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AI成为黑白棋史上最弱“臭棋篓”！只要它想输，你就必须赢

在击败国际象棋世界冠军的著名电脑“深蓝”尚未出现时，90年代初的黑白棋界已经存在名为“Thor”的最强黑白棋程序。

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鱼眼摄像机及鱼眼畸变矫正（挖坑）

鱼眼摄像机即是搭配了鱼眼镜头的摄像机，鱼眼镜头是一种超广角的特殊镜头，其构造仿照鱼类眼睛成像，是可以独立实现大范围无死角监控的摄像机。我们知道鱼类眼睛与人眼构造类似，但是其水晶体为圆球形，人眼为扁圆形，鱼类虽然只能看到较近处的物体，但是却拥有了更广阔的视角，其视角甚至可达180°；具备同样特性的鱼眼摄像机通过吸顶安装，可视范围可达到360°，可监控大范围场景中的所有物体，所以也被称为全景摄像机。

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纯HTML5+CSS+JS制作黑白五子棋游戏教程

今天分享一个只用css和js代码开发的黑白五子棋游戏，希望对大家可以有所帮助先看看效果图： js代码：定义canvas及黑白棋变量 <font color="#2f4f4f" face="微软雅

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Luogu P1225 黑白棋游戏题解

给定一个 4\times 4 的棋盘，每一格放一个棋子，共有 8 个黑棋，8 个白棋。每次可以交换相邻两个格子的棋子，问最少要多少步才能从初始状态到达最终状态。并且需要输出交换方法。

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棋子翻转

在4x4的棋盘上摆满了黑白棋子，黑白两色的位置和数目随机其中左上角坐标为(1,1),右下角坐标为(4,4),现在依次有一些翻转操作，要对一些给定支点坐标为中心的上下左右四个棋子的颜色进行翻转，请计算出翻转后的棋盘颜色。给定两个数组A和f,分别为初始棋盘和翻转位置。其中翻转位置共有3个。请返回翻转后的棋盘。测试样例： [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,1,0]],[[2,2],[3,3],[4,4]] 返回：[[0,1,1,1],[0,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,1,0]]

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实战 | 相机标定

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。违者必究。 https://blog.csdn.net/electech6/article/details/86585088

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11.实现AI对战AI的五子棋程序

在前文AI人机对战的五子棋程序的基础上，我们加入了AI对战AI的功能。动态图中黑白棋子都是程序通过内置的逻辑控制落子，实现AI与AI之间的对战。这一版程序的AI逻辑在上一版本的基础上加入了些微的随机属性，当遇到多个相同的最优落子点时，通过随机的方式进行选择，这里用到了random.choice。由于并没有对两个下棋的AI引入多少差异，所以黑白双方棋力不相上下攻守交替，并没有出现一方压倒一方的情形。后期在初版AI的基础上，对逻辑的权值进行一定规则的随机生成，扩充AI的数量，便可以产生出一些棋力更高的逻辑块。目前程序棋力中等，存在一些逻辑陷阱，没有学习能力，上文引入随机属性，也是为了使逻辑块能够自行跳出这些逻辑陷阱。

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解密Deep Q-learning中Deep的秘密

AI程序通过Q-learning，可以完成对于一个游戏从无到有的策略学习。其策略，即Q-table是一个由状态(state)和动作(action)组成的表格，里面记载了每个状态对应动作的收益预期。然而基于Q-table的学习却只能处理比较简单的游戏任务。2015年，DeepMind团队在Q-learning基础之上，加入了神经网络(neural network),并命名新的算法叫做Deep Q-learning。出人意料的是，加入所谓的deep后，算法竟有了突破性进展，取得了非凡的成绩。今天我们就要去挖掘这里的Deep所代表的秘密以及其算法成功的原因。

