被Flappy Bird虐过么？反击的号角吹响了 作为一个曾经风靡一时的游戏，《Flappy Bird》曾经虐过很多的人类玩家。 而过去一段时间以来，好多人类借助AI技术把这款游戏“玩坏了”。量子位粗
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 震惊！《Flappy Bird》火了这么多年，竟然没有中文名字。 没事。这不妨碍各路AI大触用这款游戏练手。比方说今天这个HTML5教程，就是教你使用神经网络+遗传算法，搭建一个玩转小鸟的AI。 提前说一下，教程最后有这个AI的代码下载。所有的代码都是使用Phaser框架使用HTML5完成的。另外，神经网络使用了突触神经网络（Synaptic Neural Network）库，而不是从零开始搭建。 Demo 上面是Demo演示的截图，访问下面这
生成一个窗口。返回的是一个surface对象。通过resolution设置窗口大小，flags代表扩展选项，depth代表设置颜色，但不建议设置。
首先在开始动手之前，需要在电脑上安装Python和Pygame库，其中Pygame是一个开源的游戏开发库，提供了丰富的功能和工具，非常适合制作2D游戏。可以直接通过以下命令安装Pygame库：
因为我要实现的是Flappy_bird，所以我将Flappy_bird开始界面的图像元素添加到框架。
作者简介 古映杰，携程度假研发部高级研发经理。负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源库 react-lite 作者。本文来自古映杰在“携程技术沙龙——新一代前端技术实践”上的分享。 本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。 演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。 1、什么是人工智能（AI）？ ---- 智能行为和现象，有不同的来源
AI科技评论按：本文作者杨浩，原文载于作者个人博客。 以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对 AI 初学者，介绍包括 CNN、Deep Q Network 以及 TensorFlow 平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。 关于 Flappy Bird Flappy Bird（非官方译名：笨鸟先飞）是一款 2013 年鸟飞类游戏，由越南河内独立游戏开发者阮哈东（Dong Nguyen）开发，另一个独立游戏开发商 GEARS
START：最近闲来无事，看了看一下《C#开发Flappy Bird游戏》的教程，自己也试着做了一下，实现了一个超级简单版（十分简陋）的Flappy Bird，使用的语言是C#，技术采用了快速简单的WindowsForm，图像上主要是采用了GDI+，游戏对象的创建控制上使用了单例模式，现在我就来简单地总结一下。
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。
在机器学习和强化学习领域，学习和评估算法的性能通常是非常重要的。为了满足这个需求，OpenAI开发了一个名为gym的Python库。gym提供了一系列标准化的环境，用于开发和比较强化学习算法。
使用Python实现《Flappy Bird》类，主要包括物理引擎和死亡机制以及像素精度碰撞检测
一直学习一样东西，学久了就可以尝试归纳总结，整理成笔记或者写成教程，这是一种很好的学习策略。（当然更好的方法是从学的时候就开始整理）
大家好，儿童节就要来了，虽然秃头程序员没有头发，但是童心还是一直都在的，今天就分享一个私藏的GitHub项目——free-python-games，一行代码就能进入使用Python开发的小游戏快乐玩耍！
Flappy Pig，是Pig，使用原生javascript写的网页版“Flappy Bird”。 整个程序，主要分几个部分：全局设置和工具函数，pig类（控制猪的跳跃，掉落等），柱子类（渲染柱子，控制柱子移动），位置判断（判断pig有没有撞到柱子上），controller（控制器，初始化各个类，全局设置，计时器的开始和结束，UI控制等），主函数（程序起点），接下来说下程序的几个难点： 1、跳动的猪 这里用到高中物理的“竖直上抛运动”，公式比较简单：S=V0t+½gt²。设定一个初速度，它决定了pig的“弹
Flappy Bird是一款简单操作的手机游戏，在游戏中有一只飞翔的小鸟，在飞行中会遇到管道障碍物，玩家需要操控小鸟往上飞，飞行过程中不能坠地也不能触碰障碍物，不断的实行动作会飞的越来越高；如果不采取飞行动作，则会快速下降。因此玩家要使用合适的策略控制小鸟飞行，使小鸟不会坠地同时能顺利地穿越障碍物。本案例使用强化学习算法DQN训练智能体，使其最终学会玩Flappy Bird游戏。
很久以前，人工智能和AI被一部分人当作两种不同的东西。他们认为，应用在科技或生活的机器人身上的那些才配叫『人工智能』，而应用在游戏里的只配叫『AI』。 至于『很久以前』的『很久』到底是多久之前呢？嗯…
