1、资源内容:毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书 2、学习目标:快速完成相关题目设计; 3、应用场景:课程设计、diy、毕业、参赛; 4、特点:直接可以编辑使用; 5、使用人群:设计参赛人员,学生,教师等。 6、使用说明:下载解压可直接使用。 7、能学到什么:通过学习本课题的设计与实现, 了解不同课题的知识内容,学习内部架构和原理,掌握有关课题重要资源, 同时增加自己对不同方面知识的了解,为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 , 并且可以快速完成相关题目设计,节约大量时间精力,也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据,例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书等有效的资料, 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景,而且本设计简单,通俗易通, 方便快捷,易于学习,下载之后可以直接可以编辑使用, 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料,同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-12 17:00:52 23.65MB jsp
这是一款比较受欢迎的Godzilla 围棋游戏Java版,目前它不具备和电脑下载的功能,只能以人对人的方式下棋。程序可以落子、吃子、及统计时间,自动判断打劫、非法落子等。它还支持棋末记地(算目),采用日式规则,是目前看过所有围棋程序中最精确的,采用通行的围棋档案格式SGF进行存档,学习价值极高。
2022-06-09 21:10:06 119KB Java源码
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1、资源内容:毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书 2、学习目标:快速完成相关题目设计; 3、应用场景:课程设计、diy、毕业、参赛; 4、特点:直接可以编辑使用; 5、使用人群:设计参赛人员,学生,教师等。 6、使用说明:下载解压可直接使用。 7、能学到什么:通过学习本课题的设计与实现, 了解不同课题的知识内容,学习内部架构和原理,掌握有关课题重要资源, 同时增加自己对不同方面知识的了解,为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 , 并且可以快速完成相关题目设计,节约大量时间精力,也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据,例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+;开题报告,任务书等有效的资料, 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景,而且本设计简单,通俗易通, 方便快捷,易于学习,下载之后可以直接可以编辑使用, 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料,同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-09 11:01:36 23.65MB JSP
一个简单的围棋游戏,C++源代码及工程文件,可供初学者参考
2022-05-28 14:45:15 37.88MB 围棋 单机游戏 C++ visual
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计算机 电子信息工程 通信工程 实验 课程设计 工程项目 资源 必过 计算机 电子信息工程 通信工程 实验 课程设计 工程项目 资源 必过
2022-05-28 14:27:47 208KB 大学 C++
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gnu go 的源代码,详细的注释,程序相当完善,棋力很不错,适合研究者学习。
2022-05-27 17:07:29 2.98MB gnu go 源代码
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DarkForest 这是一个幻影围棋计算机博弈程序,一个可以和人类下棋的程序。 幻影围棋介绍: 幻影围棋是一项欧洲的棋类游戏,因为下棋规则是基于围棋,但又是在围棋的基础上加入了信息不完全的限制——看不到对方的落子,故名幻影围棋。 棋盘:9×9围棋的棋盘。 棋子:黑白两种围棋棋子。 实际上有3个棋盘,黑方棋盘,白方棋盘,裁判棋盘。 本方只清楚自己的落子情况,对于对方落子情况只能判断和猜测。裁判的棋盘才给出真正的棋局。 棋规: 黑白双方轮流落子,落子的基本规则与围棋一致,其中气、禁招等概念都相同; 幻影围棋中加入了信息隐藏的概念——在下棋时,双方都无法看到对手棋盘上的落子,形成两个不完备信息的棋盘,完备信息的对弈棋盘是由双方的棋盘取并集而成; 由于信息隐藏,就需要一个中间裁判。裁判可以看到双方棋盘,也就是说,从裁判角度所看到的是一个完备信息的9×9围棋棋盘,并且根据围棋规则判断双方落子是否合
2022-05-23 18:27:38 18KB Java
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自编围棋游戏源程序
2022-05-23 18:03:42 20KB 自编围棋游戏源程序
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计算机软件-编程源码-java 网络围棋.zip
2022-05-23 11:05:27 29KB 源码软件 java 网络 开发语言
这是几篇最新中文深度强化学习综述。综述了深度强化学习的发展历程, 兼论计算机围棋的历史, 阐述了3类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势。本文是中文深度强化学习综述,更利于入门学习者理解。
2022-05-15 18:59:29 3.77MB 深度强化学习
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