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基于android实现五子棋开发

1 棋盘和棋子绘制 2 按照五子棋的规则制定游戏胜负规则 3 鼠标响应在对战中需要通过鼠标点击下棋进行游戏的基本操作 4 游戏模式双人对战两人交替落子双方孰先孰后随机决定 5 棋子的形式和作用棋子分为黑白两种棋子双方各持一种棋子通过黑先白后的方式来进行对局 6 通过棋子完成五连珠结束游戏

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稳态视觉诱发电位SSVEP介绍

诱发电位是当大脑受到脉冲电流、闪光或者变化的图像、连续的声音刺激时产生的神经动作电位或突触后电位。这种脑电位有一定的潜伏期，潜伏期的长短和刺激部位、记录部位的距离、神经冲动的传导速度等相关。

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HDU 3368 Reversi

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3368 题意：模拟黑白棋，下一步黑手最大可以转化多少个白旗分析：暴力原先的思路是找到D然后遍

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福利 | QQ黄脸 x 回力最新联名款发售，弄潮无止境！

新的一年，牛气开启加点铿锵，也多些浪漫青春无忌，现在就出发 QQ黄脸 x 回力联名系列2.0 火爆开售跨界新玩法，突破创意边界肆意挥洒，潮出新主张本次设计延用经典QQ黄脸元素还注入新的百变涂鸦插画风秀出你的独特个性，来看！ - 高帮冲浪款 - 设计师以构图丰富的插画铺满高帮鞋面俏皮QQ黄脸变身乘风破浪小雏菊粉紫配色，柔和清新，活力十足 - 高帮涂鸦款 - 黑白涂鸦平铺高帮鞋面如同下课后迫不及待打开的漫画书页超燃的全新故事，由你来开启 - QQ

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也说棋类游戏

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：）

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2023犀牛鸟中学科学人才培养计划-科研实践辅导入选学生名单公布

犀牛鸟中学科学人才培养计划于2020年正式发起，旨在为中学生搭建一个科研探究与实践创新的平台，通过学术导师的课程讲授和悉心指导，厚实中学生的家国情怀并培养长期主义的科研价值观，激发中学生探索科学未知领域的兴趣和热情，并深入拓宽研究视野提升科研能力，助力国家科技拔尖人才的培养和储备。

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坐标系与矩阵(7): 相机校正

本系列的最后一篇，关于相机校正的内容。这一块原理和之前的介绍完全相同，需要两个步骤：将世界坐标下的位置转为相机坐标下对应的位置，然后进一步将该位置转为2D平面，对应最后的照片。前者对应上一篇中的

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AI（四）：对抗搜索

https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951

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Python中列表的操作

注意事项：列表中所有的增删改操作都是直接改原内存地址，并不需要通过重新赋值；元组属于特殊的列表（只读列表），除了增删改操作，其他列表支持的操作元组都支持。

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1004 四子连棋未完成

1004 四子连棋时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题解查看运行结果题目描述 Description 在一个4*4的棋盘上摆放了14颗棋子，其中有7颗白色棋子，7颗黑色棋子，有两个空白地带，任何一颗黑白棋子都可以向上下左右四个方向移动到相邻的空格，这叫行棋一步，黑白双方交替走棋，任意一方可以先走，如果某个时刻使得任意一种颜色的棋子形成四个一线（包括斜线），这样的状态为目标棋局。 ● ○ ● ○ ● ○ ● ● ○ ● ○ ○

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【斯坦福AI百年报告2017】重磅发布人工智能与机器学习全景式概览

“AI Index”（AI指数）是斯坦福大学AI百年研究的一个项目，它是一个开放的非营利性项目，旨在追踪人工智能的活动和进展。它的目的是促进以数据为基础的对AI的了解。本报告是AI Index的第一份年度报告，在这份报告中，我们通过多个视角来观察AI的活动和进展。我们汇总了网络上的数据，也贡献了原始数据，并从数据序列的组合中提取新的度量标准。

