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  • 象棋一直是我们国家老少皆宜的一款休闲棋类游戏,想要象棋的人可多得很呢,这就需要学习一番啦。但是使用系统的方法要比盲目的学习更重要,小编已经为大家搜罗来了具有专业水准的学习方法,赶紧点赞收藏一波吧~ ...

    象棋一直是我们国家老少皆宜的一款休闲棋类游戏,想要下好象棋的人可多得很呢,这就需要学习一番啦。但是使用系统的方法要比盲目的学习更重要,小编已经为大家搜罗来了具有专业水准的学习方法,赶紧点赞收藏一波吧~
    在这里插入图片描述

    【初学阶段】

    一、学习基本知识。先大致了解象棋的发展史,学习并掌握棋子的走法、吃子、胜负和的判定、行棋记录、简单规则和基本常识。

    二、学习象棋的基本杀法。学习象棋的基本杀法和较简明浅显的残局例胜例和基本定式,了解杀王和残局的推理分析方法和技巧。

    三、了解布局种类。有步骤有选择地学习常见布局基本变化,了解布局基本理论、基本战术以及实用的杀法。

    四、由中局杀法入手。学习中局的战略战术,进而了解中局的战术原则等基本理论。

    五、观摩或打谱学习名手对。并通过对局评注和分析,学习名手战略战术的运用。

    六、结合所学布局,适当穿二维码行实战练习。形式主要有车轮战、一对一模拟比赛或多局对抗赛等等,了解比赛形式和要求。有条件的要适当安排计时比赛,体会实战并做好记录,逐步练习复盘能力。

    【巩固提高阶段】

    一、深入学习稍复杂的杀法,以独立猜解古谱胜局为主,逐步锻炼心算能力;学习并整理实战杀局,熟悉做杀条件和攻杀次序,培养杀棋感觉。

    二、进一步深入学习残局,以小专题研究的形式学习稍复杂且实用的例胜例和定式,适当学习名手实战残局,逐步系统化。

    三、根据自身特点、条件和喜好,有选择地系统学习三至五种先手和后手布局类型,由模

    仿逐步过渡到形成独自的布局体系,并深入了解布局特点、布阵原理和常见的实用战术。

    四、深入学习中局稍复杂的各种战术,结合实战体会中局理论、审局决策与计算方法,重点解决布局到中局和中局到残局的过渡问题,逐步培养战略思想与战术意识的结合能力。

    五、结合布局学习过程,适当安排有针对性的模拟实战,有条件的要严格按照比赛的要求进行,比赛形式可安排分组循环、大循环、积分编排、多局对抗或淘汰制等等,也可适当进行快棋练习。要求通过比赛加深了解规则和赛制特点,赛后复盘交流,逐步实行独立默记和总结(包括战略战术、心理、实战技巧等内容)。

    六、尽量多学习一些名手实战对局,体会对局心理、战略构思与战术手段的实施。

    当然了,象棋学习还有最重要的一步,那就是实战操作。实战操作的具体方法,小编放在下一讲,不过小编在这里先推荐一个可以免费在线下象棋的良心游戏品牌:亲朋象棋,上面有很多高手等着你和他们过招哦,相信玩过的你一定会对象棋有所感悟~

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  • 强化学习:(有延迟的反馈)根据当前的处境选取最优解,比如下象棋,下完这步棋,在这步棋的基础上,争取下的最好,整部棋下的好坏,跟前几步都有关系。 分类问题:因为有了标签值,根据算法,将样本归于哪一类。...

    机器学习常常划分为三个方面:

    • 监督学习:(有标签的学习)包括分类,回归问题
    • 无监督学习:(无标签的学习)聚类问题
    • 强化学习:(有延迟的反馈)根据当前的处境选取最优解,比如下象棋,下完这步棋,在这步棋的基础上,争取下的最好,整部棋下的好坏,跟前几步都有关系。

    分类问题:因为有了标签值,根据算法,将样本归于哪一类。(逻辑回归,决策树,随机森林,svm)

    回归问题:是一个连续值,根据样本上的一些特征,预测连续值结果。

    聚类问题:因为没有标签以及明显的划分标准,根据样本的相似性或者关联关系,把类似的归于一类


    常用的一些术语:

