python围棋程序

⑴ 学python有前途么

在回答这个问题以前，先分析下Python的就业方向如何？具体可以分为三个方向。
python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是却获得了无数编程爱好者的喜爱。Python语言简单易懂，初学者学Python语言，不但入门容易，而且经过深入系统的学习可以编写复杂的程序。那么接下来说说学习Python的三大就业方向，希望能对大家有所帮助。
方向一：利用python做爬虫
Python语言还可以写爬虫，但仅仅只是爬虫的入门而已。过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。如果想要往这个方向发展，Python是不错的入门选项。
方向二：数据分析和人工智能
Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门语言，Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中比较流行的语言之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化，更适用于机器学习、数据计算和人工智能领域。
方向三：web全栈开发工作
掌握前端知识，掌握python三大后端框架，可以具备独立开发网站的能力，成为一名合格的web全栈开发将不在话下。全栈工程师是指能驾驭各种开发工具的工程师，而Python本身就有着很强的全栈式综合语言的特点，能够完成后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等，掌握了Python，会使你更快成为一名全栈程序员。
所以，学好Python，就业前途还是很可观的，但是所有的前提都是需要自己真的有两把刷子哦。

⑵ 学习计算机的应用领域后 分析2017年世界围棋冠军柯洁与阿尔法狗对决属于哪一类应用

正确的说法是：
这是人工智能神经网络训练方面的应用，使用的是python程序语言。

⑶ python版本五子棋

机器博弈是人工智能领域的重要分支，它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主，已经得到解决的棋类游戏，几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题，借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而，博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类，其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大，所以我们需要添加约束，并且采用合理的算法进行优化。

五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。当今世界，AlphaGo已经执围棋之牛耳，五子棋领域却鲜少有人问津。本文根据课堂所学知识结合文献、博客，基于两种开发语言实现了一个智能对战的AI五子棋游戏平台。

本文所做工作如下：

（1） 五子棋界面实现；

（2） 智能判定棋盘走势；

（3） 改进了棋盘扫描方式；

（4） 改良了系统评分表评估方式；

（5） 实现了基于点评分表估值找出最佳落子方式。

五子棋AI问题的最大问题是如何实现智能对弈，即当人落子之后，算法如何解读当前的棋盘并且对其进行分析解读，得到电脑方的最佳落子点。其次还有一个问题是如何判断胜利，这可以作为前面棋盘局势判定的一个子问题，也可以看做是一个单独的问题，不过这个问题总体来说较为简单，所以不做详细说明。

五子棋的整体知识构建包含以下部分：

（1） 棋盘局面表示法

（2） 棋局胜利判定

（3） 棋型知识库

（4） 智能博弈流程

对于问题（1），采用数组表示法。棋盘中的各交叉点有三种状态，不妨令 0表示空(未放置棋子) ，-1 表示有黑子 ，1 表示有白子，数组表示法的基本思想是:以交叉点对应的数组索引值来表达物理位置 ，以交叉点对应的元素值表达状态(空、 黑子、 白子)。令 V = {0 ，1 ，-1} ，棋盘 的第 i 个交叉点的状态 Si ∈V ，任何棋局都可以表示成一个 n ×n 的二元组。

对于问题（2）， 采用数组表示法时，想知道任意两个元素 Si 和Sj 是否共线，要通过 i 和 j 之间的数值规律来判断。从这方面看，数组表示法是一种原始、低效的表示方法，但是对于评分表算法来说其性能损失是可以接受的。要判断是否有一方已经胜利，只需要对整个棋盘判定当前落子点的纵、横、正斜、反斜四个方向的最长延伸出四个位置看是否能连成一条同色直线即可。具体的操作可以视为：从落子点出发，向两个方向延伸，如果遇到同色，那么计数器加一，遇到非同色（空白或者异色）则停止在该方向的延伸，一个计数器记下该方向上的两头的连续同色棋子数。等到四个方向都探索完毕，如果四个计数器中有一个计数器达到了5，那么即可判断出已经有五子连珠了，此局结束。

问题（3）棋型知识库主要包括各种既定的棋盘形式，有如下几种：

² 活四 ：有两个连五点（即有两个点可以形成五），图中白点即为连五点。当活四出现的时候，整个局势已经无法阻止连五了，活四的归属方一定能取得胜利；

² 冲四 ：有一个连五点，如下面三图，均为冲四棋型。图中白点为连五点。 相对比活四来说，冲四的威胁性就小了很多，因为这个时候，只要跟着防守在那个唯一的连五点上，冲四就没法形成连五。

² 活三 ：可以形成活四的三，如下图，代表两种最基本的活三棋型。图中白点为活四点。活三棋型是进攻中最常见的一种，因为活三之后，如果对方不以理会，将可以下一手将活三变成活四，而活四是无法防守的。所以，面对活三的时候，需要非常谨慎对待。在没有更好的进攻手段的情况下，必须对其进行防守，以防止其形成可怕的活四棋型。

² 眠三： 只能够形成冲四的三，如下各图，分别代表最基础的六种眠三形状。图中白点代表冲四点。眠三的棋型与活三的棋型相比，危险系数下降不少，因为眠三棋型即使不去防守，下一手它也只能形成冲四，而对于单纯的冲四棋型，是可以很简单的防守住的。

