不用神经网络强化学习，只用alpha-beta剪枝和搜索实现的下象棋！我们的中国象棋使用python实现，总共2000+行代码，分为走法计算、评估函数与搜索和UI三部分，并采用历史启发算法进行优化，有着不错的效果。可以实现正常的人机对战，有着普通人的棋力。详细信息（有惊喜）可以查看博客https://blog.csdn.net/weixin_43398590/article/details/106321557

国际象棋 该项目专注于计算机科学概念，例如数据结构和算法。 Chessnut是我们用于所有移动和棋逻辑的棋引擎。 我们正在利用一棵树来生成可能的棋盘，该棋盘可进行3级深度和深度优先搜索，最小极大值和alpha-beta修剪，以根据以下启发式方法找到最佳动作： 材料（每个玩家的总件数） 可能采取的法律措施的数量，重点是中心广场 检查/检查状态 典当结构 当前，由于递归函数要使用大量的计算能力，因此尝试实现多处理功能，因此在超过4个级别的深度上计算启发式状态需要花费大量时间。 深度为3级时，我们的AI做出了不错的动作，但也提出了许多不明智的建议。 人工智能的国际象棋情报估计为9级中的3级。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 先决条件 （与Python2.7兼容） 正在安装 安装必备组件并克隆此存储库后，进入该存储库并创建一个虚拟环境： v

NordicSemiconductor.nRF_BLE.4.0.0-2.alpha.pack

NordicSemiconductor.nRF_SoftDevice_S132.2.0.0-7.alpha.pack

工厂原机bios，请用原机bios芯片

黑苹果用网卡驱动

selenium-server-standalone-4.0.0-alpha-2.zip

OkHttp是一款十分好用的Android网络框架，尽管官方提供了UrlConnection，但是OkHttp依然是最为广泛使用的网络请求方式。如果有一定程度的英语阅读能力，建议直接去官网阅读官方文档。前往Okhttp官网

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