本来之前已经决定让这个公众号『正式』一点，所以要去掉个人的碎碎念。但是涉及到『DOLO』就很难再保持客观的情绪了。 所以稍微聊一聊关于『DOLO』的一些事吧。 DOLO上线差不多一周多了吧，分数也刷
《flappy bird》是一款由来自越南的独立游戏开发者Dong Nguyen所开发的作品，游戏于2013年5月24日上线，并在2014年2月突然暴红。2014年2月，《Flappy Bird》被开发者本人从苹果及谷歌应用商店撤下。2014年8月份正式回归APP Store，正式加入Flappy迷们期待已久的多人对战模式。游戏中玩家必须控制一只小鸟，跨越由各种不同长度水管所组成的障碍。
做一个Flappy bird游戏的第二步就是按键检测。Flappy bird只需要用一个按键控制小鸟的飞行就可以了。
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。
一开始，它们什么都不懂，刚开局就GG。但有了进化算法 (Evolution) ，AI可以在一代一代更迭中，掌握强大的游戏技能。
Google Chrome 作为程序员最常用的一款网页浏览器，凭借其强大的插件系统而广受赞赏，程序员作为上面一批最会折腾的用户，自然也不免俗的会在上面胡乱折腾出一些沙雕插件。
在人工智能的发展上的道路上，游戏到底扮演着一个怎样的角色？也许接下来五分钟的阅读（多图预警），会让你得到一个较为清晰的答案。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 江凡、刘云南、钱天培 导读：想玩转深度学习，又不想从一开始就接触大量的理论和数学公式，怎么办？别怕，我们为你找了10个应用到前沿深度学习技术的简易demo。一起来试试！ 语音识别、图像识别、作曲作画，甚至是帮你玩游戏。 这些深度学习“diao炸天”的应用相信对你来说早已经不陌生了。既然深度学习这么神通广大，就让我们一起开心地学习深度学习吧！ 赶紧找到一本深度学习教程，翻开。接下来，你看到的画面可能是 理论、理论、理论、数学、数学、数学...... 妈妈，我再也不
【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
•如何设计一个类flappy-bird小游戏：【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏•BFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏•强化学习为什么有用？其基本原理：无需公式或代码，用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架
IntelliJ Rust Changelog #99 改善了 await 語法相關的調整 Read more Prisma : GraphQL db 管理应用將會用rust來重寫第二版 啊就rust太棒了，時勢所趨不得不用 性能好又安全，剛好是 Prisma 最重視的兩個點都滿分 Read more 「點石頭保地球」小遊戲上线steam商店 有人用rust寫了一個超簡單小遊戲，有興趣就來看看吧 Read more steam商店 plotty-bird: Flappy Bird的rust重製版 使用 HP
本文是本人学习Cocos Creator、LayaAir、EgretWing 游戏引擎源码（包括渲染流程、资源加载、音频、图片、网络、动画等模块）总结出来的源码阅读技巧
LiveEdu中文项目创建者招募计划自推出以来，受到了很多人的关注，还有不少人积极参与了报名。经过平台的审核，以下这几个教程即将上线了。如果你也是编程爱好者，希望学习实战技巧，不妨关注一下这几个项目：
AI 科技评论按：许多自然问题都有一定的不确定性，比如一个杯子从桌上掉地，它可能躺在桌角、立在凳子下面，甚至直接摔碎。这种具有多种可能结果的未来预测一直是一个难题。深度学习三驾马车之一的 Yann L
现在整个Flappy bird小游戏基本成型，但是缺少计分系统。这节为整个游戏添加计分系统。
试验性质的一个微信小程序，用canvas做的一个类似flappy-bird的小游戏。
近来，又一个AI智能体项目MetaGPT爆火了，短短一个月在GitHub上狂揽11.2k星。
题图由人工智能设计师完成 最近在看一些强化学习的书籍，学习的过程就是要不断的输入，查找资料，理解各种资料，然后输出，总结学习心得，再次输入，输出。不断的重复输入输出这一过程，直至灵活运用学来的知识，转化为技能，这个过程很像强化学习的过程。 今天开始更新一个新系列： 《你该掌握的AI技能》 先看一个游戏：Flappy Bird。 操作简单，通过点击手机屏幕使Bird上升，穿过柱状障碍物之后得分，碰到则游戏结束。由于障碍物高低不等，控制Bird上升和下降需要反应快并且灵活，要得到较高的分数并不容易。 这
Flappy Bird是13年红极一时的小游戏，其简单有趣的玩法和变态的难度形成了强烈反差，引发全球玩家竞相把玩，欲罢不能！遂选择复刻这个小游戏，在实现的过程中向大家演示Compose工具包的UI组合、数据驱动等重要思想。
上一节 我们给游戏添加了场景转换支持，现在游戏逻辑已经基本完善，唯一剩下的就是音效了。本节会添加音效支持，这也是这一系列的最后一节。本节你会学会：如何播放音效.
