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
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。
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。
吴飞 任职于上海微电子装备（集团）股份有限公司，创新业务主管，计算机仿真和软件开发学科带头人。他从2000年开始学习和使用 Mathematica，《Mathematica演示项目笔记》作者，Wol
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
弃马十三招 炮二平五炮8平5，马二进三马8进7， 车一进一 车9平8，车一平六 车8进6， 年六进七 马2进1, 年九进- 炮2进7， 炮八进五 马7退8，炮五进四 士6进5， 车九平六 车九平六 将5平6，前车进一 士5退4, 车六平四 炮5平6，车四进六 将6平5, 炮八平五市炮轮杀
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
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
1，求出8个待选位置，8个位置的偏移是(-2,-1)(-2,1)(2,-1)(2,1)
阅读本文前，请您先点击右上角的蓝色字体“优课屋”，再点击“关注”，这样您就可以继续订阅文章了！
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “跳水皇后”郭晶晶，教孩子们下象棋也是不一般。 你以为是花重金聘请象棋大师，手把手、一对一地进行辅导？ No，No，No~ 就在刚刚，郭晶晶亲自爆料了令人意想不到的“独家秘方”——用AI机器人。 从曝光的画面来看，这个AI机器人大致由三个部分组成： 小小的脑袋，长长的手，棋盘之上稳步走。 而且郭晶晶还在现场介绍说，象棋运动其实很早就是家庭生活中的一部分，但这个AI机器人却带来了不一样的体验： 它是一个全能棋手，可以和家里任何一个人下棋。 它和我们家孩子
问棋盘上最多能放多少个不能互相攻击的骑士（国际象棋的“骑士”，类似于中国象棋的“马”，按照“日”字攻击，但没有中国象棋“别马腿”的规则）。
题目描述 这次小可可想解决的难题和中国象棋有关，在一个N行M列的棋盘上，让你放若干个炮（可以是0个），使得没有一个炮可以攻击到另一个炮，请问有多少种放置方法。大家肯定很清楚，在中国象棋中炮的行走方式是：一个炮攻击到另一个炮，当且仅当它们在同一行或同一列中，且它们之间恰好 有一个棋子。你也来和小可可一起锻炼一下思维吧！ 输入输出格式 输入格式： 一行包含两个整数N，M，之间由一个空格隔开。 输出格式： 总共的方案数，由于该值可能很大，只需给出方案数模9999973的结果。 输入输出样例 输入样例#1：
相信每个人都有后悔的时候，但是人生并无后悔药，有些错误一旦发生就无法再挽回，有些事一旦错过就不会再重来，有些话一旦说出口也就不可能再收回，这就是人生。为了不让自己后悔，我们总是需要三思而后行。这里我们要学习一种可以在软件中实现后悔机制的设计模式—备忘录模式，它是软件中的“后悔药”。
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。
前端页面页面图表样式可以先去Echarts官网找到适合的实例，然后直接拷贝图表的实现代码到自己展示网页上
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 算法+语料≈NLP 这是一个六千万词汇量的分类词库，从事NLP时间久了你会感觉到，算法无法解决所有问题，词库也非常重要。通常一个算法可以解决80%的问题，剩下的20%无论怎么调节优化，都是拆东墙补西墙。比如“区人保”被HMM人名识别模块误命中的例子，这个词让HMM来看，“区”作为姓氏，“人”“保”作为名字的二三字的确非常有可能，但是正常人都不会取这个名字。要是我把“人”“保”这两个字的
2016年，阿尔法狗与李世石的人机大战，引爆人们对AI的关注。无数棋艺爱好者，在目睹了阿尔法狗战胜李世石之后，无不想与之对弈，亲自感受来自人工智能的神秘力量。
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 ：）
