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。
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
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。
现在机器学习已经变得越来越主流,一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO,我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中,都有“人在环中”的运算。它是这样的: 首先,一个机器学习模型先对数据,或者每一个需要标记的视频、图片和文件,做处理。这个模型也给出了一个置信分数(confidencescore),表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值,它会把数据发送给人类,让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
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只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈,就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo,且没有采用任何的人类经验作训练数据(至少DeepMind坚持这么认为,嗯)。 昨天,GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero,具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有: 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识,也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法,GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发,
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 程序员要“肛”起来,真是没谁了。 事情还得从前几天国际象棋界曝出的惊天丑闻说起。 当时,世界冠军Magnus Carlsen(老卡哥)直播对战19岁新秀Hans Niemann(小汉斯),结果败了。 随后老卡哥选择退出比赛,并发推文暗指小汉斯在比赛过程中作弊。 而小汉斯在此之前确实有过线上比赛的作弊史,于是网络上“靠肛珠作弊”的声音甚嚣尘上。 就连马斯克也一度参与到讨论中,暗有所指地来了句“it’s in ur butt”。 然后这件事引发了一位荷兰程
选自freeCodeCamp 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤 本文通过一种简单的 Catch 游戏介绍了深度强化学习的基本原理,并给出了完整的以 Keras 为前端的 TensorFlow 代码实现,是入门深度强化学习的不错选择。 GitHub 链接:https://github.com/JannesKlaas/sometimes_deep_sometimes_learning/blob/master/reinforcement.ipynb 去年,DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比
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
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。
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:
当然,我做的这个联机对战象棋,目前没有动画和炫酷的特效,没有语音和BGM,其实不算是一款小游戏,更像是一个工具。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有一个棋力很好的朋友,总是下不赢怎么办? 英国程序员小哥詹姆斯想出奇招:把电脑连在鞋垫上。 比赛现场,詹姆斯(左)看起来像是聚精会神地在思考下一步动作,他的对手也没发现哪里不对劲。 但在桌面之下,他正努力用脚底板和树莓派电脑沟通。 在没有显示器也不能发出声音的情况下,输入要靠鞋里安装的压力传感器,输出则靠振动马达。 成功赢下一盘后,詹姆斯坦白自己其实是「用脚」赢的。 他的朋友欧文一开始还不信,直到他把身上的设备都掏出来,欧文才露出一副见了鬼的表情。
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。
大数据文摘作品 编译:余志文、大饼 大家好,我叫摩西。这是我第一次写博客,主要分享下我的编程经验。 国际象棋教给我的道理 我爸爸从小就下国际象棋,小学6年级就拿到俄勒冈州亚军。在我6岁那年,他开始教我。我也喜欢下国际象棋,因为我觉得它是解决问题的一种途径。但每次和爸爸下,我都输,有一次爸爸说只要我能赢,他就给我50美元。于是我开始在微软titans平台练习,每次都有些进步。后来我打败了四级选手,之后又玩了85局赢了五级选手。我喜欢上了国际象棋,并且每天都去挑战我爸爸。直到后来爸爸说他除了周一其余的时间不再跟
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
本文来自一位Jetson开发者供稿。文章里,他从项目发起,到项目中遇到的挑战和瓶颈的点点滴滴,都非常详细。这个项目Lady我也一直关注着,当他第一时间把运行的DEMO看的时候,我也是由衷地感到高兴,迫不及待让他写下来分享给大家!