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5.wxPython响应鼠标点击画出棋子

今天我们为wxPython窗体设置鼠标点击事件，并在事件响应函数里画出黑白棋子。这里我们为窗体绑定wx.EVT_LEFT_UP这个事件码，来响应鼠标左键抬起事件。在事件处理函数里我们通过 event.GetPosition()函数来获取鼠标点击位置坐标，并将坐标点圆整，方便画圆形棋子时，棋子正好不偏不倚落在棋盘的交点处(后期可以加入随机数，对落子坐标进行处理，使棋子可以模拟现实落子，实现歪歪扭扭的效果）。我们采用wx.ClientDC容器来画棋子，wx.ClientDC不必设置在窗体事件中，可以随时作画，缺点是窗体重画之后会消失。

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深入理解机器学习：从原理到算法学习笔记-第1周 01引论

以老鼠怯饵效应为例，老鼠根据过往的经验预测所食的食物未来对自己的影响，这就是一种学习机制。再如垃圾邮件过滤机制也是如此，虽然垃圾邮件的判别可以通过已存在的邮件库进行搜索匹配，但是这种“通过记忆进行学习”的过程缺乏标记未见邮件的能力。一个成功的学习器应该能够从个别例子进行泛化，也就是所谓的“归纳推理”。但是，归纳推理也可能会推导出错误的结论。例如“鸽子迷信”实验，实验者人为加强了食物送达和鸽子进食行为的联系，这就是所谓的形成迷信的学习机制。这两个例子的区别就在于先验知识的引入使学习机制产生偏差，也成为“归纳偏置”。机器学习理论的核心目标就是发现定义明确、清晰的规则，防止程序得出无意义或无用的结论。

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【斯坦福AI百年报告2017】重磅发布人工智能与机器学习全景式概览

来源：aiindex.org 编译：编辑部【新智元导读】“AI Index”（AI指数）近日重磅发布，这是斯坦福大学AI百年研究（AI 100）的一个项目，旨在追踪人工智能的活动和进展。该报告列出了2017年人工智能在计算机视觉、自然语言理解等方向上的最新进展，分学术、产业多个角度盘点人工智能进度。报告还综合学术论文数量、招生数量和VC投资数量，得出AI发展活力指数，数据显示，最新一波AI浪潮在2015年活力最高，自那以后其实活力开始有小幅减弱。报告全文：https://aiindex.org/2017

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POJ 1753 Flip Game（回溯）

一个黑白棋子的棋盘，一个反过来周围四个也跟着反过来(如果存在的话)，颜色取反，问最少反转次数使得颜色全白或者全黑，不存在解的话输出信息。

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斯坦福发布首份 AI Index 报告，AI 研究者不再茫然

前不久斯坦福大学计算机科学教授，前谷歌首席科学家 Yoav Shoham 来到中国做了场《人工智能的过去、现在和未来》的报告，对人工智能的发展历史、现在所面临的困境以及如何克服这些困境做了非常精彩的分享，此外还重点讲述了他一年来主导的AI Index（see https://aiindex.org/）。「AI Index」是什么？这要从 2014 年说起，当时斯坦福大学决定启动一个叫做「AI100」的项目－人工智能百年研究。其目标简单来说就是持续地去调查、总结人工智能未来 100 年在学术研究、

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结构型之享元模式C++实现

需求分析：创建大量相同或相似对象实例的问题。如围棋和五子棋中的黑白棋子，局域网中的路由器、交换机和集线器等。

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深度优先搜索实现 AI 井字游戏

深度优先搜索是种深度优先遍历树的算法，这意味着它递归地遍历树，在继续下一个分支前，遍历完当前分支。

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初识EasyX图形编程

相关视频——【C/C++/EasyX】学编程，做游戏，小白快速入门图形编程，零基础入门到精通，学习就是这么快乐_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ干杯~-bilibili

