freegames是Apache2许可的免费Python游戏集合,旨在用于教育和娱乐。游戏是用简单的Python代码编写的,专为实验和更改而设计。包括几个经典街机游戏的简化版本。
我们在工作中经常会进行很多繁琐的任务:更新配置文件,复制和粘贴文件,更新 Jira 标签等。
OpenAI Gym 是一个最广泛使用的强化学习实验环境,内置上百种实验环境,比如一些简单几何体的运动,一些用文本表示的简单游戏,或者机械臂的抓取和控制等实验环境。
你有一个思想,我有一个思想,我们交换后,一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough
腾讯“云+未来”峰会上周圆满落幕 但落幕一般都不表示句号 句号也不表示结束 当时「云安全专场」照片在内部群一放出,连我们的美女主持都被某演讲者的帅气迷住了,另一演讲者的照片直接被推荐拿去征婚,其余的也
---- Apple Watch很快就要到大家手里了(某些人),我们很快就可以用它收邮件,计算卡路里,发送自己的心跳去吓唬朋友——这一切都来自一只舒适的腕表。 但我们真的应该考虑在Apple Watch上玩游戏吗?答案当然是“应该”。但这并不意味着所有类型的游戏都适合。 一些传统游戏已经移植到了Apple Watch上。类似Flappy Bird的简单游戏,另外一些诸如Trivia Crack(答题类游戏)和Rules!(消除类游戏)的益智类游戏已经确定会推出适配Apple Watch的简化版本。
明确目标,你才能更好的前进,以终为始才是高效的学习。比如你学习编程最初的动机就是想做一个小游戏,那么这个就是你对目标,你要时刻记住,不要让自己远离它。
将一个用 HTML 和 JavaScript 构建的简单游戏重建为生产就绪的游戏的任务促使我重新评估其核心组件。其中,规则系统督促我寻找一种能够提升清晰度、灵活性和可维护性的方法。我将穿插代码片段和叙述,揭示游戏规则系统的创建过程。
1976 年,Atari 公司在美国推出了 Atari 2600 游戏机,这是史上第一部真正意义上的家用游戏主机系统。
小程序就像“伊波拉”病毒似的,毫无节操的刷爆我的好友圈! 小程序出现后,我从一个咸蛋超人变成了一个大忙人:帮好友砍价、帮好友分享、帮好友点链接,最浪漫的事是,我的好友列表变成了群列表··· 作为一个产
【导读】近日,DeepMind在《Nature Science》发布最新论文,研究将博弈论应用在multi-agent的游戏中,利用纳什均衡在自我对局中消除分歧,寻找最优平衡策略。将非对称游戏有效分解
佐治亚理工学院、康奈尔大学和肯塔基大学合作开发了一种AI智能体,可以实时自动生成自然语言解释,以传达其行为背后的动机。这项工作旨在让人类与AI智能体或机器人合作,确保智能体正在正确地执行任务,并且可以解释错误或错误的行为。
雷锋网 AI 科技评论消息:5 月 2 日,Facebook AI Research(FAIR)官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF OpenGo(包括源代码和一个训练好的模型),该机器人是基于 ELF 平台研发而成,曾击败了 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。
当任何人在需要一个简单、友好的挑战游戏来暂时逃避其他现实问题时,都可以去试试免费在线游戏 Wordle(https://www.powerlanguage.co.uk/wordle/)。
用 AI 算法玩游戏,打破人类玩家的记录,是一种什么体验? DreamerV2 agent(智能体)可以在 Atari(雅达利)的 55 款经典游戏中挑战人类玩家。 其中不乏我们熟悉的打砖块、蒙特祖玛的复仇、小蜜蜂等经典游戏。 可能有些朋友不知道 Atari,这里简单介绍一下。 1976 年,Atari 公司在美国推出了 Atari 2600 游戏机,这是史上第一部真正意义上的家用游戏主机系统。 80 后、90 后非常熟悉的 FC 红白机(超级马里奥、魂斗罗、松鼠大作战、坦克等等)则是十几年之后的事情
【新智元导读】机器会拥有常识吗?Hinton说,Yes,并且会在10多年内变成现实。两位从经济学的视角观察AI问题的学者为此打了一个赌,支持者对反对者的赔率为50:1。本文作者也支持机器会有常识,认为这是一种不可阻挡的趋势,他还提出了一种用来衡量机器是否具有常识的方法——玩游戏。 【简介】作者 Daniel Lemire 是魁北克大学的计算机科学教授。他的研究主要集中在软件性能和索引,参与过多个数据科学的开源项目。他是一个技术乐观主义者。 许多人都希望基于人类智能来判断机器智能。这个观念最早可以追溯到图灵
