迷宫里。中世纪的英国则流行草坪迷宫，也就是把草坪栽种成迷宫的样式。清朝乾隆年间，圆明园里仿照欧洲的迷宫，用四尺高的雕花砖墙造了一座中西结合的迷宫花园：万花阵。下图是清内府宫廷满族画师伊兰泰所作的《西洋楼透视图铜版画》中的一幅，描绘的就是圆明园里的万花阵迷宫。 在这篇文章里，我将介
AI科技评论按：随着强化学习在机器人和游戏 AI 等领域的成功，该方法也引起了越来越多的关注。在近期 GAIR 大讲堂上，来自清华大学计算机系的博士生冯珺，为大家介绍了如何利用强化学习技术，更好地解决自然语言处理中的两个经典任务：关系抽取和文本分类。 本文根据视频直播分享整理而成，内容若有疏漏，以原视频嘉宾所讲为准。 视频回放地址：http://www.mooc.ai/open/course/318（点击阅读原文直达） 在关系抽取任务中，尝试利用强化学习，解决远程监督方法自动生成的训练数据中的噪音问题。在文
1：生成R.java类文件：Eclipse中会自动生成R.java，ant和命令行使用androidSDK提供的aapt.exe程序生成R.java.
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-161 Abbott’s Revenge(C++写法)
前言：你好，欢迎来到我的博客。我是一个热爱编程的人，特别喜欢用Python这门语言来创造一些有趣的图形项目。在这篇博客中，我将和你分享一些我用Python写的小的图形项目，包括它们的原理，代码和效果。我希望你能从中学到一些有用的知识，也能感受到编程的乐趣。如果你对我的项目有任何问题或建议，欢迎在评论区留言，我会尽快回复你。让我们开始吧！
3、选定表格第一列，菜单栏点击“数据”-“分列”-“固定宽度”，然后一直点击“下一步” 直至完成
🏆本文收录于 《Spring Boot从入门到精通》 ，专门攻坚指数提升。
强化学习作为机器学习算法的一种，其模式也是让智能体在“训练”中学到“经验”，以实现给定的任务。但不同于监督学习与非监督学习，在强化学习的框架中，我们更侧重通过智能体与环境的交互来学习。通常在监督学习和非监督学习任务中，智能体往往需要通过给定的训练集，辅之以既定的训练目标（如最小化损失函数），通过给定的学习算法来实现这一目标。然而在强化学习中，智能体则是通过其与环境交互得到的奖励进行学习。这个环境可以是虚拟的（如虚拟的迷宫），也可以是真实的（自动驾驶汽车在真实道路上收集数据）。
eg. 小明编写了一个类：com.baidu.java.bean.Student implements Serializable 小红编写了一个类：com.baidu.java.bean.Student implements Serializable 不同的人编写了同一个类，但“这两个类确实不是同一个类”。这个时候序列化版本就起上作用了。 对于java虚拟机来说，java虚拟机是可以区分开这两个类的，因为这两个类都实现了Serializable接口，都有默认的序列化版本号，他们的序列化版本号不一样。所以区分开了。（这是自动生成序列化版本号的好处）
mybatis自动生成插件(mybatis-generator)可以自动生成xml文件和dao文件。这样就大大减少了我们重复编码工作。只需要把精力集中在核心业务上面。
本文以Spring整合MyBatis环境下,介绍MyBatis逆向工程自动生成pojo，mapper,dao的Java类。MyBatis的一个主要的特点就是需要程序员自己编写sql，那么如果表太多的话，难免会很麻烦，所以mybatis官方提供了一个逆向工程，可以针对单表自动生成mybatis执行所需要的代码，一般在开发中，常用的逆向工程方式是通过数据库的表生成代码。下图为逆向工程依赖的jar包。
选文 | 吴佳乐 翻译|黄念 校对|冯琛 姚佳灵 作者 |Mike Bostock 素材来源 | bost.ocks.org 独立心灵的力量被高估了……真正的力量源自于外部能提高认知能力的帮助。 ——唐纳德 本文重点研究算法。然而，这里讨论的技术适用于更广泛的问题空间：数学公式、动态系统、过程等。基本上，任何需要理解代码的地方。 那么，为什么要可视化算法呢？甚至为什么要去可视化呢？这篇文章将告诉你，如何利用视觉去思考。 算法是可视化中一种迷人的用例。要将一种算法可视化，我们不只是将数据拟合到图表中，况且也
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package com.example.testqqclient; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.io.PrintWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.Socket; import android.app.Activity; import android.os.AsyncTask; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import android.os.Message; import android.view.View; import android.view.View.OnClickListener; import android.widget.Button; import android.widget.EditText; import android.widget.ProgressBar; import android.widget.TextView; import android.widget.Toast; public class MainActivity extends Activity implements Runnable { private TextView textview1, textview2; private EditText edittext; private Button button; private PrintWriter writer; private BufferedReader reader; Socket socket; private Handler handler; private String write = ""; @Override protected void onStart() { // TODO 自动生成的方法存根 super.onStart(); } @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); textview1 = (TextView) findViewById(R.id.textView1); textview2 = (TextView) findViewById(R.id.textView2); edittext = (EditText) findViewById(R.id.edittext); button = (Button) findViewById(R.id.button1); Thread t = new Thread(this); t.start(); handler = new Handler() { @Override public void handleMessage(Message msg) { // TODO 自动生成的方法存根 if (msg.what == 0x11) { textview2.setText("老人端发来的：" + msg.getData().getString("reader") + "\n"); } super.handleMessage(msg); } }; button.setOnClickListener(new OnClickListener() { @Override public void onClick(View v) { // TODO 自动生成的方法存根 write += edittext.getText().toString() + "\n"; textview1.setText("本人自己写的:" + write); writer.print(edittext.getText().toString() + "\n"); writer.flush(); edittext.setText(""); } }); } @Override public void run() { try { socket = new Socket("localhost", 8100);
Lombok在java开发者当中作为比较知名的自动代码生成工具，经常用来自动生成set方法、get方法、equals 方法、 hashCode 方法、构造函数方法、log变量生成等。
或许深谙开发工作的老鸟会风轻云淡地说：“淡定，淡定！哪个系统不是这样开发的呢？只要需求总在变化，这些问题就是不得不存在的技术债，慢慢还吧！”说罢，继续为了追求进度疯狂写代码，制造更多总也偿还不完的技术债。直到有一天，当他接手这样一个满目疮痍的软件系统时，也开始了比以上抱怨还要激烈的哀嚎！
高级码农一定要学会利用工具，不管是插件还是AI，都要熟练掌握，借助它们快速完成工作，才有更多的实际学习探索其他领域。插件和AI相当于码农的飞机和坦克，有核武器不用非要使用小米加步枪，那肯定是硬刚不过的。今天给大家推荐几款常用的优质的插件，旨在快速帮大家完成这80%体力代码，将更多的时间投入在核心功能的开发，告别加班，告别996！
最近发现了一个非常好用的库，叫做Lombok，它可以帮助我们简化一些Java代码的编写。我试用了一下感觉非常好用，所以来介绍一下。
你问一个人听过哪些算法，那么深度优先搜索(dfs)和宽度优先搜索(bfs)那肯定在其中，很多小老弟学会dfs和bfs就觉得好像懂算法了，无所不能，确实如此，学会dfs和bfs暴力搜索枚举确实利用计算机超强计算大部分都能求的一份解，学会dfs和bfs去暴力杯混分是一个非常不错的选择！
安装 可以通过PyPi安装 或者通过Git 为什么你需要这个库？ 问：我是一个Python迷，并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画，然后把我的成果展示给其他人呢？（我知道tkinter, pyglet 和 pyqt，但是它们很难发布给别人看） 答：现在，你可以使用库gifmaz来做这件事了，它有一些很好的特性： 1、它是纯Python编写的，没有第三方依赖，只使用内置模块！（如果你想把动画嵌入图片，那么你需要PI
问：我是一个Python迷，并且对迷宫的生成和迷宫解决的办法非常感兴趣。我很羡慕别人能够做出生成迷宫的动画。我如何能够用Python自己做一个迷宫动画，然后把我的成果展示给其他人呢？（我知道tkinter, pyglet 和 pyqt，但是它们很难发布给别人看）
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
现在我们看一下这两个实战项目， 一个AIDLTest项目， 还有一个AIDLDemo项目， AIDLTest项目可以 单独用于测试同一个进程内的Service基础运作， 当然这里咱们要表演一个IPC（进程间通信）过程， 即， 从AIDLDemo项目中， 访问到AIDLTest项目的MyService； 【即跨APP、跨进程通信访问】 下面是AIDLTest项目的AndroidManifest， 我们给MyService一个action标签， 以及记下来AIDLTest项目的包名，待会儿需要用到！
所谓环形迷宫，是指下图这样的一幅迷宫，用一笔就可以绘制完成： 1 初步画法 它的走法是从中心走到最外面或者反过来，从最外面走到中心。这样的迷宫特点很鲜明，它拓扑上与一个圆同构，或者叫同伦。然后的问题是开口，我们自然希望开口具备某种特征。我选择的特征是：若最内层的圆半径为 1，那么所有开口之间的距离也是 1。带缺口的圆的绘制其实是圆弧，自然的一个问题是问缺口的圆弧弧度是多少，使得圆弧两端之间的距离是 1。假设半径为 n，那么若弧度为 x，则这个特征可以表示为如下方程 解这个方程可得到 x： 当然在构建迷宫的时
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是实现强人工智能的方法之一，在智能体（Agent）与环境的交互过程中，通过学习策略（Policy）以最大化回报或实现特定的目标。在实际应用场景中，RL 面临一个重要的问题：agent 无法得到足够多的、有效的奖励（Reward），或者说 agent 得到的是稀疏奖励（Sparse Reward），进而导致 agent 学习缓慢甚至无法进行有效学习。
然而，当数据达到一定程度，我们使用简单的方法肯定会爆炸的，各种TLE(超时)，不分析原因还会一直提交一直TLE。就可能需要一些特殊的巧妙方法处理，比如各种剪枝、优先队列、A*、dfs套bfs，又或者利用一些非常厉害的数学方法比如康托展开(逆展开)等等。而今天，我们谈谈双向bfs。(通常可以将时间复杂度优化为原时间的根号级别)
相信大家都玩过迷宫的游戏，对于简单的迷宫，我们可以一眼就看出通路，但是对于复杂的迷宫，可能要仔细寻找好久，甚至耗费数天，然后可能还要分别从入口和出口两头寻找才能找的到通路，甚至也可能找不到通路。
Lombok 通过提供简单的语法注解形式来帮助简化消除一些必须有但显得很臃肿的 java 代码。典型的是对于 POJO对象的简化（如自动帮我们生成Setter和Gett… 概述 Lombok 通过提供
这个系列主要记录一些最近探索过程中有意思的算法, 可能整体都比较简短杂乱, 希望有用. 目前的探索方向集中在程序性内容生成机制上. 本篇是基本的迷宫生成算法的介绍, 包含DFS法和BFS法, 下面是这篇文章主要的参考资料
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