python圍棋程序

⑴ 學python有前途么

在回答這個問題以前，先分析下Python的就業方向如何？具體可以分為三個方向。
python作為一門高級編程語言，它的誕生雖然很偶然，但是卻獲得了無數編程愛好者的喜愛。Python語言簡單易懂，初學者學Python語言，不但入門容易，而且經過深入系統的學習可以編寫復雜的程序。那麼接下來說說學習Python的三大就業方向，希望能對大家有所幫助。
方向一：利用python做爬蟲
Python語言還可以寫爬蟲，但僅僅只是爬蟲的入門而已。過Python入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。如果想要往這個方向發展，Python是不錯的入門選項。
方向二：數據分析和人工智慧
Python是機器學習和AI的主要開發語言。作為被用於機器學習和人工智慧系統以及各種現代技術的一門語言，Python能夠十分容易地應用於分析和組成可用的數據，這也使它成為數據科學中比較流行的語言之一。而豐富的本機拓展也使Python的優勢得以強化，更適用於機器學習、數據計算和人工智慧領域。
方向三：web全棧開發工作
掌握前端知識，掌握python三大後端框架，可以具備獨立開發網站的能力，成為一名合格的web全棧開發將不在話下。全棧工程師是指能駕馭各種開發工具的工程師，而Python本身就有著很強的全棧式綜合語言的特點，能夠完成後端、前端、GUI、科學運算、網路編程、大數據開發等等，掌握了Python，會使你更快成為一名全棧程序員。
所以，學好Python，就業前途還是很可觀的，但是所有的前提都是需要自己真的有兩把刷子哦。

⑵ 學習計算機的應用領域後 分析2017年世界圍棋冠軍柯潔與阿爾法狗對決屬於哪一類應用

正確的說法是：
這是人工智慧神經網路訓練方面的應用，使用的是python程序語言。

⑶ python版本五子棋

機器博弈是人工智慧領域的重要分支，它的研究對象多以復雜的棋牌類智力游戲為主，已經得到解決的棋類游戲，幾乎全部都應歸功於機器博弈近半個世紀的發展。計算機解決問題的優勢在於能把不易解析的問題，藉助於現代計算機的運算速度優勢枚舉出所有的合理情形而得解;然而，博弈問題的復雜程度決定了它不能過度依賴機器的計算能力。許多待解決的或已經解決的棋類，其狀態空間復雜度或博弈樹復雜度量級都太過龐大，所以我們需要添加約束，並且採用合理的演算法進行優化。

五子棋問題是人工智慧中的一個經典問題。當今世界，AlphaGo已經執圍棋之牛耳，五子棋領域卻鮮少有人問津。本文根據課堂所學知識結合文獻、博客，基於兩種開發語言實現了一個智能對戰的AI五子棋游戲平台。

本文所做工作如下：

（1） 五子棋界面實現；

（2） 智能判定棋盤走勢；

（3） 改進了棋盤掃描方式；

（4） 改良了系統評分表評估方式；

（5） 實現了基於點評分表估值找出最佳落子方式。

五子棋AI問題的最大問題是如何實現智能對弈，即當人落子之後，演算法如何解讀當前的棋盤並且對其進行分析解讀，得到電腦方的最佳落子點。其次還有一個問題是如何判斷勝利，這可以作為前面棋盤局勢判定的一個子問題，也可以看做是一個單獨的問題，不過這個問題總體來說較為簡單，所以不做詳細說明。

五子棋的整體知識構建包含以下部分：

（1） 棋盤局面表示法

（2） 棋局勝利判定

（3） 棋型知識庫

（4） 智能博弈流程

對於問題（1），採用數組表示法。棋盤中的各交叉點有三種狀態，不妨令 0表示空(未放置棋子) ，-1 表示有黑子 ，1 表示有白子，數組表示法的基本思想是:以交叉點對應的數組索引值來表達物理位置 ，以交叉點對應的元素值表達狀態(空、 黑子、 白子)。令 V = {0 ，1 ，-1} ，棋盤 的第 i 個交叉點的狀態 Si ∈V ，任何棋局都可以表示成一個 n ×n 的二元組。