不列颠哥伦比亚省温哥华 / 2024 年 2 月 22 日 / VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQB:VRSSF)(“VERSES”或“公司”)是一家开发下一代智能软件系统的认知计算公司,今天提供了研究路线图概述了衡量公司研发工作的进展和重要性的关键里程碑和基准,与传统的深度学习相比,以造福工业界、学术界和公众。
在前一章中,我们谈到游戏的场景滚动主要包括3种类型:纵向、横向、纵横向。无论何种画面滚动方式,都需要实现主角在地图中的游历。在游历的过程中需要判断: 1) 是否遇到障碍物。 2) 是否被敌方炮弹击中。 以上两种判断都涉及到游戏中一个十分重要的概念:碰撞探测(Collision detection)。本章将在前一章的基础之上,讲解主教精灵如何在地图中漫游,如何实现碰撞探测,如何通过火炮击中敌人。并且给出简单的敌方AI模拟。总之,完成本章学习之后,读者已经可以开始编写类似于“坦克大战”等基本简单游戏了。 下图就是我们示例ZYG007的游戏画面:
【新智元导读】机器会拥有常识吗?Hinton说,Yes,并且会在10多年内变成现实。两位从经济学的视角观察AI问题的学者为此打了一个赌,支持者对反对者的赔率为50:1。本文作者也支持机器会有常识,认为这是一种不可阻挡的趋势,他还提出了一种用来衡量机器是否具有常识的方法——玩游戏。
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 项目背景 为什么要做短视频游戏? 好友微视定位主要基于UGC內容的社交分享,而UGC內容更能有效的产生后续的社交行为,所以提高用户发表量即是迫切的目标。透过用户研究的結果发现,一般用戶生活中值得拍摄与分享的动机点并不多,为了解決拍摄动机较少的问题,设计设法挖掘更多的场景以及融入更多的趣味,透过场景的教育以及趣味性的加持,让用户有够多理由开启相机并且生产內容。 在需要把用户从PGC消费场景拉回UGC社交分享并且富有动机的目标下,
在利用之前FrozenLake环境训练当中那种面向对象方式管理程序时发现训练后期运行速度变慢、而且是肉眼可观察到的变慢,所以采用了matlab另一种程序文件管理方式packages
编译 | 阿司匹林 【AI 科技大本营按】2016 年 3 月,AlphaGo 击败世界顶尖职业围棋手李世石,在媒体上掀起巨大的波澜。一年多以后,AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero,在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下,通过自我对弈,仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间,人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而,AlphaGo Zero 真有那么伟大吗?来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 Alp
腾讯正在联动高校,利用王者荣耀的复杂环境,为推动通用人工智能研究创造各种可能性。 4月14日,第二届「腾讯开悟多智能体强化学习大赛」(以下称「大赛」)决赛在成都落幕,来自20多所顶尖高校的AI研发团队,经过半年来的比拼,共有4支团队进入决赛。经过现场激烈角逐,来自清华大学计算机系的学生团队获得本届大赛冠军。 决赛四强排行榜 本届大赛由腾讯AI Lab、王者荣耀、腾讯新文创总部、腾讯高校合作、腾讯游戏学堂等共同发起。腾讯「开悟」AI开放研究平台依托于腾讯太极机器学习平台,为参赛团队提供了研究资源、全栈打通
腾讯ISUX isux.tencent.com 社交用户体验设计 项目背景 为什么要做短视频游戏? 2018年好友微视DAU冲破3000万大关,日播放量达1.3亿人次,但用户日均发表量仅40万,用户容易将好友微视定为PGC的內容消费场景。因为好友微视定位主要基于UGC內容的社交分享,而UGC內容更能有效的产生后续的社交行为,所以提高用户发表量即是迫切的目标。透过用户研究的結果发现,一般用戶生活中值得拍摄与分享的动机点并不多,为了解決拍摄动机较少的问题,设计设法挖掘更多的场景以及融入更多的趣味
当今互联网份额最大的编程语言是哪一个?是 Java!这两年一直有听说 Java 要不行了、在走下坡路了。没错,Java 的确在走下坡路,未来的事情的确不好说,但是瘦死的骆驼比马大,未来的三五年之内,我相信 Java 仍然是行业“一哥”!各位是否和我刚学完 Java 基础语法时一样,陷入过不知道 Java 能做什么的困扰中?觉得 Java 只能在控制台里 System.out.println 打印打印猫啊狗啊、爸爸和儿子吗?
