星期六下午小溜的转了一圈书店。看到一本《Python源码剖析》，翻了翻，基本没过脑子就买了。很少有书能让我不冷静到china-pub上买了，这是个极少的例外。当然如果你不是python FANS的话，对此书的免疫力应该很高。第二天下午本来安排复习ULK的，但实在忍不住，还是抓起来看了，一口气看完了8个半chapter（不过chapter 6没看，因为和CPython没直接关系）。国内称得上“著”的
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2024-01-04 23:04:39
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博弈树搜索技术（Minimax算法，ɑ-β 算法）一、 算法的理解Minimax算法概括：算法可以概括为——己方利益最大化，对方利益最小化”。 即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，而另一方则选择令对手优势最小化的方法。 实现方法：它使用了简单的深度递归搜索技术来确定每个节点的值：它从根节点开始，一直前进到叶子节点，然后在递归回溯时，将叶子节点的效用值往上回传——对于MAX 方，计算最
## 基于深度学习的动作识别
随着深度学习技术的发展，动作识别已成为计算机视觉中的一个重要研究领域。动作为计算机与人类交互提供了重要的信号，广泛应用于智能监控、健康监测和虚拟现实等场景。本文将通过一个简单的示例介绍如何利用深度学习进行基本的动作识别。
### 动作识别的基本流程
动作识别的基本流程可以概括为以下几个步骤：
1. **数据采集**：首先需要获取包含多种动作的视频或图像数据集。
Python人工智能 理解对抗搜索Python人工智能前言一、博弈1.对抗性博弈2.博弈树二、对抗搜索三、算法实现1.Minmax（搜索）2.Minmax（计算）4.算法分析四、剪枝 前言近期更新都是课程所学内容，具体实验还未完成，完成后一并发出，感谢关注。一、博弈1.对抗性博弈我们早已听说了2016年Alpha Go在围棋界的战绩，在这之前，2006年计算机浪潮天梭也拿下了中国象棋的第一，97年
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2023-11-27 16:51:03
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# Python深度学习源码实现指南
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现Python深度学习源码。作为一名经验丰富的开发者，我将带领你逐步完成这个任务。
## 流程概览
下面是完成Python深度学习源码的整个流程概览，我们将按照这个步骤逐步进行实现。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 第一步 | 确定深度学习模型和算法 |
| 第二步 | 收集相关资料和文献
原创
2023-08-30 04:57:42
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博弈树-BIT下棋属于一种博弈游戏，博弈过程可以用树（博弈树）来表示。假设游戏由两个人（ A 和 B ）玩，开始由某个人从根结点开始走，两个人轮流走棋，每次只能走一步， 下一步棋只能选择当前结点的孩子结点，谁先走到叶子结点为胜。例如，对于下图所示的博弈树，若 A 先走，可以选 f ， B 若选 h ，则 A 选 j 胜。编写一程序，让计算机和人下棋。当计算机走下一步时，可以根据以下情况决定下一步：
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2023-11-02 14:05:47
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# 基于CPU的深度学习Python实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何使用CPU来实现基于深度学习的Python程序。在本文中，我将向你展示整个流程，并为每一步提供所需的代码和注释。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来了解一下整个流程。下表展示了实现基于CPU的深度学习Python的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据准备
原创
2024-01-27 07:39:54
100阅读
博弈论是一个研究决策制定的数学理论，它在经济学、计算机科学和其他领域中有着广泛的应用。深度学习则是一种机器学习的方法，通过构建和训练多层神经网络来解决复杂的模式识别和决策问题。结合博弈论和深度学习可以有效地解决一些复杂的博弈问题，例如对弈棋、扑克等游戏的决策问题。
下面是使用深度学习解决博弈问题的流程：
```mermaid
pie
title 博弈论使用深度学习的流程
"1.
