目录第1章UML类图实训1.1知识讲解1.1.1UML概述1.1.2类与类的UML表示1.1.3类之间的关系1.2实训实例1.2.1类图实例之图书管理系统1.2.2类图实例之商场会员管理系统1.3实训练习第2章面向对象设计原则实训2.1知识讲解2.1.1面向对象设计原则概述2.1.2单一职责原则2.1.3开闭原则2.1.4里氏代换原则2.1.5依赖倒转原则2.1.6接口隔离原则2.1.7合成复用原则2.1.8迪米特法则2.2实训实例2.2.1单一职责原则实例分析2.2.2开闭原则实例分析2.2.3里氏代换原则实例分析2.2.4依赖倒转原则实例分析2.2.5接口隔离原则实例分析2.2.6合成复用原则实例分析2.2.7迪米特法则实例分析2.3实训练习第3章创建型模式实训3.1知识讲解3.1.1设计模式3.1.2创建型模式概述3.1.3简单工厂模式3.1.4工厂方法模式3.1.5抽象工厂模式3.1.6建造者模式3.1.7原型模式3.1.8单例模式3.2实训实例3.2.1简单工厂模式实例之图形工厂3.2.2工厂方法模式实例之日志记录器3.2.3抽象工厂模式实例之数据库操作工厂3.2.4建造者模式实例之游戏人物角色3.2.5原型模式实例之快速创建工作周报3.2.6单例模式实例之多文档窗口3.3实训练习第4章结构型模式实训4.1知识讲解4.1.1结构型模式概述4.1.2适配器模式4.1.3桥接模式4.1.4组合模式4.1.5装饰模式4.1.6外观模式4.1.7享元模式4.1.8代理模式4.2实训实例4.2.1适配器模式实例之算法适配4.2.2桥接模式实例之跨平台视频播放器4.2.3组合模式实例之杀毒软件4.2.4装饰模式实例之界面显示构件库4.2.5外观模式实例之文件加密4.2.6享元模式实例之围棋棋子4.2.7代理模式实例之日志记录代理4.3实训练习第5章行为型模式实训5.1知识讲解5.1.1行为型模式概述5.1.2职责链模式5.1.3命令模式5.1.4解释器模式5.1.5迭代器模式5.1.6中介者模式5.1.7备忘录模式5.1.8观察者模式5.1.9状态模式5.1.10策略模式5.1.11模板方法模式5.1.12访问者模式5.2实训实例5.2.1职责链模式实例之在线文档帮助系统5.2.2命令模式实例之公告板系统5.2.3解释器模式实例之机器人控制程序5.2.4迭代器模式实例之商品名称遍历5.2.5中介者模式实例之温度转换器5.2.6备忘录模式实例之游戏恢复点设置5.2.7观察者模式实例之股票变化5.2.8状态模式实例之银行账户5.2.9策略模式实例之电影票打折5.2.10模板方法模式实例之数据库操作5.2.11访问者模式实例之奖励审批5.3实训练习第6章模式联用与综合实例实训6.1设计模式补充知识6.1.1反射与配置文件6.1.2GRASP模式6.1.3架构模式与MVC6.2模式联用实训6.2.1适配器模式与桥接模式联用6.2.2组合模式与命令模式联用6.2.3外观模式与单例模式联用6.2.4原型模式与备忘录模式联用6.2.5观察者模式与组合模式联用6.2.6访问者模式、组合模式与迭代器模式联用6.3综合实例实训6.3.1多人联机射击游戏6.3.2数据库同步系统6.4实训练习附录A参考答案A.1第1章实训练习参考答案A.2第2章实训练习参考答案A.3第3章实训练习参考答案A.4第4章实训练习参考答案A.5第5章实训练习参考答案A.6第6章实训练习参考答案参考文献

开源围棋源码GUNGO.在围棋游戏开发上有很重要的研究价值。
其棋谱保存格式也是很多商业围棋软件都兼容的。

#defineGRID_NUM11 //棋盘行数，其中1..9为棋的坐标，其他为边界#defineGRID_COUNT81 //可放棋子总数#defineBLACK 1 //黑棋 黑白棋转换时,可对求异或#defineWHITE 2 //白棋#defineBORDER 3 //边界#defineNOSTONE 0 //空子无棋#defineMCMAX 10000 //蒙特卡洛次数typedefstruct_stoneposition{ charx; chary; int score;}SMove; //招法char board[GRID_NUM][GRID_NUM]; //棋盘表示char chessColor；
//本人棋的颜色SMove bestMove; //最优棋

围棋

使用unity制造的围棋试验demo，实现了，落子，吃子，虚着功能

机器博弈是人工智能学科研究的载体，亚马逊棋作为一个相对较新的博弈棋种，走棋特点介于围棋和象棋之间，非常适合用来进行机器博弈研究。
以亚马逊棋博弈系统为实验平台，对机器博弈中的关键技术之一——评估函数进行了研究。
以territory、position、mobility三个主要评估特征为基础，根据亚马逊棋在开局、中局以及残局三个不同阶段的棋局特点，分析了不同阶段中各评估因子的重要程度以及权重取值，最初得到一个分阶段的评估函数。
通过实验结果可知，提出的棋局评估函数是可行并且有效的。

尚未完善的围棋游戏。
使用vs2010开发。
具有围棋棋盘，棋子界面，已经完成了提子算法。
有兴味的朋友可以与我一起来研究。
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局域网围棋对战，经过课程设计检查了，很好用

深度强化学习是深度学习算法和强化学习算法的巧妙结合,它是一种新兴的通用人工智能算法技术,也是机器学习的前沿技术,DRL算法潜力无限,AlphaGo是目前该算法最成功的使用案例。
DRL算法以马尔科夫决策过程为基础,是在深度学习强大的非线性函数的拟合能力下构成的一种增强算法。
深度强化学习算法主要包括基于动态规划(DP)的算法以及基于策略优化的算法,这本书共10章,首先以AlphaGo在围棋大战的伟大事迹开始,引起对人工智能发展和现状的引见,进而引见深度强化学习的基本知识。
然后分别引见了强化学习(重点引见蒙特卡洛算法和时序差分算法)和深度学习的基础知识、功能神经网络层、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及深度强化学习的理论基础和当前主流的算法框架。
最后引见了深度强化学习在不同领域的几个应用实例。

java写的网络围棋法式

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。