2048 游戏的 AI，由 expectimax 搜索实现，由 Go 提供支持。 效果展示： https://raw.githubusercontent.com/xwjdsh/2048-ai/master/screenshot/2048-ai.jpg 怎么跑？ 通过 Go go get github.com/xwjdsh/2048-ai cd $GOPATH/src/github.com/xwjdsh/2048-ai go build ./2048-ai 通过 Docker docker run -p 8080:8080 wendellsun/2048-ai 或自己构建图像： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Sample-Dash-游戏 演示如何使用 Dash 引擎的示例游戏。

目的在于通过一个简单的游戏示例，帮助大家入门以太坊智能合约的开发和部署。 结构 Owned 持有人合约--用于继承 ERC20Token ERC20TOKEN标准合约--用于继承 XmbToken 小明币游戏用代币 Poetry 游戏主要的规则和操作 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

用法 使用 tspool 构建你的服务器 服务器： 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

Go 的时间戳协议 (TSP) 包 一般的 包时间戳实现了 RFC3161（Internet X.509 公钥基础设施时间戳协议 (TSP)）中指定的时间戳协议 (TSP)。

这个包为旅行商问题（对称、不对称和欧几里得 TSP）提供了基本的基础设施和一些算法。该包提供了一些简单的算法和协和 TSP 求解器的接口及其对 Chained-Lin-Kernighan 启发式的实现。

优化 DEoptim实现差分进化算法，用于对实值参数向量的实值函数进行全局优化。DEoptim 中差分进化的实现与 C 代码接口以提高效率。此外，该包是自包含的，不依赖于任何其他包。

示例应用程序（参见示例目录）提供了一个寻找最小功能的过程： cost(x) = -cos(Pi * |x| / (1 + |x|)) 其中 x 是 4D 向量。要查看此演示文稿，您需要在 Web 浏览器中启用 websocket。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

差分进化算法是由 Storn & Price 开发的一种优化算法。给定具有一组N参数的函数，该算法在定义的参数空间内创建一组NP 随机解，然后使用参数之间的变化来改变现有种群并找到更好的解。虽然这种优化方法可能很慢，但它可以避免陷入局部最小值，并且是一种易于实现和理解的简单算法。 微分进化也可以很容易地适应马尔可夫链蒙特卡罗方法。该包在 Go 编程语言中实现了差分进化和马尔可夫链蒙特卡洛差分进化。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

该实现利用差分进化来分析三维空间中的通用机器人系统，其链接由Denavit-Hartenberg 参数描述。优化（适应度函数）考虑了从操纵器（最后一个链接的末端）到空间中目标点的欧几里得距离。 该实现足够通用，可以针对系统的任何功能进行优化。出于演示目的，唯一的可变参数是 θ。 下面给出了一个具有四个链接的机器人系统的示例。 https://github.com/gabrieljablonski/inverse-kinematics-differential-evolution/blob/master/resources/robotic_system.png 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件