标签： AI

围棋AI布局——二路鬼手小尖(二)

上一期我们讲到白棋的一路鬼手小尖黑棋的最佳下法是长起来，虽然白棋没办法立马扑进去打劫，但是白棋可以选择先点角做活，把难题继续交给黑棋。

上一期我们讲到白棋的一路鬼手小尖黑棋的最佳下法是长起来，虽然白棋没办法立马扑进去打劫，但是白棋可以选择先点角做活，把难题继续交给黑棋。

网页版围棋AI星阵免费试用

星阵围棋非常好用，功能全，网页版不需要好的手机或电脑配置。可惜的是收费，并且按分钟收费。我们完全可以用免费的，比较阿Q围棋，或许会有土豪用吧。

星阵围棋非常好用，功能全，网页版不需要好的手机或电脑配置。可惜的是收费，并且按分钟收费。我们完全可以用免费的，比较阿Q围棋，或许会有土豪用吧。

用阿Q围棋和孩子练习面棋

让孩子多下面棋是非常好的学习方法。
多数家长不会围棋，没办法陪孩子下棋。
直接让孩子和AI对局，有点无趣。
我现在发现拿个手机辅助着和孩子下面棋，效果不错。
相当于高手和孩子下指导棋，并且是父母陪伴。
妈妈再也不用担心没人陪我练棋啦

让孩子多下面棋是非常好的学习方法。
多数家长不会围棋，没办法陪孩子下棋。
直接让孩子和AI对局，有点无趣。
我现在发现拿个手机辅助着和孩子下面棋，效果不错。
相当于高手和孩子下指导棋，并且是父母陪伴。
妈妈再也不用担心没人陪我练棋啦

围棋AI布局——二路鬼手小尖

取材于王晨帆老师布局讲座

本文适合有段者学习

佟老师中盘思路即将完结，王老师携带了满满的干货前来报到啦！！

这是一个全新的专辑，将由道场布局飞刀担当王晨帆老师带领大家一起来探索一下在AI盛行的时代，变化莫测的布局又有什么最新鬼手？经典的老式的布局为何被淘汰？流派布局（中国流、小林流等）还有没有我们没有挖掘到的实用变化？

想必大家都已经迫不及待了吧？我们话不多说，直接进入我们今天第一个主题——二路鬼手尖~

取材于王晨帆老师布局讲座

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想必大家都已经迫不及待了吧？我们话不多说，直接进入我们今天第一个主题——二路鬼手尖~

   

Windows下编译配置丽拉围棋Leela Zero

Leela zero是比利时程序员Gian-Carlo Pascutto（GCP）参照DeepMind最新论文在github上面开展的的一款开源围棋项目，项目为分布式，依靠志愿者提供算力。不借助任何人类知识，完全从零开始，致力于复现Alphagozero。

Leela zero是比利时程序员Gian-Carlo Pascutto（GCP）参照DeepMind最新论文在github上面开展的的一款开源围棋项目，项目为分布式，依靠志愿者提供算力。不借助任何人类知识，完全从零开始，致力于复现Alphagozero。

别人问我会不会人工智能

为什么真正的人工智能一般人做不了？
只有那些不是为了打工赚钱的人，
他有时间慢慢琢磨。
他首先得是个神经网络学家，
他还可以随时请教计算机科学家，
他的编程能力不亚于十年经验的程序员。

为什么真正的人工智能一般人做不了？
只有那些不是为了打工赚钱的人，
他有时间慢慢琢磨。
他首先得是个神经网络学家，
他还可以随时请教计算机科学家，
他的编程能力不亚于十年经验的程序员。

   

为什么人工智能(AI)首选开发语言是Python

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富，对C的支持也很好。
~
Python虽然慢但是它只是调用AI接口，
真正的计算全是C/C++写好的数据底层，
用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。
~
Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是：
Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。
~
总之，Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的，
但是上层逻辑用C++开发效率太低。
Python语法简单而丰富，对C的支持也很好。
~
Python虽然慢但是它只是调用AI接口，
真正的计算全是C/C++写好的数据底层，
用Python只是写相应的逻辑，几行代码就出来了。
~
Java大多数的语言结构对于大数据的处理和 AI 系统的开发显得使不上劲。
更主要的原因是：
Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用。
~
总之，Python作为AI首选语言的地位已经无法撼动。

人工智能：python实现-逻辑回归分类器

何为回归：回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b，未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据（训练样本），
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归，
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它，
是因为这种归一化的方法往往比较合理，
能够打压过大和过小的结果（往往是噪音），
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix

何为回归：回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。
比如已知公式是y = a*x + b，未知参数是a和b。
我们现在有很多真实的(x,y)数据（训练样本），
回归就是利用这些数据对a和b的取值去自动估计。 
其实Logistic Regression 就是一个被logistic方程归一化后的线性回归，
仅此而已。至于用logistic方程而不用其它，
是因为这种归一化的方法往往比较合理，
能够打压过大和过小的结果（往往是噪音），
以保证主流的结果不至于被忽视。
Label encoding
Logistic Regression classifier
Naive Bayes classifier
Confusion matrix