    对于结构化数据,每行叫做样本,每列叫做特征或者属性,所谓的百万数据量,也就是有百万的行


    整个机器学习完整的流程包括:

    数据 + 算法 -->应用于工业问题

    • 数据:里面有特征工程,包括数据的清洗与选择。

    数据还包括:训练集(训练模型),验证集(调整超参数),测试集(评估模型效果)。

    验证集的选取:留出法(hold_out:因为工业界数据量够大,常用于工业界),交叉验证法(cross validation:由于比赛数据集较小,常用于比赛),自助法(bootstrap:用的比较少)

    • 算法:(1)假设函数:常见的一些机器学习模型。(LR,SVM,决策树等)

                      (2)损失函数:对模型的好坏进行评估。(交插熵,MSE,hingloss等)

                       (3)优化:对数据进行调整,达到最优的效果。(梯度下降,牛顿法等)


    对于机器学习当中常见的训练集,验证集,测试集当中,其中验证集和测试集经常被人混用。

    在有监督的学习中,验证集常被分成2-3个,即:训练集(train set),验证集(validation set),测试集(test set)

    • 训练集:估计模型,学习样本数据集,通过匹配一些参数来建立一个分类器,建立一种分类的方式,主要是用来训练模型的。
    • 验证集:确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数。对于训练出来的模型,调整分类器的参数。
    • 测试集:检验最终选择的最优模型的性能如何。主要是测试训练好的模型的分辨能力。

    划分验证集和测试集的原因:防止过拟合

    如果全部的数据用于训练,那么训练出来的模型在测试集上表现良好,但是泛化能力不好。换一个新的数据集,模型的效果可能就比较差。

    参考:北岛知寒 - 开源爱好者  https://www.cnblogs.com/crazyacking/p/6737955.html

     


    一般情况下,我们在未知的样本下进行测试,来评估模型的性能如何。

    但是在手上没有未知的样本的情况下,怎样进行可靠的评估?

    常见的评估方法:

    • 留出法(hold-out):在全体数据当中,划分训练集和测试集。(一般工业界用这种方法,因为数据量较多,所以可以划分出来一部分数据作为测试集)注意:(1)数据保持分布一致,可以分层采样(2)多次重复划分,随机100次划分(3)测试集不能太大太小,一般为1/5 - 1/3
    • 交叉验证法(cross validation):常用的是10折交叉验证,把总体数据分为10分,每次从中取出来一份作为测试集,总共取10次,把10次的测试结果进行平均,作为最终的测试结果。如果把10折改为n折你那就相当于留一法
    • 自助法(bootstrap):有放回的进行重复采样,但是这样会导致数据分布有所改变。

     

     

    参考:7月在线


     

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    概述

    在场景中,妞妞的同伴问了一句:“妞妞你在哪儿?”这个时候妞妞应该如何作答才能让同伴知道它的准确位置呢?总不能说一句:“我在这里。”所以带着这个疑问,开始关于坐标系那些事的学习。


    笛卡尔坐标系

    在游戏制作中,我们使用数学大部分是为了计算位置、距离和角度等变量。这些计算大部分实在笛卡尔坐标系下进行的。


    二维笛卡尔坐标系

    二维笛卡尔坐标其实在我们的生活中经常看到,比如:国际象棋的棋盘就可以理解成一个二维笛卡尔坐标洗。
    二维笛卡尔坐标系包括了下面几种元素:

    • 原点 — 一个特殊的位置,是整个坐标系的中心。
    • 两条过原点且互相垂直的矢量 — 即x和y轴。这两个坐标轴也被称为该坐标系的基矢量

      二维笛卡尔坐标系如下图所示:
      这里写图片描述

      ps:这里要说明一点,虽然上图看上去x轴指向右,y轴指向左。但是这不是必须的。在屏幕映射中,OpenGL和DirextX就是用了不同的二维笛卡尔坐标系。如下图:
      这里写图片描述