创建一个游戏窗口，然后在窗口内创建一个小球。以一定的速度移动小球，当小球碰到游戏窗口的边缘时，小球弹回，继续运动按照如下步骤实现该功能：
在机器学习中，我们经常会分类为有监督学习和无监督学习，但是尝尝会忽略一个重要的分支，强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分，学习的目标，有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测，那么强化学习就是决策，它通过对周围的环境不断的更新状态，给出奖励或者惩罚的措施，来不断调整并给出新的策略。简单来说，就像小时候你在不该吃零食的时间偷吃了零食，你妈妈知道了会对你做出惩罚，那么下一次就不会犯同样的错误，如果遵守规则，那你妈妈兴许会给你一些奖励，最终的目标都是希望你在该吃饭的时候吃饭，该吃零食的时候吃零食，而不是在不合适的时间吃零食。同样，曾经风靡过一段时间的Flappy bird，很多玩家在短时间内达到了高分，是怎么做到的呢？除了非常厉害的玩家是真的自己手动玩的高分，其实很多高分是通过我们用强化学习的方法来训练一个模型，让小鸟自己学习如何不碰到障碍物一直往前飞，获得最高分。此外，大家熟知的Alpha Go，其实也是强化学习训练的模型，不过是深度强化学习。
在本专栏【强化学习】理论知识整理汇总中提到了DQN的原理和创新点，本篇来通过Flappy Bird这个游戏实例来分析DQN的代码构成。 主要所用框架/库：pytorch、pygame、opencv 程序代码参考了github上的项目Playing-Flappy-Bird-by-DQN-on-PyTorch
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】GPT-4又被网友玩坏了！现在GPT-4最大的问题是竟不知道自己是谁.... GPT-4来了！ 虽然之前就早有预兆，但周二的突然发布还是让人有些意外。 很快，几个小时之后，第一波用户的尝鲜结果就出来了！ GPT-4：我能取代这20个工作 比如，问问GPT-4能取代哪20种工作？（请勿对号入座） 整体看，这些工作覆盖了新闻、金融、旅游等各个行业，关键GPT-4还可以把自己在这份工作上能够替代人类的优势列出来。 取代不说，GPT-4还能列出自
从1-1到7-1，只要一条命，就能全部通过，而且操作几乎没有迟疑，如行云流水一般。
视频： 骰子头像源代码： from PIL import Image # 原图太多，设置小一些的尺寸 width,height=(100,100) #转灰度图，并修改大小 img=Image.open("child.png").convert("L").resize((width,height)) # 保存不同点数的骰子图片对象 level_img = [] # 循环打开图片 for i in range(1,7): dice = Image.open(f'dice/dice_{i}.png'
•如何设计一个类flappy-bird小游戏：【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【深度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解DFS|DFS与BFS的区别|用DFS自动控制我们的小游戏•BFS 算法是怎么回事，我是怎么应用于该小游戏的：【广度优先搜索】一个实例+两张动图彻底理解BFS|思路+代码详解|用DFS自动控制我们的小游戏•强化学习为什么有用？其基本原理：无需公式或代码，用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架•构建一个简单的卷积神经网络，使用DRL框架tianshou匹配DQN算法
《如何用Python脚本玩微信《跳一跳》游戏》文章摘要：文章介绍了如何用Python脚本玩微信跳一跳游戏，并给出了开源项目和试玩体验。开源项目登上Github热度排行榜，Star数已达4612个。
本文介绍的是 ACL 2020 论文《A Reinforced Generation of Adversarial Examples for Neural Machine Translation》，论文作者来自南京大学、腾讯。
然后我们还可以仔细再观察一下这个序列，就像刚才发的这张图片一样，这个序列其实是两种类型的事物之间交替出现的一个过程。一种类型就是State，另一种类型是Action，所以其中的这个状态或者说事物跳变有两种形式，一种形式就是从S到A，就是说我们现在有了State，那么我们需要下一个状态是Action。还有一种情况是我们现在的有了Action那么下一个状态又要跳到S，也就是说有这么两种过渡的形式，如果我们想把整个序列的过程说清楚，那么就要把这两种变换的过程也去把它说清楚。
现在用Python来制作游戏越来越方便，虽然某些方面有所限制。但是利用Pygame工具包基本能制作所有的2D游戏
在使应用程序运行在边缘计算或 Serverless 的技术，Rust 上的 WebAssembly 是光明的未来。
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