1.数据分析 Numpy: 表达N维数组的最基础库 提供直接的矩阵运算、广播函数、线性代数等功能 Pandas: Python数据分析高层次应用库 提供了简单易用的数据结构和数据分析工具 SciPy: 数学、科学和工程计算功能库 提供了一批数学算法及工程数据运算功能 2.数据可视化 Matplotlib: 高质量的二维数据可视化功能库 提供了超过100种数据可视化展示效果 通过matplotlib.pyplot子库调用各可视化效果 Seaborn: 统计类数据可视化功能库 提供了一批高层次的统计类数据可
前段时间一直在更 vue2的源码系列,最近换了换口味,学了一下 cocos ,照猫画虎的写了一个「挑战1024」小游戏。
动态规划的使用条件时MDP已知,在简单游戏中,这个条件时显然成立的 使用Value iteration的方法求解每个状态的价值函数,迭代收敛之后,对应最优策略生成。
就在昨天,Anthropic深夜发布了下一代旗舰大模型Claude 3.5 Sonnet。
论文的首页明显告诉我们,这是一篇Google出的论文(所以值得一读),该文作者提出了一种新的深度强化学习研究框架: 多巴胺(Dopamine),旨在于丰富DRL的多样性,该框架是一个开源的,基于tensorflow平台的的最先进的智能体实现平台,并通过深入研究RL中不同研究目标的分类来补充这一产品。虽然并非详尽无遗,但分析强调了该领域研究的异质性以及框架的价值。
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Jeff Dunn 编译 | yawei,彭晗,李亚楠 2017年3月,任天堂Switch系列发布。从这一款游戏机,我们似乎可以一窥任天堂的未来,它的名字巧妙地模糊了家用游戏机和掌机的界限,且与我们之前提到的任天堂游戏机大有不同。我们不敢说它未来会有多好,但整体来说,应该还是不错的。 任天堂Switch 2017年3月上市 任天堂能成为日本游戏界巨头,与他们出品了大量异质于同行的独特游戏密不可分,此举还奠定了任天堂在众多游戏粉丝中的传奇地位。 细数任天堂历来发布的
大家好,我打算每日花1小时来写一篇文章,这一小时包括文章主题思考和实现,今天是日更的第1天,看看能不能被官方推荐。(帮我点点赞哦~)
阿纳海姆会议中心的暴雪嘉年华上,尚未正式发布的RTS游戏大作《星际争霸II》举行了试玩活动。
今天为大家介绍的是来自Paul A. Jensen团队的一篇利用强化学探索微生物知识的论文。训练人工智能(AI)系统进行自主实验可以大大提高微生物学的吞吐量;然而,很少有微生物有足够大的数据集来训练这样的系统。在本研究中,作者引入了一种名为BacterAI的自动化科学平台,它可以对微生物代谢进行建模,不需要任何先前知识。BacterAI通过将科学问题转化为与实验室机器人进行的简单游戏来进行学习。该方法将其发现总结为可以被人类科学家解释的逻辑规则。
8月18日,第二届 “腾讯开悟 MOBA 多智能体强化学习大赛”(下称“大赛”)宣布启动。该大赛由腾讯 AI Lab、王者荣耀、腾讯高校合作、腾讯游戏学院等共同发起,由腾讯云计算提供底层资源支持。 “开悟” AI 开放研究平台依托于腾讯太极机器学习平台,基于平台拥有的算法、算力、脱敏数据等资源优势,为学术研究人员和算法开发者开放国际一流的研究与应用探索平台。 本届赛事沿用过往面向高校的邀请赛制,进一步扩大了开放规模,邀请20余所国内外知名高校参赛。参赛队伍需要在指定的时间内,在给定的资源下训练出最优模
大家好,我是萧寒,最近学习了一下用C语言编写一个小游戏-----三子棋,在现实生活中非常只需要一只笔,一张小白,便能随时随地玩,我现在都还记得以前上课摸鱼,就是随便拿本教材找个空白的地方,自己和自己在纸上画圈圈画差差。结果就是自己赢不了自己,果然最强的对手还是自己,哈哈哈。今天我就分享一下用C语言实现简单版的三子棋。
8月18日,第二届 “腾讯开悟MOBA多智能体强化学习大赛”(下称“大赛”)宣布启动。该大赛由腾讯AI Lab、王者荣耀、腾讯高校合作、腾讯游戏学院等共同发起,由腾讯云计算提供底层资源支持。 “开悟”AI开放研究平台依托于腾讯太极机器学习平台,基于平台拥有的算法、算力、脱敏数据等资源优势,为学术研究人员和算法开发者开放国际一流的研究与应用探索平台。 本届赛事沿用过往面向高校的邀请赛制,进一步扩大了开放规模,邀请20余所国内外知名高校参赛。参赛队伍需要在指定的时间内,在给定的资源下训练出最优模型,并最终