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五子棋Java课设

第一步：要分俩个类，一个是五子棋本身主类（包括黑白棋下棋方式），一个是棋子类（包括构建画布进行棋盘的设计，使其构成等距离的格子，正方形棋盘15*15格式）。

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设计模式 ☞ 结构型模式之享元模式

享元(Flyweight)模式的定义：运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量、避免大量相似类的开销，从而提高系统资源的利用率。在面向对象程序设计过程中，有时会面临要创建大量相同或相似对象实例的问题。创建那么多的对象将会耗费很多的系统资源，它是系统性能提高的一个瓶颈。例如，围棋和五子棋中的黑白棋子，图像中的坐标点或颜色，局域网中的路由器、交换机和集线器，教室里的桌子和凳子等。这些对象有很多相似的地方，如果能把它们相同的部分提取出来共享，则能节省大量的系统资源，这就是享元模式的产生背景。

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Python必知坑点(2)：嵌套列表的坑

Python中有一种内置的数据类型叫列表(list)，它是一种容器，可以用来承载其他的对象（准确的说是其他对象的引用），列表中的对象可以称为列表的元素，很明显我们可以把列表作为列表中的元素，这就是所谓的嵌套列表。

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2022-12-28：有n个黑白棋子，它们的一面是黑色，一面是白色，它们被排成一行，位置0~n-1上。一开始所有的棋子都是黑色向上，一共有q次操作，每次操作

2022-12-28：有n个黑白棋子，它们的一面是黑色，一面是白色，它们被排成一行，位置0~n-1上。一开始所有的棋子都是黑色向上，一共有q次操作，每次操作将位置标号在区间L，R内的所有棋子翻转，那么这个范围上的每一颗棋子的颜色也就都改变了，请在每次操作后，求这n个棋子中，黑色向上的棋子个数。1 <= n <= 10^18，1 <= q <= 300，0 <= 每一条操作的L、R <= n - 1，输出q行，每一行一个整数，表示操作后的所有黑色棋子的个数。注意 : 其实q <= 10^5也可以通过，360考

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自动驾驶多传感器融合--同步标定知识整理

“ 最近学习了一些自动驾驶的课程和教材，整理了同步标定的知识点，确实帮我解答了很多刚入行疑惑，对于新手小白而言，有用 ”

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2022-12-28：有n个黑白棋子，它们的一面是黑色，一面是白色，它们被排成一行，位置0~n-1上。一开始所有的棋子都是黑色向

2022-12-28：有n个黑白棋子，它们的一面是黑色，一面是白色，它们被排成一行，位置0~n-1上。一开始所有的棋子都是黑色向上，一共有q次操作，每次操作将位置标号在区间[L，R]内的所有棋子翻转，那么这个范围上的每一颗棋子的颜色也就都改变了，请在每次操作后，求这n个棋子中，黑色向上的棋子个数。 1 <= n <= 10^18， 1 <= q <= 300， 0 <= 每一条操作的L、R <= n - 1，输出q行，每一行一个整数，表示操作后的所有黑色棋子的个数。注意 : 其实q <= 10

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c语言黑白棋ai游戏源码

#include <graphics.h> // EasyX_2011惊蛰版 #include <strstream> #include <ctime> #pragma comment(lib, "W

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拥有全球最大指令集的"意念打字"系统，创下世界纪录

10月12日，第三届数字中国建设峰会上，大指令集高速无创脑机接口打字系统得到了广泛的关注，据悉该脑机接口打字系统由天津大学和中电云脑联合研发。

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李开复、马少平、周志华、田渊栋都是怎么看AlphaGo Zero的？

AI科技评论消息，北京时间10月19日凌晨，Deepmind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋），在这篇论文中，Deepmind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”，验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域，也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。据介绍，AlphaGo Zero仅经过三天训练，就能以100：0击败此前击败李世石的AlphaGo Lee，经过21天训练，

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从“陪练”到“赢家”：人机博弈的六十年

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

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低分辨率和畸变严重的棋盘格角点的自动检测

文章：Automatic Detection of Checkerboards on Blurred and Distorted Images

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unity3d简单游戏教程_3D推荐

经过前面《Unity3D入门教程》系列讲解，再加上我们自己的探索，相信大家已经掌握了Unity3D的相关知识和基本方法。本文将使用前面学到的知识，开发一款简单的五子棋程序。本文用到的东西其实不多，非常简单。在最后我们会把完整工程的源代码发布出来，以供初学者参考。先展示一下最后的运行效果吧。