對於問題（2）， 採用數組表示法時，想知道任意兩個元素 Si 和Sj 是否共線，要通過 i 和 j 之間的數值規律來判斷。從這方面看，數組表示法是一種原始、低效的表示方法，但是對於評分表演算法來說其性能損失是可以接受的。要判斷是否有一方已經勝利，只需要對整個棋盤判定當前落子點的縱、橫、正斜、反斜四個方向的最長延伸出四個位置看是否能連成一條同色直線即可。具體的操作可以視為：從落子點出發，向兩個方向延伸，如果遇到同色，那麼計數器加一，遇到非同色（空白或者異色）則停止在該方向的延伸，一個計數器記下該方向上的兩頭的連續同色棋子數。等到四個方向都探索完畢，如果四個計數器中有一個計數器達到了5，那麼即可判斷出已經有五子連珠了，此局結束。

問題（3）棋型知識庫主要包括各種既定的棋盤形式，有如下幾種：

² 活四 ：有兩個連五點（即有兩個點可以形成五），圖中白點即為連五點。當活四齣現的時候，整個局勢已經無法阻止連五了，活四的歸屬方一定能取得勝利；

² 沖四 ：有一個連五點，如下面三圖，均為沖四棋型。圖中白點為連五點。 相對比活四來說，沖四的威脅性就小了很多，因為這個時候，只要跟著防守在那個唯一的連五點上，沖四就沒法形成連五。

² 活三 ：可以形成活四的三，如下圖，代表兩種最基本的活三棋型。圖中白點為活四點。活三棋型是進攻中最常見的一種，因為活三之後，如果對方不以理會，將可以下一手將活三變成活四，而活四是無法防守的。所以，面對活三的時候，需要非常謹慎對待。在沒有更好的進攻手段的情況下，必須對其進行防守，以防止其形成可怕的活四棋型。

² 眠三： 只能夠形成沖四的三，如下各圖，分別代表最基礎的六種眠三形狀。圖中白點代表沖四點。眠三的棋型與活三的棋型相比，危險系數下降不少，因為眠三棋型即使不去防守，下一手它也只能形成沖四，而對於單純的沖四棋型，是可以很簡單的防守住的。

² 活二 ：能夠形成活三的二，如下圖，是三種基本的活二棋型。圖中白點為活三點。

² 眠二 ：能夠形成眠三的二。圖中四個為最基本的眠二棋型，細心且喜歡思考的同學會根據眠三介紹中的圖2-13找到與下列四個基本眠二棋型都不一樣的眠二。圖中白點為眠三點。

對於上述的棋型，我們主要考慮的是活四、沖四、活三、眠三這幾種主要的進攻棋型的防守與構成，整體棋型遵從以下原則：優先考慮數目，同等數目的情況下考慮是活是眠。評分表演算法的設計整體偏向於防守。

對於問題（4），當下棋型的評估分析，演算法嚴格遵從以下流程：

當人類方落下一子，演算法啟動，掃描全局，得到人類棋子的集合和電腦棋子的集合。全局掃描之後，對當前局勢進行排序、計算。對每個集合的每個空白點位置打分，打分依據是根據這個點周圍四個方向上的同色連續棋子的數量。按照這些最後得到的評分，得出最大值。得到人類方和電腦方的兩個最大值之後，進行比較，如果人類方局勢較好（分數較高），則演算法將下一次落子位置設置為人類方得分最高的點，盡力降低人類方的下一步得分；如果電腦方的分數較高，那麼則直接在使得分數最高的點落子即可。

本次課程設計，一共設計了兩個版本，一個Java版本，為19X19的棋盤，配備簡單的消息提示，基於AWT實現GUI，開發工具IntelliJ IDEA 2018.1

另一個版本是使用Python設計，核心演算法相同，但是受限於圖片源文件，為15X15棋盤，基於pygame實現GUI，開發工具是：JetBrains PyCharm 2018.2.4 x64

因為近期時間較為緊迫，所以《人工智慧》這門課我選擇了較為簡單的五子棋問題進行課程設計。在本次課程設計中，我的編碼能力、調試能力、演算法解讀實現能力、函數優化能力等各方面有了長足的進步。在本次的設計過程中也出現了幾個問題，下面對這些問題進行一個簡單的描述：

（1） 對棋盤局勢的判斷力不夠，因為只是簡單的對當前的棋盤局勢進行判斷，基本等同於一個粗通規則而且天賦不高的五子棋選手。如果對手很細心，而且熟練經營各種布局策略，那麼基本這個演算法就會被鑽研出習慣，從而被輕易針對，而且針對方案百試不爽；

