Node.js从入门到深入，为《Node.js从入门到深入》系列文章的博客文章，欢迎交流学习。by——danhuang Node是什么？ Node是一个Javascript运行环境(runtime)。实际上它是对GoogleV8引擎（应用于Google Chrome浏览器)进行了封装。V8引 擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。Node对一些特殊用例进行了优化，提供了替代的API，使得V8在非浏览器环境下运行得更好。（摘自百度百科） Node.js并非一种语言，而是一个运行环境
我刚学完 Python 语法那会儿，手痒想写个项目展示自己的学习成果。但却不知道写个啥，经过几次失败的尝试和碰壁后认清了现实，发现到自己只是刚学会基本语法，想要从零写个项目还差得远。不知道有多少朋友和我一样，手痒想写个项目。但：
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
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 ：）
如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行判断决策，判断样本属于指定目标的概率，比如人脸识别就是典型的决策式AI，终端设备根据摄像头获取到的人脸图像来进行特征信息匹配，和后台系统中的人脸特征库进行对比来判断当前人脸信息是否在系统人脸特征库中或者是否有权限执行操作。而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。本文主要简要介绍深度学习以及大模型基础内容，后续文章中将会继续深入分析这两方面的技术原理。
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。
作者：常丽君 摘自：网易科技、科技日报 自上世纪五十年代第一个博弈类计算机程序诞生以来，人机之间的博弈从未终止。60多年的博弈和反复超越，成为反映人类智慧的一面镜子，也引发许多人对人工智能发展的担忧。 ◆ ◆ ◆ 从“陪练”到“赢家” 1952年，英国计算机科学家克里斯托弗·斯特拉奇编写出第一个西洋跳棋程序。在50年代中期和60年代初，IBM的亚瑟·塞缪尔开发出了第一个能够“学习”的西洋跳棋程序，已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者，并在1963年击败了美国康涅狄格州的跳棋大师罗伯特·尼尔利。1989年加
本文来自微软研究院AI头条（MSRAsia），AI 科技评论获授权转载，如需转载请联系微软研究院AI头条。
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
（1）用户猜数字 #!/bin/bash # 脚本生成一个 100 以内的随机数,提示用户猜数字,根据用户的输入,提示用户猜对了, # 猜小了或猜大了,直至用户猜对脚本结束。 # RANDOM 为系统自带的系统变量,值为 0‐32767的随机数 # 使用取余算法将随机数变为 1‐100 的随机数 num=$[RANDOM%100+1] echo "$num" # 使用 read 提示用户猜数字 # 使用 if 判断用户猜数字的大小关系:‐eq(等于),‐ne(不等于),‐gt(大于),‐ge(大于等于
（15）编写脚本测试 192.168.4.0/24 整个网段中哪些主机处于开机状态，哪些主机处于关机
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
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
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。
本文介绍了 AlphaZero 是如何利用深度强化学习解决围棋问题的。首先，AlphaZero 在无任何人类指导的情况下，通过自我对弈的方式学会下围棋。然后，它利用蒙特卡洛树搜索和深度神经网络来评估局面和选择策略。最后，通过与人类世界冠军和之前的围棋 AI 进行比较，AlphaZero 证明了其强大的围棋下棋能力。
AI 科技评论报道：今天 DeepMind 悄悄放出了一篇新论文，介绍了一个「AlphaZero」。一开始我们差点以为 DeepMind 也学会炒冷饭了，毕竟「从零开始学习」的 AlphaGo Zero 论文 10 月就发出来、大家已经讨论了许多遍了。 可定睛一看，这次的 AlphaZero 不是以前那个只会下围棋的人工智能了，它是通用的，国际象棋、日本象棋也会下，所以去掉了名字里表示围棋的「Go」；不仅如此，围棋还下得比上次的 AlphaGo Zero 还要好——柯洁在得知 AlphaGo Zero 之后
【新智元导读】 在福布斯的AI系列采访中，Moore发表了对不断演化的人工智能领域的见解，以及AI竞赛中可能的决胜因素。 Andrew Moore于2000年成为卡内基梅隆大学（CMU）的终身教授。2006年，Moore加入谷歌，负责建设一个新的工程团队，作为工程副总裁，Andrew负责公司零售业务部门Google shopping。Moore于2014年回到CMU担任计算机科学学院院长。Moore是计算机科学和人工智能领域最有影响力的人之一。 在福布斯的AI系列采访中，Moore发表了对不断演化的人工智能
在上一篇文章中，我们讨论了在 AI 游戏（主要是五子棋）中，应用 Minimax 算法。在本文中，我们将对该算法进行些改造。虽然它并不适用所有的游戏，但是它可能适用于一般的零和游戏，比如国际象棋，四子棋，跳棋等等...请注意，这些改进中的大部分都是针对特定的游戏。
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
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
还记得AlphaGo碾压人类围棋冠军柯洁、李世石的人机大战吗？最近，商汤科技的象棋机器人与中国顶级象棋大师们展开数场“人机大战”。
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
作为一名 Linux 工程师，会写好的脚本不仅能提高工作效率，还能有更多的时间做自己的事。最近在网上冲浪的时候，也注意收集一些大佬写过的脚本，汇总整理一下，欢迎收藏，与君共勉！
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：
（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。
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...
