Python功能十分强大，从科学计算到人工智能，当然Python还可以编写游戏代码喔，虽然不是主流，但是是否应该了解一下呢？茶余饭后，编写一个很有趣的小游戏，编程半小时，能玩一整天，不断的调整游戏参数，你会发现越来越有趣，正如你敲下几行代码，程序就按照你规定的法则运动起来，这样抽象控制具体的现象会让你爱上游戏编程。下面让我分享一下我编写的十分简单的打乒乓球小游戏。
HTML5有望成为网络游戏开发的热门新平台。HTML5游戏能够运行于包括iPhone系列和iPad系列在内的计算机、智能手机以及平板电脑上。今天，我们加入HTML5游戏开发的急先锋，明日将成为时代的弄潮儿。
（VRPinea 4月29日讯）最近，刘畊宏的毽子操风靡全国。各行各业、男女老少都纷纷打卡跟练。不少人表示，现在一听到周杰伦的《本草纲目》，就感觉DNA动了。在此之前，也有一项老少皆宜的国民运动，便是乒乓球。
不，这个问题有一个真正的答案。这都要归功于一个名为DishBrain的神经网络系统。
大数据文摘出品 作者：Caleb 人鱼线马甲线我想要，腰间赘肉咔咔掉。 近日，在国内再度面临疫情的严峻考验时，刘畊宏与妻子通过平台直播跳健身操，短短一周左右时间，就吸引了4000万粉丝观看。 近30天，刘畊宏直播累计观看人次超1亿，单场直播最高达4476万观看，创下了2022年抖音直播的最新纪录。 刘畊宏引领的这场跳操潮流，从80岁“刘畊宏女孩”，到幼儿园小朋友，可以说是收割了各个年龄段的观众。 文摘菌今天要说的虽然不是跳操，但也是一项老少皆宜，在国内广泛普及的一项国民运动—— 乒乓球。 此前根
1 1 导读 128个或更少的字符用Wolfram语言能够创造什么样的惊喜？下面小编带领大家来欣赏在Wolfram Blog中发表的2016年Wolfram One-Liner大赛获奖者们的部分作品。
【新智元导读】近日，Cortical Labs开发了一种微型人类大脑——盘中大脑 (DishBrain)。AI要90分钟才学得会的「乒乓球」游戏，这个「大脑」仅仅用了5分钟就玩得有模有样了，不由得让人细思极恐：缸中之脑要成真的了？
随着移动设备的不断更新和传播媒介的升级迭代，人们对“内容”的需求也达到了前所未有的高度。从早年的网络文学，到后来的电视综艺和影视剧，如今又延伸到体育赛事。[原开头有点长，改短一点直奔体育ip主题]体育IP成为了全民热点话题。从奥运会、世界杯、欧洲杯、英超、NBA到意甲、四大满贯网球赛、中超， 中网CBA、极限格斗，甚至砂板大奖赛等都成为了资本和消费者讨论的对象，各种新玩法也层出不穷。巨头创业者们如何如此迷恋体育赛事IP，热闹之下，又该如何变现？
在正式论文里则描述为体外神经网络 (In vitro neural networks)
开始界面其实很简单，只需要定义两个按钮，然后当检测到玩家点击按钮时，将按钮对应的值传到接下来的游戏主循环中即可。代码实现如下：
蛮挫败的，所以我决定建立一个深度Q网络，用这个网络学习如何在任一电子游戏中打败我的妹妹。
上周，Facebook CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）在其加州总部里和印尼总统Joko Widodo打了20分钟零重力乒乓球，这是一款通过虚拟现实（VR）头盔玩的乒乓球游戏。 本月初，新加坡总理访问了Facebook在门洛帕克的新总部，他也不知不觉地走进了扎克伯格办公室隔壁的VR房间，并体验了一番Oculus Rift。不过，这位新加坡总理倒是对虚拟恐龙更感兴趣。所以，扎克伯格在描述他与印尼总统的乒乓球游戏时，讲的是他们两人如何一起花费20分钟来共同完成一些事情。“虚拟现实中，用户在