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人工智能力助量子误差矫正

德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。

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人工智能力助量子误差矫正

2018年9月27日，德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，该论文提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。

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腾讯2019秋招笔试真题

【题目描述】：小Q正在攀爬一座宝塔，这座宝塔很特别，塔共有n层，但是每两层之间的净高却不同，所以造成了小Q爬过每层的时间也不同。如果某一层的高度为x，所以爬过这一层的时间也为x。小Q还会使用一种魔法，每用一次可以让他向上跳一层或者两层，但是每次跳跃之后小Q都将用完魔法力，必须爬过至少一层才能再次跳跃（你可以认为小Q需要跳两次一层才休息，最后也可以跳到塔外即超过塔高，跳是不花费时间的）。小Q想用最短时间爬到塔顶，希望你告诉他最短时间是多少。输入描述：第一行一个数n（n<10000），表示塔的层数。接下来的n行每行一个数h(1 <= h <= 100)表示从下往上每层的高度。输出描述：一个数，表示最短时间。输入样例：

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成长的路上，谁不曾反复自我怀疑

大多数人在入门之后，都会遇到一个比较大的“瓶颈期”：这个阶段，你已经了解了编程语言的基本语法，可以看懂入门书上的所有例子，但是合上教程却又无法写出一个完整的代码，对于接下来的学习又缺少方向。以至于对编程这件事情感到迷茫，甚至自我怀疑。

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毕啸南专栏 | 对话李开复：AI科学家的转型之路

作者简介：毕啸南，知名青年学者，量子位专栏作家，《中国AI领袖人物访谈》系列制片人、主持人。点击文末阅读原文，关注量子学园的毕啸南专栏，跟随他一起持续深度对话李开复、周鸿祎、王小川、王海峰、胡郁等众多

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【观点】AlphaGo Zero再掀波澜，看各位AI业界大拿如何点评

【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文AlphaGo Zero，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。来看一看AI业界大拿如何点评。 David Silver，AlphaGo之父 David Silver DeepMind首席研究员、AlphaGo项目负责人David Silver 和Julian Schrittwieser（A

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吴恩达力赞！哈佛、MIT学者用下棋证明：大型语言模型确实「理解」了世界

2021年，华盛顿大学语言学家Emily M. Bender发表了一篇论文，认为大型语言模型不过是「随机鹦鹉」（stochastic parrots）而已，它们并不理解真实世界，只是统计某个词语出现的概率，然后像鹦鹉一样随机产生看起来合理的字句。

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python的资料

用Python,Lua和Ruby语言设计游戏-Game.Programming.with.Python...

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开放下载！复旦大学邱锡鹏教授发布教科书《神经网络与深度学习》

邱老师昨天就在知乎发布了这本书：「整本书终于写完了，虽然还有很多不足。但先告一段落，不然就得无限期拖延下去。感谢众多热心网友的意见和建议。全书的内容可以从这里（https://nndl.github.io/）下载。个人能力有限，书中难免有不当和错误之处，还望读者海涵和指正，不胜感激。」

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前端学习路线与方法

在“开篇词”中，我和你简单回顾了前端行业的发展，到现在为止，前端工程师已经成为研发体系中的重要岗位之一。可是，与此相对的是，我发现极少或者几乎没有大学的计算机专业愿意开设前端课程，更没有系统性的教学方案出现。大部分前端工程师的知识，其实都是来自于实践和工作中零散的学习。

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开放下载！复旦大学邱锡鹏教授发布教科书《神经网络与深度学习》

邱老师昨天就在知乎发布了这本书：「整本书终于写完了，虽然还有很多不足。但先告一段落，不然就得无限期拖延下去。感谢众多热心网友的意见和建议。全书的内容可以从这里（https://nndl.github.io/）下载。个人能力有限，书中难免有不当和错误之处，还望读者海涵和指正，不胜感激。」

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