1193: [HNOI2006]马步距离 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 2267 Solved: 1026 Description 在国际象棋和中国象棋中，马的移动规则相同，都是走“日”字，我们将这种移动方式称为马步移动。如图所示， 从标号为 0 的点出发，可以经过一步马步移动达到标号为 1 的点，经过两步马步移动达到标号为 2 的点。任给 平面上的两点 p 和 s ,它们的坐标分别为 (xp,yp) 和 (xs,ys) ,其中，xp，yp，xs，ys 均为整数。从 (xp,yp) 出发经过一步马步移动可以达到 (xp+1,yp+2)、(xp+2,yp+1)、(xp+1,yp-2)、(xp+2,yp-1)、(xp-1,yp+2)、(xp-2, yp+1)、(xp-1,yp-2)、(xp-2,yp-1)。假设棋盘充分大，并且坐标可以为负数。现在请你求出从点 p 到点 s 至少 需要经过多少次马步移动？
没错，正如标题所言，从收集素材，到设计和编码，再到调试和测试，我使用了三天时间开发了一款国民级游戏，说这款游戏是国民级游戏，而且是老少皆宜的国民级游戏，一点都不为过，为啥这样说呢？因为我开发的这款游戏是——中国象棋！
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】可能连你都想不到，奥运冠军郭晶晶家的私人象棋教练竟是一个机器人！ 整个京城，只要有它在场，都引来大街小巷的人前来围观。 它能和你对弈，不论小白，还是象棋大师，都会棋逢对手。 什刹海、鼓楼，还有樱桃斜街胡同的大爷们纷纷来战，仅有一位封为「京城棋王」。 这机器人，有点意思！ 于是，按捺不住好奇心的小编，也去找来了一台。 结果还没下几步就突然发现，怎么我的「帅」被吸走了？ 情急之下，小编开启了耍赖模式，一把拔开了机械臂。 在几个回合的纠缠之后…
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”。
习题一、象棋（Xiangqi，ACM/ICPC Fuzhou 2011，UVa1589）考虑一个象棋残局，其中红方有n（2≤n≤7）个棋子，黑方只有一个将。红方除了有一个帅（G）之外还有3种可能的棋子：车（R）、马（H）、炮（C），并且需要考虑蹩马腿（如图2.7所示）和将与帅不能照面（将帅如果同在一条直线上，中间又不隔着任何棋子的情况下，走子的一方获胜）的规则。输入所有棋子的位置，保证局面合法并且红方已经将军。你的任务是判断红方是否已经把黑方将死。关于中国象棋的相关规则请参见原题。
编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来自出门问问NLP工程师李理，详细解读了AlphaGo背后的MCTS的工作原理及其对围棋AI的贡献，深度学习包括DCNN在围棋AI领域的发展（包括Facebook darkfmcts），以及二者在AlphaGo系统中的具体协作。文章还结合作者本人的经历对围棋算法与中国象棋算法的差异进行了比较。 本文原标题：AlphaGo的棋局，与人工智能有
李理，出门问问NLP工程师 编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来
双人象棋项目的最终成品可以通过此处下载https://download.csdn.net/download/weixin_45711556/12691370
以前写的中国象棋引擎的C#源程序，可在VS2010中编译运行，由于个人精力有限，难以完成后续的开发工作，如果谁感兴趣，请关注公众号，发送后台消息“象棋引擎”，可收到源代码和相关资料的下载链接。如果你修
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
https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951
问题的本身并不复杂，只要把所有A、B 互相排斥的条件列举出来就可以完成本题的要 求。由于本题要求只能使用一个变量，所以必须首先想清楚在写代码的时候，有哪些信息需 要存储，并且尽量高效率地存储信息。稍微思考一下，可以知道这个程序的大体框架是：
AI科技评论按：计算机博弈也称机器博弈（Computer Games）。如果按英语字面意义来看，这一名词应该理解为「计算机游戏」。但从事计算机棋牌竞技研究的科学家们，所定义的「Computers Games」则是计算机像人一样会思考和决策的棋类游戏。为了与计算机游戏进行区隔，Computer Games 采用的是「机器博弈」或「计算机博弈」这一具有指代性的译名。 1997 年，IBM 深蓝战胜世界棋王卡斯帕罗夫成为了机器博弈的第一个里程碑，而在近 20 年后，AlphaGo 又横扫了围棋世界冠军李世石，升级