乒乓球机器人的开发项目启动后不久欧姆龙工程师就能够依据传感器和控制器的计算，控制机器挥拍。 不过，虽然进行了多次尝试，机器人总是无法将球击回，甚至接不到球。如果是两人对垒，很容易完成连续对攻，而人与机器的对决则需要高水平的技术才能实现。 过程是这样的。首先，传感器检测到有球打过来，然后计算出如何击回。控制器再根据计算数据控制机器人击球。这种控制必须是极其精准的，要在1/1，000秒给出回球方案，整个对攻才能完成。 柴田工程师(Yoshiya Shibata)负责开发乒乓球机器人，他回忆说开发过程中最困
2020年真的是太难了！突如其来的疫情让所有人措不及防。从年初的爆发发展至今，疫情虽然得到了有效的控制，但并没有完全消除。目前国外疫情重灾区主要以美国、印度为主，国内疫情虽然得到了有效控制，但还是有小规模的爆发和持续不断的境外输入。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 一个人怎么练习乒乓球？或许这事你可以问问谷歌。 最近，谷歌又玩新花样，这回是乒乓球机器人AI 项目，号称和人类对战时能够连续接球340次？！ 要知道，让解说员激动到破音的「乒乓球史上最疯狂一球」——许昕和朱霖峰超级对拉名场面也就止步于 42 板。 裁判：你不要过来啊啊啊。。。 在乒乓球比赛中，首要的就是速度和精度，这对学习算法提出了很高的要求。同时，这项运动具有高度结构化（具有固定的、可预测的环境）和多智能体协作（机器人可以与人类或其他机器人一起对打）两大特点，使其成为研究人
前日，大名鼎鼎的《Raw Data》游戏开发商Survios推出了其第二部作品《Sprint Vector》。据悉，这是一款VR竞速游戏，Survios宣称这款游戏能“大大刺激你的肾上腺素”，这看的小
游戏，大家一定不陌生，那么有没有想过游戏是怎么做出来的呢？作为一个与代码打交道的人，都知道是用一行一行代码堆积出来的。今天，大家就跟小编一起来用代码敲出一款属于自己的游戏吧！
我能想到最浪漫的事，就是和你一起慢慢变胖~在VRPinea这个充满爱的大家庭之中，在胖胖的缪老板的带领之下，我们公司的每个小伙伴胖了不止5斤，脸上还都挂着“幸福肥”！但随时怀揣着高要求严标准的小编，看
它是Pager，一只9岁的恒河猴，来自Neuralink，最近它刚刚get了新技能——用意念玩乒乓球游戏。
场景描述：近日，全球首台智能乒乓球发球机器人诞生，这款机器人将进行乒乓球的辅助教学工作。除了发球外，它还具备运动轨迹与动作分析能力，让训练数据化、智能化。
先用concat_ws函数将将星座和血型用“，”连接后group by 用collect_set函数对name聚合，用concat_ws函数对聚合后的name用“|”分割
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：LRS 【新智元导读】对于多任务场景来说，最大的难点就在于如何找到多个任务之间相互关联的部分。Google Brain团队在NeurIPS 2021上发表了一篇论文，提出一个亲和力指标，能将训练速度提升32倍，直接少训练2000个小时，相当于省了6200美元！ 通常情况下，一个机器学习模型一次学习过程中只针对一个任务进行训练。例如语言模型的训练只有一个任务，就是在给定单词的上下文来预测下一个单词的概率，目标检测的任务就是识别图像中所有可能存在的
机器人拥有灵巧的可操作性、腿部运动灵活、抓握能力出色…… 已被广泛应用于各种挑战任务。但在与人类互动紧密的任务中，机器人的表现又如何呢？就拿乒乓球来说，这需要双方高度配合，并且球的运动非常快速，这对算法提出了重大挑战。
http://data.iresearch.com.cn/iRIndex.shtml
前几天在地铁上看到一道题：12个乒乓球，一个次品，用无砝码天平称三次，找出次品。
"前段时间受到shadow和博文的邀请，先后在mixlab和川美做了一个简单的小分享，希望我能够说说关于我在做一些有趣的事情和想法，也是接着这个机会，也是把好久没有整理的东西稍微整理了整理。"