原创
2023-10-19 14:09:45
278阅读
【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）
原创
精选
2023-04-09 13:55:44
896阅读
1. 算法原理1.1 博弈树博弈树针对的是二人零和博弈的问题，二人轮流行动，行动时令自己的优势最大。二人零和博弈有如下特点：确定性：二人的行动有多种选择，但最终的行动是确定的信息完备性：博弈双方知道当前局势（即空间状态）的全部信息零和性：一方的损失等于另一方的收益，二者得分相加恒为零由以上特点，我们可以构造博弈树。因为信息完备性和确定性，可以用博弈树的每个节点表示一个确定的状态，在动作后得到的新状
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2024-01-22 11:54:28
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# 深度学习与迷宫：用 Python 解迷宫的探索之旅
在深度学习的领域，迷宫问题是一个经典的求解问题。本文将带你通过 Python 代码来实现一个简单的深度学习模型，以求解迷宫问题。
## 迷宫问题的定义
迷宫问题可以被看作一个图搜索问题。它通常由一个起点、一个终点和一些阻碍路径的墙壁构成。我们的目标是找到从起点到终点的最短路径。
以下是一个简单的迷宫示例：
```
S . . #
.
原创
2024-10-09 03:55:58
32阅读
# Java 深度学习强化学习博弈树入门
随着人工智能技术的飞速发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一个重要的研究领域，得到了越来越多的关注。强化学习在多个领域取得了显著进展，例如游戏、机器人控制及自动驾驶等。在本文中，我们将探讨如何通过 Java 结合深度学习技术创建一个强化学习模型，并尝试通过博弈树算法来解决问题。
## 什么是强化学习？
强化学习是
一篇2021年徐泽水老师《The two-person and zero-sum matrix game with probabilistic linguistic information》的一区论文的独立重复实验。 基本思想是将概率语言标准化，之后解模糊为三角模糊数的形式，最后带入线性规划进行纳什均衡的求解。代码如下，关键步骤有注释。'''
想到一个好方法，如果对矩阵转置，就可以很方便的获得按列
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2024-06-12 22:33:39
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# 深度学习基于Python豆瓣
深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大量数据进行处理和分析的能力。Python作为一种简单易用的编程语言，为深度学习提供了强大的支持。本文将介绍如何使用Python和豆瓣数据集进行深度学习分析，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备数据集。豆瓣是一家知名的社交网络和电影音乐书籍评分网站，提供了大
原创
2023-10-13 07:40:46
82阅读
《Python深度学习》等详细的电子资料请看我的博客名称，加后进入空间获取。
原创
2018-12-30 22:13:50
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(一)巴什博奕(Bash Game):只有一堆n个物品,两个人轮流从这堆物品中取物,规定每次至少取一个,最多取m个.最后取光者得胜.若(m+1) | n，则先手必败，否则先手必胜。显然,如果n=m+1,那么由于一次最多只能取m个,所以,无论先取者拿走多少个,后取者都能够一次拿走剩余的物品,后者取胜.因此我们发现了如何取胜的法则：如果n=(m+1)r+s,(r为任意自然数,s≤m),那么先取者要拿走
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2024-05-13 17:37:40
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# 基于深度学习的车辆字符识别
随着智能交通的不断发展，车辆字符识别（License Plate Recognition, LPR）已经成为自动化管理和监控的重要技术之一。基于深度学习的车辆字符识别能够实现高效、准确的车牌识别，本文将探讨如何使用Java实现这一技术，并提供相关的代码示例。
## 1. 深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，主要通过神经网络来处理和解析数据。近年来，卷积
关注“ OpenCV与AI深度学习”公众号！视觉/图像重磅干货，第一时间送达!作者 | Sanyam翻译 | OpenCV与AI深度学习导读本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。它将侧重于两个过程：车牌检测和检测到的车牌的 OCR。（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 深度学习一直是现代世界发展最快的技术之一。深度
翻译
2022-03-30 11:30:09
3169阅读
作者 | Sanyam翻译 | OpenCV与AI深度学习导读本文将重点介绍 ALPR 的端到端实现。它将侧重于两个过程：车牌检测和检测到的车牌的 OCR。（公众号：OpenCV与AI深度学习）
背景介绍
深度学习一直是现代世界发展最快的技术之一。深度学习已经成为我们日常生活的一部分，从语音助手到汽车自动驾驶，它无处不在。其中一项应用是自
原创
2022-10-19 13:42:01
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在当今图像处理领域，基于深度学习的图形深度预测已经成为一个热门课题。它不仅在自动驾驶、虚拟现实以及增强现实中有着重要应用，同时也为医学影像分析、三维重建等智能化场景提供了新的解决方案。接下来，我将详细介绍解决“基于深度学习的图形深度预测”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境配置妥当。对于所有操作系统（Window