      有了二维笛卡尔坐标系我们就能很精确的知道一个点的位置。现在利用二维笛卡尔坐标系就能够描述妞妞在农场中的位置了。如下图:
      这里写图片描述


    三维笛卡尔坐标系

    上面的二维坐标系看上去比较简单,是在一个平面上的。三维坐标系比二维坐标系多了一个维度。相应的,三维坐标系要比二维坐标系复杂了许多。
    和二维坐标系相同,三维坐标系也包含了两个元素:

    • 原点
    • 三条过原点且相互垂直的矢量 — 即x、y、z轴。
      ps:若三条矢量(基矢量)的长度为1,那么我们称它为标准正交基若长度不为1称它为正交基
      ps:正交可以把它理解为互相垂直的意思。

    左手和右手坐标系

    和二维笛卡尔坐标系相同,三维笛卡尔坐标系的坐标轴的方向可以是不固定的。
    和二维笛卡尔坐标系不同的是,因为坐标轴的方向不同导致了三维笛卡尔坐标系有左手坐标系右手坐标系之分。

    疑问:为什么二维坐标系中没有左右手坐标系之分,而三维的有呢?

    因为:
    在二维坐标系中,即便两个二维坐标系的x、y轴方向各不相同,但是它们都能通过绕某个轴旋转从而和另一个坐标系重合。所以所有的二维笛卡尔坐标系都是等价的!
    而在三维坐标系中,有时候靠旋转操作是不能使两个坐标系重合的。因此三维笛卡尔坐标系并不都是等价的。从而出现了左手坐标系和右手坐标系。

    疑问:为什么叫做左手坐标系和右手坐标系呢?

    利用我们的左右手,就能够表示三维笛卡尔坐标系是左手坐标系还是右手坐标系。如下图:
    这里写图片描述
    可以看到上图中,左右手坐标系的x轴的方向不同。并且可以尝试一下,无论你怎么旋转自己的左右手,都不能让他们完全重合。

    疑问:左右手坐标系是不是真的不能互相转换呢?

    其实是可以的,只需要将其中一个轴反转,另外两个轴保持不变即可。

    疑问:那么我们到底该使用左手坐标系还是右手坐标系?

    答案是:都可以!左右手坐标系本身没有优劣之分,无论哪种坐标系,在大多数的情况下是不会影响底层的数学计算的,只是在映射到视觉上时会有差别。


    Unity使用的坐标系

    这里说的坐标系呢仅针对三维空间下的坐标系。
    对于Unity使用左手坐标系还是右手坐标系,我们来看看引擎便知:
    这里写图片描述

    可以看出,在场景中模型空间下,Unity使用的是左手坐标系

    这里写图片描述

    可以看出,对于观察空间来说,Unity使用的是右手坐标系。在观察空间下,z值越小,说明场景深度增加。

    总结:
    在Unity中,左右手坐标系都得到了使用。在模型空间下,使用的是左手坐标系。在观察空间下,使用的是右手坐标系。

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  • 一周总结(六)

    2020-07-22 11:08:47
    周六了一天象棋(业4菜逼),周日学习LDA算法。 重温《大国崛起》与看完《世界历史》纪录片,看了1/3《金融学入门》,看了知群《个人成长发展营》——提升职场竞争力。 4.总结 还是专心java吧。。。(一周...

    1. 极客时间学习

    听了几个《卖桃者说》,时长1小时多

     

    2. Java学习

    看了点mybatis-plus,没看学习视频。。。

     

    3. 其他

    周六下了一天象棋(业4菜逼),周日学习LDA算法。

    重温《大国崛起》与看完《世界历史》纪录片,看了1/3《金融学入门》,看了知群《个人成长发展营》——提升职场竞争力。

     

    4. 总结

    还是专心学java吧。。。(一周又一周地过,自己像和尚念经一般嚷嚷着自己要学习java,可是自己的自制力一言难尽,下班花了太多时间在游戏与视频上了。。。)
     

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  •  自己所记录,亦可以互相交流共享学习,有朋自远方互联网而来,不亦悦乎? 关于 QT 系列文章说明:  会将该系列的源码,文章等系列,全部托管于这个仓库,该系列的主线任务是讲解Qt的相关文章。 开发系统: ...

空空如也

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学下象棋入门