球类比赛中，经常能看到基于高速摄像头的鹰眼或者VAR（视频助理裁判），这类技术的应用可以避免裁判主观判断引起的争议，提高竞技体育的公平性，但由于成本较高，在小级别赛事和日常训练中难以推广。
假定有10个乒乓球，每个乒乓球上写有一个数字，分别为1-10，然后放到一个箱子中，每次往外不放回的抽取一个乒乓球，记录乒乓球上的数字，直到抽完为止，用程序实现该过程。
外观模式又称：门面模式、Facade。外观 是一种 结构型设计模式，能为程序库、框架或其他复杂类提供一个简单的接口。这么说你肯定会懵，简单接口？啥？？？。在面向对象框架中我们使用的各种扩展包，就巧妙的利用了门面模式，大部分拓展包我们都只要引用他的 一个类 就可执行 所有的方法，看拓展包源码你会发现源码文件这么多类？怎么我们使用时只要引入一个类？？？这其实就是 外观模式，将所有的内部类封装成一个类，供外部使用。
机器学习算法是从数据中产生模型，也就是进行学习的算法。我们把经验提供给算法，它就能够根据经验数据产生模型。在面对新的情况时，模型就会为我们提供判断（预测）结果。例如，我们根据“个子高、腿长、体重轻”判断一个孩子是个运动员的好苗子。把这些数据量化后交给计算机，它就会据此产生模型，在面对新情况时（判断另一个孩子能不能成为运动员），模型就会给出相应的判断。
OpenAI是一家由诸多硅谷大佬在2015年联合创立的公司，SpaceX的传奇CEO“钢铁侠”马克斯便是联合创始人之一。和Google旗下开发出AlphaGo的Deepmind公司一样，OpenAI研究重心也放在了前沿的机器学习技术，尤其是强化学习。与DeepMind不同的是，OpenAI会将其研究成果进行开源分享，让更多人拥有和使用AI。其著名的Gym工具包，为强化学习研究者提供了优质的实验载体，给大家测试强化学习算法提供了一个绝佳的环境。
大概率情况下，要么是工业级/服务级机器人，以机械臂、简单驱动型为主角，不讲究外形美观，动作也往往不怎么连贯，常常被冠以“人工智障”的美称；
谷歌大脑给自家的强化学习AI，建造了一个有的放矢的高效学习环境：基于视频预测的模拟器SimPLe。
欧姆龙的乒乓球机器人已经升级到第四代，名叫Forpheus，如果你仅仅把它看作是一个陪练乒乓球的机器人，那就太小看它了。它可以读懂你的身体语言，并评估你的能力，给你提供建议和鼓励。 欧姆龙自动化开发Forpheus技术的专家Keith Kersten表示，“它会尝试去理解你的心情以及你的打球技能，并预测你的下一个动作。” Kersten说，“我们并不售卖乒乓球机器人，只是通过Forpheus展示技术如何与人合作。” 在本周举行的消费电子展上，欧姆龙展出了Forpheus，旨在展现机器人如何通过获得“情商
运动员和教练案例图解 文字分析和示例代码如下： 1 /* 2 运动员和教练案例： 3 乒乓球运动员和篮球运动员。 4 乒乓球教练和篮球教练。
乒乓球作为国球，不仅仅是在奥运等众多赛场上为中国收纳了多枚奖牌，更是在民间广为大家所好。在上一篇博客中主要讲述了马格努斯力在乒乓球的运动过程中的应用，并且从俯视图的角度看到了乒乓球的各种旋转下的弧圈轨迹。本文主要讲述的是空气阻力对乒乓球的运动过程的影响。
在这个视角下，我们可以很明显的看到乒乓球在空中划出来一道优美的弧线，这就是许昕拉出来的正手弧圈球。在其他的球类运动中，比如足球运动，也存在类似的现象，叫香蕉球或者弧旋球。关于这一现象的原理，我们一般解释为马格努斯效应。就是在球体的运动过程中，如果球体不仅仅是带有前进的速度，如果再加上一个球体自身的旋转，就会在流体中产生一个与角动量和速度平面相互垂直的作用力。具体公式可以参考如下由NASA提供的Kutta-Joukowski理论：