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？
人工智能的最新进展明确表明，我们的电脑需要有一个道德准则。不同意？想想看：一辆车开车上路时，一个骑自行车的孩子在它的前面突然转了个弯。此时车子能转弯进入逆行车道，撞上另一辆已经在那里的汽车？或者可以转弯偏离道路，撞上一棵树？还是继续向前，撞上那个骑车的孩子？ 每一种解决方案都会产生一个问题：这可能会导致死亡。 这是一个不幸的情况，但是人们每天都要面对这样的情况，如果有一个正在受控的自动驾驶汽车，它需要能够在这样的情况下作出选择。这意味着，我们需要弄清楚如何在我们的电脑里编写道德准则。 杜克大学计算机科学系教
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
所谓程序员，是指那些能够创造、编写计算机程序的人。不论一个人是什么样的程序员，或多或少，他都在为我们这个社会贡献着什么东西。然而，有些程序员的贡献却超过了一个普通人一辈子能奉献的力量。这些程序员是先驱，受人尊重，他们贡献的东西改变了我们人类的整个文明进程。下面就让我们看看历史上12位伟大的程序员。
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！
本文译自Wolfram博客：https://blog.wolfram.com/2021/11/24/the-winners-of-the-2021-one-liner-competition/ Wolfram语言（https://www.wolfram.com/language/）因其简便知名，在Wolfram虚拟科技大会（https://www.wolfram.com/events/technology-conference/2021/）连续举办10届的一行代码大赛就能很好地说明这一点。这个大赛让参赛者们挑战如何在128个字符以内写出尽可能最好的程序（这也是一条推特的原始长度限制）。奖励会授予给三个最好的作品，今年的大赛竞争很激烈，但裁判们还是在参赛作品中选出了值得奖励的作品。
中国象棋是中华民族的文化瑰宝，您找到答案了吗？ 谢谢@笙箫默同学积极的参与并分享了他的答案： 代码：http://o8aucf9ny.bkt.clouddn.com/chessCode.png 结果：http://o8aucf9ny.bkt.clouddn.com/chessLnew.gif 谜底 ---- 答案： 正确答案不唯一，且可行解肯定大于等于46种。 方法一： 采用回溯算法 + Warnsdorf 规则的方法，可获得1种答案。当马的初始坐标位置从 {8,1} 开始（即 x=8，y=1；或者说第8
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Deepmind创始人戴密斯·哈萨比斯是这个时代公认的天才，他不仅是世界AI领域的第一人，还是世界国际象棋大师、电脑游戏设计师、企业家和神经学家，世界范围内再无第二个人能把这些身份融为一体。
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
本文是雷锋网2015年9月份发出的文章，由知社学术圈王鹏编译，原标题《深度学习机器自学国际象棋72小时，媲美国际大师》，文章来源：MIT Technology Review。 谷歌旗下Deep MInd创始人宣布了谷歌在人工智能领域取得重要进展：开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序——AlphaGo，《Nature》杂志也以封面论文的形式， 介绍了AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战。在此之前，有专家提到人工智能机器——“长颈鹿”，它可以通过自学从而像人类那样通过评
谷歌旗下人工智能研究部门DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在英国《金融时报》上撰文，全面阐述了人工智能如何帮助人类在理解未知世界方面取得当前难以想象
今天，Jack Cui 教大家两个算法，帮你搞定不清晰的、褶皱的老照片，黑白照片变彩照。
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。
2016年1月27日，《自然》刊文报道，谷歌公司开发人工智能程序alpha go(阿尔法围棋）以5：0的战绩完胜欧洲冠军，围棋职业二段樊麾。这是围棋人工智能首次战胜人类职业棋手。这在围棋界掀起了一个不大不小的波澜。之所以不大，是因为樊麾并不能代表人类最高水平。另外当时人们对ALPHA GO知之甚少，仅从棋谱上看，仍有不小的瑕疵。 2016年3月9日至3月15日，ALPHA GO在韩国首尔以4：1的战绩战胜人类顶尖棋手，韩国围棋职业棋手李世石九段。如果说战胜樊麾只是ALPHA GO的小试牛刀，人们对ALPHA
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。
【新智元导读】刚刚，OpenAI 宣布了一个大新闻——他们的一个由5个神经网络组成的OpenAI Five，已经开始击败Dota 2的业余玩家队伍。
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。
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。
所谓程序员，是指那些能够创造、编写计算机程序的人。不论一个人是什么样的程序员，或多或少，他都在为我们这个社会贡献着什么东西。然而，有些程序员的贡献却超过了一个普通人一辈子能奉献的力量。这些程序员是先驱，受人尊重，他们贡献的东西改变了我们人类的整个文明进程。下面就让我们看看人类历史上最伟大的12位程序员。
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。
最近一直没有写博客，主要是忙于本人的Node.js的一本书，现在已经大概完善了！基于myweb1.0的开发，为了脱离express框架，并且自我能够学到更多的原生Node.js知识，所以经过一段时间的开发，实现了myweb2.0框架。 myweb2.0新框架的路由处理、静态服务器、session设计和mongodb基类都是基于原生的一些API进行开发实现。在Node.js那边书中会有详细的介绍，并且应用myweb2.0进行一些应用开发，其中包含了：Node.js实时直播系统、Node.js的联网在线游戏中国
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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