麻将胡牌算法以及AI算法，麻将AlphaGo，java代码，可直接运行

深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络(ArtificialNeuralNetwork)模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用(例如：最近红遍大街小巷的AlphaGo)，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。
可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。
它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLectureI:IntroductionofDeepLearningLecturell:TipsforTrainingDeepNeuralNetworkLecturelll:ariantsofneuralNetworkLecturev:NextWaveLectureIntroductionofDeeplearningOutlineoflecturentroductionofDeepLearningLet'sstartwithgeneralmachinelearningWhyDeep"HelloWorldforDeepLearningMachineLearningLookingforafunctionSpeechrecognitionHowareyouImagerecognition=“Cat"Playinggo5-5″(nextmoveDialogueSystemHello(whattheusersaid)(systemresponseImageRecognition:FrameworkcatAsetofModefunctioncat)=“money"dosnakeImageRecognition:FrameworkcatAsetofModelf(41)="cat"f(=“moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodnessoffunctionfSupervisedLearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImageRecognition:FrameworkcatModelTrainingTestinAsetofunctioncatStepGoodnessofPickthe"Best"FunctionUsingfunctionfStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThreestepsfordeeplearningStepStepStep3:pickdefineasetgoodnessofthebestoffunctionfunctionfunctionDeepLearningissosimple3DCTENCENTCO

PPT以AlphaGo的论文为基础，介绍了AlphaGo的运行原理，内容涵盖了增加学习、深度神经网络部分知识。

该项目现已存档。
进行这项工作很有趣，但现在是我继续前进的时候了。
感谢您在过去几年中提供的所有支持和反馈。
如果有人有兴味取得所有权，那就让我们讨论一下。
:victory_hand_selector:BetaGo因此，您不能在GoogleDeepMind工作，也无法访问Nature。
您来对地方了。
BetaGo将保持Beta版！我们是99％！我们是李·塞多尔！BetaGo使您可以运行自己的Go引擎。
它为您下载Go游戏，对其进行预处理，在数据上训练模型，例如使用keras的神经网络，并将训练后的模型提供给HTML前端，您可以将其与自己的Gobot对抗。
入门通过运行以下命令来测试BetaGo。
它应该在您的浏览器中启动一个可播放的演示！该机器人起着合理的作用，但仍然很弱。
先决条件Ubuntu/Debian的sudoapt-getinstall-ypython-devpython-pippython-virtualenvgfortranlibhdf5-devpkg-configliblapack-devlibblas-dev

小虫象棋团队在吸收2010年版的优秀知识的基础上，使用最新的位棋盘技术重新编写了整个引擎，同时采用了最先进的搜索算法，引擎的运行效率提高了200%以上，直接的棋力提升更是高达400等级分，在与一些知名象棋软件的对抗测试中，取得极高的胜率。
小虫象棋取得飞跃性的进步，还得益于领先的审局体系。
小虫象棋的审局体系与传统引擎有较大区别。
2016年AlphaGo以4比1的总比分大胜世界冠军李世石，此后更化身master现身野狐，横扫人类顶尖高手，未逢敌手。
小虫象棋团队充分自创了AlphaGo的论文，在深度学习专家3DChess作者的推动下，建立了基于深度学习的参数优化模型，在一定程度上实现了审局参数自动优化，同时发现尚未被人类总结的象棋知识。
总体而言，小虫象棋棋风细腻，能攻善守，防守时稳健，攻杀时凶猛。
小虫象棋对中国象棋的各种典型杀法的审局处理比较到位，能很好地抓住对方的防守漏洞，必要时弃子攻杀，一举擒王。
在局势处于下风时防守顽强，往往能化险为夷。
由于小虫象棋团队现阶段将研究重心放在审局优化上，暂不支持残局库。
但计划在半年内陆续支持基本的残局库和审局库。

韩国同学、卡耐基梅隆大学ShaneMoon博士不久前关于AlphaGo技术的详解（对AlphaGo在Nature上发表的论文的总结，当时AlphaGo还只要5段左右的水平）。

韩国同学、卡耐基梅隆大学ShaneMoon博士不久前关于AlphaGo技术的详解（对AlphaGo在Nature上发表的论文的总结，当时AlphaGo还只要5段左右的水平）。

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。

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。