是在两个月大的猪的大脑中植入硬币大小的Neurallink设备，成功读取它的大脑活动？
实践刚学两天的python爬虫 乐乐课堂视频爬取 import re from datetime import datetime from os import error from urllib import request, error try: page = 1 video_url = [] code = 0 file_number = 1 pages = 10 cid = 275359 for a in range(pages):
北京冬奥会即将开幕，全民健身如火如荼。2020年夏季奥运会有46项体育项目，2022年冬奥会有15项体育项目，丰富的项目涉及的姿势标准也各有区别。运动员如何科学地进行体育锻炼、准确矫正健身动作？教练员如何借助技术提供更智能化的训练和战术分析？体育视频行业如何高效定位精彩片段，分享更多精彩运动瞬间？“AI+体育”正在交出答卷。
变量对象与堆内存 因为JavaScript具有自动垃圾回收机制，所以对于前端开发来说，内存空间并不是一个经常被提及的概念，很容易被大家忽视。特别是很多不是计算机专业的朋友在进入到前端之后，会对内存空间的认知比较模糊，甚至有些人干脆就是一无所知。 当然也包括我自己。在很长一段时间里认为内存空间的概念在JS的学习中并不是那么重要。可是后我当我回过头来重新整理JS基础时，发现由于对它们的模糊认知，导致了很多东西我都理解得并不明白。比如最基本的引用数据类型和引用传递到底是怎么回事儿？比如浅复制与深复制有什么不同？
词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency，TF-IDF）是一种常用于文本处理的统计方法，可以评估一个单词在一份文档中的重要程度。简单来说就是可以用于文档关键词的提取。
这类估算问题，被称为费米问题，是以科学家费米命名的。为什么面试会问这种问题呢？
近年来，人工智能和机器人技术已经取得了长足的进步，并且从特定的工业用途，拓展到了更广阔的应用场景。近日，日本企业欧姆龙（Omron）展示了一台可与真人对战的 AI 乒乓球机器人 —— Forpheus 。那么它的战斗力如何呢？请接着往下看。 与此前的 TrainerBot 类似，Forpheus 可以让你产生一种“棋逢对手”的快感。从 2014 年的初代机型相比，当前它已经进化到了第四代。 Forpheus 这个名字，其实是‘探索未来采用中华理论的协调自动化欧姆龙机器人技术’（Future Omron
首先后面一层作为预测分类的输出节点，每一个节点就代表一个分类，如图所示，那么这7个节点就代表着7个分类的模型，任何一个节点的激励函数都是：
在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。 这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。通常我们需要对其进行特征数字化。
【成员变量：姓名，年龄】【 构造方法：无参，带参】【成员方法：get/set方法】
因为JavaScript具有自动垃圾回收机制，所以对于前端开发来说，内存空间并不是一个经常被提及的概念，很容易被大家忽视。特别是很多不是计算机专业的朋友在进入到前端之后，会对内存空间的认知比较模糊，甚至有些人干脆就是一无所知。
在“互联网+”的推波助澜下，各个行业都在深度融合互联网，全面改造各自生态，沐浴在政策红利之中的体育产业，也在挖掘产业的巨大市场空间。随着以阿里、万达为首的巨头进入并全面争食体育这块蛋糕，互联网+体育是否马上就会迎来新的春天，而巨头们的布局又离最终胜利还有多远？
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