人机博弈初探

    组里布置任务,要编个中国象棋人机博弈程序练练手,写这篇文时游戏初版已经完成了。开工前导师给了些相关资料,我自己又稍微做了些调查,这篇文就先来对人机博弈,尤其是棋牌游戏的人机博弈思路做一些概念上的科普铺垫。做好了概念铺垫,下一篇再挑重点简单讲解下我的中国象棋游戏实现情况。

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BP神经网络的python(pybrain库)实现

    上一篇文用C++手写了BP神经网络,事实上,生产环境中已经很少有人再亲自写神经网络了,已经出现了很多成熟的机器学习开源库。我安装了C++的shark库和python的pybrain库,在研究shark库的文档时发现shark库封装度太低了,用起来很麻烦,遂弃。虽然放弃C++的高效库很遗憾,但是后来发现pybrain库真是非常友好非常方便,于是分别写了分类器和函数拟合的例子及测评。

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BP神经网络

    组里要求新人手写个BP神经网络练练手先,具体要求是用一个平面把空间点集二分类,建模时我发现这个问题比起分类来更接近一个多元函数拟合,当然分类也不是不行,机器学习的要求更低,更容易有更好的结果。这都是后话,这篇文我决定先来总结一下BP神经网络的概念,也算是前几天的学习笔记了。

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C++ cin、cout的优化及测评

    参加过ACM比赛和部分自己做过测评的人想必不难发现,C++的cin和cout虽然比起C的scanf和printf来方便很多,但是速度似乎会打很大折扣。于是不求甚解的人们一拍脑门,认定因为C更“底层”,封装程度更低,所以势必比C++的输入输出执行效率更高。然而如若C++有知,恐怕要苦笑了。因为C++正是为了兼容C的输入输出才要在cin、cout中进行指针同步,降低了执行效率。那么可能挽回这种效率损失吗?答案是可以。

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