3月9日下午，经过3个半小时的激战，李世石九段投子认输，Alpha Go再次战胜人类。 根据日程安排，5局棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5局。比赛采用中国规则，执黑一方贴7目半，各方用时为2小时，3次60秒的读秒。 与战前李世石预言5:0全胜的成绩相比，今天的结果有些出乎意料，也让未来几天的比赛更加充满悬念。 来个调查先： 然而，仅这一局的结果就已经能说明一些问题。 AlphaGo获胜意味着什么？ 李世石战绩 1995年入段，1998年二段，1999
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
在微信小游戏「跳一跳」游戏中，你需要扮演一个「蓝色」小人，在不同的跳板方块间进行跳跃。
《编程之美》读书笔记（一） ——中国象棋将帅有效位置 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、问题 如上述棋盘，假设将为点A，帅为点B。将只能在d10、d8、f10、f8点内部的正方形移动（共9
题目 江湖是什么，对于在象棋界厮杀的大钉来说， 江湖就是一个矩阵，他的目标，就是在江湖之中骑着马，从他的位置出发，走到终点。
谁都没有想到，声称要以5:0击败电脑的韩国围棋天王李世石，会在“人机大战”连续两场比赛败给Alpha Go，尽管失利的主要原因是李世石自身的失误造成的，但不可否认的是，Alpha Go实力上的提升，已经到了可以威胁人类最强围棋选手的地步。 这次比赛引发广泛探讨，机器人工智能是否正在超越人类“脑力”？ 1李世石为什么输？
一个坐标可以从 -infinity 延伸到 +infinity 的 无限大的 棋盘上，你的 骑士 驻扎在坐标为 [0, 0] 的方格里。
12月29日，微信6.6.1新版本在腾讯应用宝平台重磅首发，该版本正式上线微信小游戏，玩家可直接点击游戏体验，无需下载安装，即点即玩。同时，小游戏还加入了社交元素，玩家可以和微信内的好友一起玩，比如PK、围观等。 图1：应用宝首发微信小游戏 图2：微信小游戏 到目前为止，微信小游戏平台共上线15款小游戏，其中有6款棋牌，6款休闲，2款消除，1款数值养成RPG和1款竞技。具体包括欢乐斗地主、悦动音符、全民大乐斗、保卫萝卜讯玩版、欢乐坦克大战、爱消除乐园、贵州麻将、星途WeGoing、大家来找茬腾讯版、
在此，估计不少开发者都会予以反驳，自己明明就没有选择 Python，不能一概而论。下面，我们就用数据一窥如今最流行的编程语言。
自2015年以来，国内外人工智能产业呈现出如火如荼的景象，机器在搜索、计算、存储、优化等方面展现出人类无法比拟的优势，然而在感知、推理、归纳、学习等方面尚无法与人类相比。
平常写 ts 比较少，用了几天时间刷完了阮一峰老师新写的 ts 教程，依旧通俗易懂，对于入门或者查漏补缺还是挺有帮助的。
最近想用Qt写一个中国象棋的项目，在网上找了几个例子后，发现关于绘图部分基础为0 ，于是根据项目需要学习一下。查了一些网上的资料，在此总结一下；我比较喜欢的方式是用到什么学什么，或者自己想做一个东西，这样学习起来目的性比较强，可以快速进入。
现在棋盘的大小不一定，由p，q给出，并且在棋盘中将出现障碍物（限制马的行动，与象棋走法相同）
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。
上次写的第一篇《零基础学编程》的文章，没想到还挺火，给了我继续写下去的动力。 编程之路从来都不轻松，一路上你要学习各种知识点，会遇到无数的阻碍，所以你要找到编程的内心驱动力，让学会编程成为你的刚需，才能让你在编程道路上不断前行。 编程虽难，但仍有办法。想起我当时想学编程的动机竟然是缘于游戏，记得有一天的周末，我在Apple II微机教室里看到一位同学在玩游戏，他正在与电脑下中国象棋，只见他走了一步之后，计算机经过几十秒的“思考”之后，缓慢地挪动了一枚棋子，当时（80年代末）也没注意计算机的象棋水平有多高，但
目录 Nginx部署及Web基础 Nginx简介 Nginx特点 Web服务 Web服务器软件 Nginx和Apache对比图 部署Nginx yum安装 编译安装 平滑增加Nginx模块 Nginx的命令 常用参数 Nginx配置文件 配置文件内容剖析 全局配置 小游戏案例 超级马里奥 中国象棋 补充：长连接短链接区别 补充：解决NFS持久化 方式一 方式二 Nginx部署及Web基础 👉Nginx官网 👉Nginx下载 Nginx简介 Nginx是一个开源且高性能、可靠的http web服务、代理服务
许多刚开始学习编程的小伙伴都想找到合适的学习资源，然后学习一段时间后又想着找个项目啥的练练手。但是许多小伙伴都存在着以下两个问题：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