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】把阿尔法狗塞到智能肛珠里?太有想象力了! 9月5日,国际象棋著名赛事辛克菲尔德杯迎来了一场颇受争议的比赛,年仅19岁的小将汉斯·尼曼(Hans Niemann)在后手劣势的情况下成功击败国际象棋世界冠军选手马格努斯·卡尔森(Magnus Carlsen) 卡尔森此次比赛之前取得了53连胜的傲人战绩。他自2013年开始评分一直是世界第一,连续五次夺得世界冠军赛的头名,还曾在2013年(首届)和2018年获得辛克菲尔德杯的冠军,2014、2015、2
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)。
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。
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
GitHub作为程序员们的开源宝库,有着很多非常好的项目。对于初学者来说,游戏有着一种特殊的魅力。今天统计了GitHub上比较有趣的10个开源小游戏,其中有许多可以称之为经典。笔者是一名90后,《贪吃蛇》、《坦克大战》、《超级马里奥》和《太空侵略者》作为儿时的玩伴,陪伴笔者度过了很多时光,给笔者带来了非常多的回忆。
选自kdnuggets 作者:Mateusz Wyszyński 机器之心编译 参与:Panda 本文解读了蒙特卡洛树搜索算法背后的概念,并用一个案例说明了欧洲航天局使用该算法来规划星际飞行的方法。 前段时间,我们见证了游戏人工智能领域历史上最重大的事件——AlphaGo 成为了第一个在围棋上战胜世界冠军的计算机程序,其相关论文参阅:https://www.nature.com/articles/nature24270。 DeepMind 的开发者将来自机器学习和树搜索的不同技术结合到一起而实现了这一结果。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 坐着打游戏也能减肥,你敢信? 50名玩家在实验中用智能穿戴设备测量玩游戏时的卡路里消耗,结果让人不可思议: 在2小时游戏中,男性玩家平均消耗420千卡热量,女性玩家还要更多一些,平均472千卡。 相当于玩2小时游戏消耗掉一杯600ml奶茶(正常糖)或1升可乐的热量了。 要知道,他们测试的可不是健身环这种需要身体动起来的,而是坐在电脑前玩《FIFA》(足球游戏)和《使命召唤:战区》(吃鸡游戏)。 脑力活动耗能超乎你想象 这项研究来自Stakeste
OpenAI 推出视频生成模型 Sora 已经一周的时间了,热度不减,作者团队还在持续放出让人眼前一亮的视频。比如「一群爱冒险的小狗探索天空废墟的电影预告片」,Sora 一次生成并自己完成剪辑。
最近对 Qt 这个跨平台 C++ 图形应用程序框架很感兴趣,闲暇时间多学了一下,收获很多,也踩了不少坑,在这里记录一下,分享心得。
四通道的内存有提升,但是性价比不是很好,如果是发烧友那不需要考虑什么了,如果是实用主义者四通道带来的性能的提升可能不会在使用中有太多的明显的感受。
LLM,Large Language Model,大语言模型。为什么叫2.0?因为在大语言模型,也就是LLM出现之前,我们把它归结为1.0时代。那么1.0时代主要的是NLP(自然语言处理)的各类工程,它其实都是一个特点,就是说通用性比较差。那么整个AI领域的终极的圣杯,或者说将来它的一个终极的一个希望做到的,是AGI(Artificial General Intelligence,人工通用智能)。1.0可能是一个单任务的这么一个AI。比如深蓝战胜象棋冠军,他只会下象棋,而且他的下象棋是学习了很多的这个象棋的这个国际象棋的这个套路,他只会干这一个事情,而且你问他别的事情他肯定不知道。
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
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
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。
在上期,我们提到,实现支持完备QoS的运营级别GPU虚拟化的关键在于,实现GPU任务的上下文切换。这实际上涉及到一个问题:
在很多很多年前,我购买了《CSS揭秘》这本书,在里面发现了作者 Lea Verou 的网站。我必须推荐大家阅读《CSS揭秘》,里面的每个例子都让我拍案叫绝。
这是“强化学习之父”理查德·萨顿(Richard S. Sutton)为同行后辈们敲响的警钟。
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
于是在网上引起了轩然大波。不少人认为,尼曼正是将棋局信息给了“肛珠型”超级计算机,利用它强大的AI能力,分析棋局从而帮助他击败了世界冠军。
1.题目分析 首先需要一个实体类来代表一枚象棋的基本信息,包含象棋的名字/当前坐标 其次需要一个备忘录类来保存象棋的信息,这个类应当含有象棋类的要保存的字段,并且该类对外封闭 由于备忘录类是对外封闭的,所以应当由一个备忘录管理者类,来负责创建和恢复象棋的备忘录 客户端不与备忘录类耦合,而是借用备忘录管理类来管理备忘录 2.UML图
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
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 :)
20世纪90年代后期,IBM深蓝(Deep Blue)研究了一系列的国际象棋算法,期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。
---- 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…
一个朋友咨询想自己做一个游戏平台,特别提到棋类的完善。在游戏概念发展上,要比目前的游戏平台全面,跟上时代潮流。比如拿国际象棋来说,要引入近几十年国际象棋发展中,产生的新概念。
前,有皇帝。就拿八皇后。由此产生的一系列问题,凌乱。由此产生的八皇后问题。哈哈
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。
如果你已经在从事其中一种设计体验工作,你可能会想:“信息架构不是关于创建站点地图、线框图和网站导航菜单的吗?”确实如此——这些是信息架构设计的重要元素。但是信息架构不只是如此。
作者:小小搬运工 链接:https://www.zhihu.com/question/29372574/answer/88624507 一直在学习python, 最近找到一本python神书 500 line or less。有兄弟提到了git的源码,这里不只是源码,而是这么一本书,目前还没出版,但是在网上有已经看到了 review版本。 强烈推荐!!! 强烈推荐!!! 强力推荐!!! 这本书共16个章节,每章均是由该领域的大牛完成,用不到500行的代码实现一个特(装)定(逼)功能。 本书链接 http
NGINX在网络性能方面处于领先地位,这一切都是由于软件的设计方式。尽管许多Web服务器和应用程序服务器使用简单的线程或基于进程的架构,但NGINX具有复杂的事件驱动架构,使其能够在现代硬件上扩展到数
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