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Silverlight+WCF 实战-网络象棋最终篇之十字轨迹(一)

前言 继之前Silverlight+WCF 新手实例 象棋系列四十篇之后，一个多月的时间都在写CYQ.Data框架系列[CYQ.Data 轻量数据层之路 框架开源系列 索引]， 让各位对该Silverlight+WCF 象棋系列有兴趣的网友久候了，上一系列详见
泡泡浅眠 6年前 1006

Silverlight+WCF 实战-网络象棋最终篇之解决重复的消息提示-状态重置(九)

上节留下的问题： 在上一节：Silverlight+WCF 网络象棋 终极篇 解决重复的消息提示(八) 中，我们解决了重复登陆时产生的多次消息的重复提示。 不过由此优化产生的另一个问题：全局只有一个实例，在来回的切换房间或进出时，需要重置状态，我们这节来解决这
泡泡浅眠 6年前 879

Silverlight+WCF 新手实例 象棋 主界面-事件区-游戏开始(二十七)

本专题出产简单原由： 一开始的初衷，只是想写个简单的单机BS人机对战版的，开始还下了点AI算法看看的； 但是写到最后，都写成了通讯版本的对战了，只因中间不小心看到了WCF的相关内容，顺便加了进来; 最后就定局了，反正新手实例，能加多点内容就加多点了。 关于原始
泡泡浅眠 6年前 1234

深度学习机器72小时自学国际象棋达到大师水平

chess Photo by Maarten van den Heuvel on Unsplash 本文在腾讯云+社区人工智能专栏首发, 为原创翻译文章. 文章正文部分以注释格式给出正文 导读 英文原文发布于2015年9月, 当时Google 旗下DeepM
fesoncn 6年前 1306

【重磅】AlphaZero炼成最强通用棋类AI，DeepMind强化学习算法8小时完爆人类棋类游戏

世界最强围棋AI AlphaGo Zero带给世人的震撼并没有想象中那么久——不是因为大家都去看谁（没）跟谁吃饭了，而是DeepMind再次迅速超越了他们自己，超越了我们剩下所有人的想象。 12月5日，距离发布AlphaGo Zero论文后不到两个月，他们在
技术小能手 6年前 4139

用深度学习预测专业棋手走法

来源：Pexels 我不擅长国际象棋。 我父亲在我年幼的时候教过我，但我猜他是那些一直让他们的孩子获胜的爸爸之一。为了弥补世界上最受欢迎的游戏之一的技能的缺乏，我做了任何数据科学爱好者会做的事情:建立一个人工智能来击败我无法击败的人。遗憾的是，它不如Alph
【方向】 5年前 1260

OpenAI Dota2 5v5模式击败人类，AI每天训练量抵人类180年

今天凌晨，OpenAI通过官方博客宣布了其在Dota对抗上的新进展——由五个神经网络组成的团战AI团队，在5v5中击败了业余人类玩家，并表示，将有望挑战顶级专业团队。 打Dota乍一听可能没什么了不起的，但这可以被视作AlphaGo的延续：构建可以在看似简单的
技术小能手 6年前 1266

[译] AlphaGo 的确是一个大事件

  [译] AlphaGo 的确是一个大事件   转自：http://www.jianshu.com/p/157a15de47df 字数3797 阅读696 评论0 喜欢4 作者：Michael Nielsen，源地址：https://www.quantama
wangxiaocvpr 7年前 999

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