基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125

2.注册 3.登录 4.号码匹配 5.滑块验证 2.背包功能 3.好友列表 4.系统设置 5.创建房间 6.对战房间 7.复盘指导房间 8.成就 9.任务 2.

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该程序实用网络开发基于TCP/IP的服务器与客户端，代码不算完美，多处需要读者自己改进，但程序能够正确运行

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