（2） 判斷棋局形式的時候對邊界的評分演算法跟中心區域的評分演算法一致，無法有效提前識別邊界，降低邊界空白點的權重；

（3） 用戶圖形界面需要改進，另外可以增設PK模式以及選色、選擇棋盤大小功能等；

後續可以嘗試用博弈樹演算法嘗試與當前演算法進行比較。評分表演算法犧牲了更高的精度，以求迅速的得出最佳落子點；而博弈樹可以通過提前落子進行全局預判進行更全方位的對人類方的圍追堵截。

另外，可以通過在課堂上學到的知識，比如BFS、DFS、A*演算法、決策樹演算法 等應用於五子棋的智能決策中。

《人工智慧》這門課讓我對於圖、知識表示、智能決策等各個方面有了更好地認識與體驗，課堂設計內容充實有趣，讓我受益匪淺，希望今後可以更加深入這個方面，並且將課堂上學到的知識應用於實踐之中。

⑷ 如何用python做一個簡單的象棋AI

首先：Python語言在學術上非常受歡迎，不是計算機專業的人，很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的，而且他的語法非常的簡單易懂，這就讓很多一些提及編程就恐慌的人減去了擔心，現在已經是一人應該掌握一門編程語言的時代，很多不是程序員的人們，利用自己寫的簡單的小程序，讓自己生活變得精彩起來，不管是因為興趣，還是其他，生活好像變得美好起來，有了一些追求。
發展前景一：Linux運維
Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，Python是一門非常NB的編程語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。
發展前景二：Python Web網站工程師
我們都知道Web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網路，離不開Web，利用Python的框架可以做網站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數據的應用。
發展前景三：Python自動化測試
大家都知道，就是Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板，到現在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。
發展前景四：數據分析
我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。
發展前景五：人工智慧
我們都知道谷歌製作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師，這個就是目前剛出頭的人工智慧，當然我們的人工智慧時代還沒有到來，如果這天來了，生活和世界將會發生翻天覆地的變化，而且現在發展這么快，人工智慧的時代不會太遠。
以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，Python沒有非常強勢的問題，但是它簡單的語言結構應用非常廣泛，總的來說學習Python是不錯的選擇。

⑸ 8歲兒童要選奧數、圍棋還是編程

8歲兒童要選圍棋好。

建議學圍棋，圍棋鍛煉的地方和培養孩子的習慣方面超過編程，而且現階段市面上的編程少兒課程大多都是噱頭，做點小游戲哄孩子的，真正的編程語言思想需要孩子有了一定的思維能力以後才好學的。

相關資料

圍棋要學多少年才能有所成並沒有一個統一的標准，主要看人的天賦。天賦越強，越能更早有所成。學習圍棋是一個漫長的戰役，是一個循序漸進的過程，切忌急功近利，何況學無止境，有的人學了一輩子也就是個業餘四段，有的人學了十年還是需要繼續學習。

除此之外，圍棋本身就是一場修行，學習者要隨著學習的時間增長才能慢慢體會其中蘊藏的內涵。一步一步來才踏實，學到的才是精華。

⑹ 學python就業都有哪些方向

就業方向一：Linux運維Linux

運維是必須而且一定要掌握Python語言，Python是一門非常NB的編程語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。

就業方向二：Python Web網站工程師

我們都知道Web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網路，離不開Web，利用Python的框架可以做網站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數據的應用。

就業方向三：Python自動化測試

大家都知道，就是Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板，到現在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。

就業方向四：數據分析

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

就業方向五：人工智慧

我們都知道谷歌製作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師，這個就是目前剛出頭的人工智慧，當然我們的人工智慧時代還沒有到來，如果這天來了，生活和世界將會發生翻天覆地的變化，而且現在發展這么快，人工智慧的時代不會太遠。

關於學python就業方向有哪些的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑺ 學python就業都有哪些方向

5個超級吃香的Python就業崗位：

1、Web開發

目前豆瓣、知乎、拉勾網等都是用的Python做開發，由此可見Web開發在國內的發展還是很不錯的。

因為Python的web開發框架是最大的一個優勢，如果你用Python搭建一個網站，只需要幾行的代碼，可謂是十分簡潔。

2、網路爬蟲

現在學習Python的人員中，大部分都是在學習爬蟲，這也是Python的一大優勢之一，最早用Python做網路爬蟲的就是谷歌。

為什麼用python寫爬蟲?