金磊 假装发自 王者峡谷 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 不是吧,不是吧。 一群学霸聚集在一起,竟然是为了打《王者荣耀》?! 而且还是来自清北、中科院、浙大等20余所顶级学府的那种。 但毕竟是一帮学霸们的“聚会”,果然连打游戏的“姿势”都那么与众不同: 他们竟然要用《王者荣耀》搞科研! (妥妥的是有种诸葛亮“黄金分割率”的味道了。) 这到底是怎么一回事? 在《王者荣耀》里搞科研 要想搞清楚这件事,就需要先来颠覆一下你对《王者荣耀》的认知。 友友们,其实它不单单是一款游戏那么简单: 还是一个极
一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag,但时至今日Python已经从一个小众语言,变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。
在编程的世界里,数据和对象的复制是一个常见而重要的操作。无论你是处理简单的变量,还是操作复杂的对象图,理解如何正确地复制数据都至关重要。在这个过程中,我们会遇到两个关键概念:浅拷贝(Shallow Copy)和深拷贝(Deep Copy)。这两个术语看似简单,但它们在实际应用中的影响却十分深远。今天,我们将深入探讨浅拷贝与深拷贝的区别,帮助你掌握这一编程中的关键技能。
以黑科技和新理念为代表的汽车技术革命,正猛烈地席卷着整个汽车行业。传统车企、互联网车企和新创车企三方势力同时以智能汽车为突破口纷纷开启“未来模式”,这让2017年上海车展有了更多耐人寻味的看点。
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow
首先说一下啊,本人是个菜鸟,但自认是一个懂的上进的菜鸟,现在对游戏开发或多或少懂了一丁点吧。现在把我的资料全部上传,也许大家会觉得,资料有的网上都有吧,也许觉得资料没什么用吧,这个确实。但一个资料只要有一点点对你有用我就满意了,就够了。
1、turtle -基本图形绘制 2、string -字符串处理 3、math -基础数学计算 4、time、datetime -时间的基本处理 5、random -随机数产生及应用 6、PyInstaller -源代码打包为可执行文件 7、jieba -简洁的中文分词 8、os -操作系统小功能 9、wordcloud -中英文词云生成
在我这系列的强化学习教程中,我们将探索强化学习大家族中的Q-Learning算法,它和我们后面的教程(1-3)中基于策略的算法有一些差异。在本节中,我们先放下复杂而笨重的深度神经网络,首先在一个简单的查找表基础上实现第一个算法版本,随后我们再考虑如何使用TensorFlow将神经网络的形式集成进来。考虑到该节主要是回顾基础知识,所以我把它归为第0部分。对Q-Learning中发生的细节有所了解对于我们后面学习将策略梯度(policy gradient)和Q-Learning结合来构建先进的RL agent大有裨益。(如果你对策略网络更感兴趣或者已经掌握了Q-Learning相关知识,可以等译者后面的翻译或者查阅原文)
原文标题:Teaching a NeuralNetwork to play a game using Q-learning 作者:Soren D 翻译:杨金鸿 本文长度为6000字,建议阅读12分钟 本文介绍如何构建一个基于神经网络和Q学习算法的AI来玩电脑游戏。 我们之前介绍了使用Q学习算法教AI玩简单游戏,但这篇博客因为引入了额外的维度会更加复杂。为了从这篇博客文章中获得最大的收益,我建议先阅读前一篇文章(https://www.practicalai .io/teaching-ai-play-si
模板方法模式是一种行为设计模式, 它在超类中定义了一个算法的框架, 允许子类在不修改结构的情况下重写算法的特定步骤。
本文中我们将一起创建一个深度Q网络(DQN)。它基于我们系列文章中(0)的单层Q网络,如果你是强化学习的初学者,我推荐你到文末跳转到(0)开始阅读。尽管简单的Q网路已经可以在简单的问题上和Q表表现一样出色,但是深度Q网络可以使其变得更强。要将简单的Q网络转化为深度Q网路,我们需要以下改进:
自谷歌推出Chrome OS以来,通过与多个厂商积极配合推进,谷歌已经在Chromebook方面小有成绩。在年初的CES2014上,亮相了多款Chromebook产品也是预示着今年谷歌会将推Chro
这是有关对象管理的系列教程中的第五篇。主要扩展了如何让对象以更多不同的模式生成,并且支持每个关卡的单独配置。
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