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我正在为我的reversi游戏开发一个极小极大算法(w/ react.js)，但它给出了RangeError

RangeError通常表示代码中发生了超出范围的错误。对于你的reversi游戏开发中出现的RangeError，我可以给出以下可能的解释和解决方案：

错误分析：RangeError可能意味着你正在尝试访问一个数组或其他数据结构中不存在的索引。这可能是因为你的算法逻辑有误，导致超出了有效索引范围。
解决方案：
- 检查你的算法逻辑：确保你的算法在每次访问数组或其他数据结构之前验证索引的有效性。例如，你可以使用条件语句或其他错误处理机制来避免访问无效的索引。
- 调试错误：使用调试工具（如浏览器开发者工具）来跟踪代码执行过程，找出导致RangeError的具体代码行。你可以检查相关变量的值和逻辑，以找出错误的原因。
- 检查输入数据：确保你的算法能够处理不同范围和大小的输入数据。如果你的算法对于某些特定输入会导致RangeError，那么你可能需要调整算法逻辑或输入数据的验证。

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Logistic回归基础篇之梯度上升算法

面对我们这个问题，如果使J(θ) := -J(θ)，那么问题就从求极大值转换成求极小值了，使用的算法就从梯度上升算法变成了梯度下降算法，它们的思想都是相同的，学会其一，就也会了另一个。...本文使用梯度上升算法进行求解。 2、梯度上升算法说了半天，梯度上升算法又是啥？J(θ)太复杂，我们先看个简单的求极大值的例子。一个看了就会想到高中生活的函数： ?...极大值等于f(2)=4 但是真实环境中的函数不会像上面这么简单，就算求出了函数的导数，也很难精确计算出函数的极值。此时我们就可以用迭代的方法来做。就像爬坡一样，一点一点逼近极值。...return -2 * x_old + 4 x_old = -1 #初始值，给一个小于x_new的值 x_new = 0 #梯度上升算法初始值...那么，现在我只要求出J(θ)的偏导，就可以利用梯度上升算法，求解J(θ)的极大值了。那么现在开始求解J(θ)对θ的偏导，求解如下(数学推导)： ? ?

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