a. 跨平台，對Linux和Windows都有不錯的支持;

b. 科學計算，數值擬合：Numpy、Scipt;

c. 可視化：2d：Matplotlib(做圖很漂亮)，3d：Mayavi2;

d. 復雜網路：Networkx;

e. 統計：與R語言介面：Rpy;

f. 互動式終端;

3、人工智慧

發展潛力和錢途不用多說，這都是大家所知道的，但目前的話，人工智慧方面的工作還是比較少的，而且都是高學歷人士，以後的話肯定是最具有發展潛力的方向了。

4、伺服器運維

運維也不陌生，最開始一批學習Python的人，就是運維和測試的在職人員，因為Python對於他們的工作起到很大的作用，因為使用Python腳本進行批量化的文件部署和運行調整都成了Linux伺服器上很不錯的選擇。

5、數據分析

Python所擁有的完整的生態環境十分有利於進行數據分析處理，比如，"大數據"分析所需要的分布式計算、數據可視化、資料庫操作等，都可以通過Python中的十分成熟的模塊完成。

⑻ Python到底適合什麼崗位呢

最近，有很多人說 python 是非常容易入門的一門語言，一般來說，只要你會簡單地讀寫英語。那麼Python中出現的單詞對你來說基本上是piece of cake。學過Python的小夥伴們都知道，Python不但入門容易，而且隨著自己編程能力的提升，也可以編寫那些非常非常復雜的程序，慢慢的向Python大佬進階。

現在來為大家解讀一下學習Python語言有哪些就業方向、以及Python語言在未來的發展。

Python開發相關企業熱搜職位：

工作崗位一: Linux運維

Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言, Python是一門非常NB的編程語言,它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率,總而提升自己的能力,運維工程師需要自己獨立開發-個完整的自動化系統時,這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力,讓老闆重視。

工作崗位二: Python Web網站工程師

我們都知道Web- -直都是不可忽視的存在,我們離不開網路，離不開Web ,利用Python的框架可以做網站,而且都是一- 一個精美的前端界面,還有我們需要掌握一些數據的應用。

工作崗位三: Python自動化測試

大家都知道,就是Python語言對測試的幫助是非常大的,自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大,掌握和熟悉自動化的流程,方法和我們總使用的各個模板，到現在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。

工作崗位四：數據分析

我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。

工作崗位五：人工智慧

我們都知道谷歌製作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師，這個就是目前剛出頭的人工智慧，當然我們的人工智慧時代還沒有到來，如果這天來了，生活和世界將會發生翻天覆地的變化，而且現在發展這么快，人工智慧的時代不會太遠。

以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，讓你學習Python有個流程，不會暈頭轉向的。

工作崗位六：Python 游戲 開發工程師

3D 游戲 開發以及網路 游戲 後台，Python也可以用來做 游戲 開發，因為它有很好的3D渲染庫和 游戲 開發發框架，目前來說就有很多使用Python開發的 游戲 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。很多在線 游戲 的後台都是Python開發的。

工作崗位七： Python技術經理

桌面應用，可以同Python的Tkinter，但這並不是最熱門的選擇。Java、C/C++等語言似乎更受歡迎。最近，一些公司也開始使用JavaScript來開發桌面應用程序。例如，Slack的桌面應用是Electron構建的。它能讓你用JavaScript構建桌面應用程序。

⑼ python就業方向有哪些

方向一：利用python做爬蟲
Python語言還可以寫爬蟲，但僅僅只是爬蟲的入門而已。過Python入門爬蟲比較簡單易學，不需要在一開始掌握太多太基礎太底層的知識就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常適合小白一開始想做出點看得見的東西的成就感。如果想要往這個方向發展，Python是不錯的入門選項。
方向二：數據分析和人工智慧
Python是機器學習和AI的主要開發語言。作為被用於機器學習和人工智慧系統以及各種現代技術的一門語言，Python能夠十分容易地應用於分析和組成可用的數據，這也使它成為數據科學中比較流行的語言之一。而豐富的本機拓展也使Python的優勢得以強化，更適用於機器學習、數據計算和人工智慧領域。
方向三：web全棧開發工作
掌握前端知識，掌握python三大後端框架，可以具備獨立開發網站的能力，成為一名合格的web全棧開發將不在話下。全棧工程師是指能駕馭各種開發工具的工程師，而Python本身就有著很強的全棧式綜合語言的特點，能夠完成後端、前端、GUI、科學運算、網路編程、大數據開發等等，掌握了Python，會使你更快成為一名全棧程序員。

⑽ Python這兩年還火嗎

近幾年Python的熱度居高不下，去年2020年編程語言排名熱度第三的位置。

一路走高的Python也給很多初入IT的從業者帶來了很多質疑，發展的快，那跌落的是不是也很快？現在拿高薪，是不是意味著過幾年就要失業了？

這事確實是個值得斟酌的問題，畢竟每個人都很在意自己的前途和未來。今天我就來給大家說道說道這個事。

首先我們要明白一點，Python為什麼突然火起來了？

大家還記不記得當年阿里雲的成功，帶動了大批創業公司和互聯網巨頭擠破頭進軍雲計算，當時最著名的雲計算開源平台OpenStack就是基於Python開發的，然後這一段時間成為Python增長的開端；

後來各種O2O，P2P平台如雨後春筍一樣冒出，要在短期快速搭建起原型，Python絕對是不二之選！

2017年，由Google開發的Alpha Go打敗了世界圍棋冠軍柯潔，人工智慧至此進入人們的視野，機器學習，AI等火熱概念又催生了一批投資熱，人工智慧，機器學習首選語言就是Python。

再到現在短視頻的崛起，你所有的興趣愛好，都需要Python的建模，然後通過大數據分析實現精準推送，相對應的催生了數據挖掘，數據分析等崗位。

至此，Python完美地契合了2010年來所有的發展趨勢。

看到這里有些讀者就會問了，為啥人工智慧，大數據，雲計算這些技術咋就帶火了Python呢？為啥不是C++或者Java呢？

這個事得從Python的歷史說起：

20世紀90年代，Python創始人在家閑來無事敲代碼玩，一段代碼讓他重復敲了五次，很是郁悶，於是他心中靈光一閃，東方禪道在他腦海里浮現：

優美優於醜陋，明了優於隱晦。
簡單優於復雜，復雜優於凌亂。
扁平優於嵌套，稀疏優於稠密。
可讀性很重要。

這一悟，Python橫空出世。

Python誕生後不得了，剛開始很多大學教授覺得這語言編碼太方便了，C語言十行才能解決的事它一行就給搞定了。然後就立馬把這個語言應用到教學上，後來非盈利性機構，政府都開始用它了。比如現如今十分經典的科學計算擴展庫：Numpy,SciPy和matplotlib，再比如視覺庫 OpenCV，VTK，等等一下子把Python提上神壇。也正是擁有這些庫，我們可以利用他們輕松地實現大數據計算，AI學習等功能。

其實AI和大數據這些事，擱Java和C++就實現不了嗎？當然不是，他們也可以實現，但是實現起來很復雜，編碼效率沒有Python高，商人嘛，講求的就是效率和利益。Python效率高，那就用Python咯！

那如果人工智慧，大數據，雲計算這些技術過時了，Python是不是也要走下神壇了？

我覺得不會。

其實Python從誕生至今，使用范圍也很廣泛，不少公司的業務開發也都是用的Python，只不過一直屈居於Java之後，所以造成了一種Python以前不火，現在才火的假象。

其實Python能做的事情不僅如此，還有很多，比如Python開發者官網就提到了，學會Python後你可以做這些事情：

• Web Programming：Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py

• Web編程：最常見的Django，Flask以及web2py框架，主要用於建立網站，小程序等等，應用領域很廣泛，大多數公司web業務會採用pytho開發。

• GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt

• GUI編程：最常見的PyQt，wxPython框架，圖形界面開發。

• Software Development: Buildbot, Trac, Rounp

• 軟體開發：目前大型EVE網游大量採用Python，包括坦克世界，文明，戰地風雲。



• System Administration: Ansible, Salt, OpenStack

• 某些著名的大型計算機系統使用python開發，比如OpenStack，是美國NSA開發並開源的雲計算軟體，國內很多雲計算平台也大都由python開發。

  目前這些領域中Python依舊應用很廣泛，因為Python的特性決定了它的商業效率很高，在商業中，只要效率高，就會有應用！

  所以即使AI和大數據不火了，Python也一樣很強大，一樣可以將Pyhton當做自己的飯碗。 關鍵還是看自己的選擇！