² 活二 ：能够形成活三的二，如下图，是三种基本的活二棋型。图中白点为活三点。

² 眠二 ：能够形成眠三的二。图中四个为最基本的眠二棋型，细心且喜欢思考的同学会根据眠三介绍中的图2-13找到与下列四个基本眠二棋型都不一样的眠二。图中白点为眠三点。

对于上述的棋型，我们主要考虑的是活四、冲四、活三、眠三这几种主要的进攻棋型的防守与构成，整体棋型遵从以下原则：优先考虑数目，同等数目的情况下考虑是活是眠。评分表算法的设计整体偏向于防守。

对于问题（4），当下棋型的评估分析，算法严格遵从以下流程：

当人类方落下一子，算法启动，扫描全局，得到人类棋子的集合和电脑棋子的集合。全局扫描之后，对当前局势进行排序、计算。对每个集合的每个空白点位置打分，打分依据是根据这个点周围四个方向上的同色连续棋子的数量。按照这些最后得到的评分，得出最大值。得到人类方和电脑方的两个最大值之后，进行比较，如果人类方局势较好（分数较高），则算法将下一次落子位置设置为人类方得分最高的点，尽力降低人类方的下一步得分；如果电脑方的分数较高，那么则直接在使得分数最高的点落子即可。

本次课程设计，一共设计了两个版本，一个Java版本，为19X19的棋盘，配备简单的消息提示，基于AWT实现GUI，开发工具IntelliJ IDEA 2018.1

另一个版本是使用Python设计，核心算法相同，但是受限于图片源文件，为15X15棋盘，基于pygame实现GUI，开发工具是：JetBrains PyCharm 2018.2.4 x64

因为近期时间较为紧迫，所以《人工智能》这门课我选择了较为简单的五子棋问题进行课程设计。在本次课程设计中，我的编码能力、调试能力、算法解读实现能力、函数优化能力等各方面有了长足的进步。在本次的设计过程中也出现了几个问题，下面对这些问题进行一个简单的描述：

（1） 对棋盘局势的判断力不够，因为只是简单的对当前的棋盘局势进行判断，基本等同于一个粗通规则而且天赋不高的五子棋选手。如果对手很细心，而且熟练经营各种布局策略，那么基本这个算法就会被钻研出习惯，从而被轻易针对，而且针对方案百试不爽；

（2） 判断棋局形式的时候对边界的评分算法跟中心区域的评分算法一致，无法有效提前识别边界，降低边界空白点的权重；

（3） 用户图形界面需要改进，另外可以增设PK模式以及选色、选择棋盘大小功能等；

后续可以尝试用博弈树算法尝试与当前算法进行比较。评分表算法牺牲了更高的精度，以求迅速的得出最佳落子点；而博弈树可以通过提前落子进行全局预判进行更全方位的对人类方的围追堵截。

另外，可以通过在课堂上学到的知识，比如BFS、DFS、A*算法、决策树算法 等应用于五子棋的智能决策中。

《人工智能》这门课让我对于图、知识表示、智能决策等各个方面有了更好地认识与体验，课堂设计内容充实有趣，让我受益匪浅，希望今后可以更加深入这个方面，并且将课堂上学到的知识应用于实践之中。

⑷ 如何用python做一个简单的象棋AI

首先：Python语言在学术上非常受欢迎，不是计算机专业的人，很多都在学习Python。因为这个语言的前景是不可限量的，而且他的语法非常的简单易懂，这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心，现在已经是一人应该掌握一门编程语言的时代，很多不是程序员的人们，利用自己写的简单的小程序，让自己生活变得精彩起来，不管是因为兴趣，还是其他，生活好像变得美好起来，有了一些追求。
发展前景一：Linux运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。
发展前景二：Python Web网站工程师
我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。
发展前景三：Python自动化测试
大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。
发展前景四：数据分析
我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。
发展前景五：人工智能
我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。
以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，Python没有非常强势的问题，但是它简单的语言结构应用非常广泛，总的来说学习Python是不错的选择。

⑸ 8岁儿童要选奥数、围棋还是编程

8岁儿童要选围棋好。

建议学围棋，围棋锻炼的地方和培养孩子的习惯方面超过编程，而且现阶段市面上的编程少儿课程大多都是噱头，做点小游戏哄孩子的，真正的编程语言思想需要孩子有了一定的思维能力以后才好学的。

相关资料

围棋要学多少年才能有所成并没有一个统一的标准，主要看人的天赋。天赋越强，越能更早有所成。学习围棋是一个漫长的战役，是一个循序渐进的过程，切忌急功近利，何况学无止境，有的人学了一辈子也就是个业余四段，有的人学了十年还是需要继续学习。

除此之外，围棋本身就是一场修行，学习者要随着学习的时间增长才能慢慢体会其中蕴藏的内涵。一步一步来才踏实，学到的才是精华。

⑹ 学python就业都有哪些方向

就业方向一：Linux运维Linux

运维是必须而且一定要掌握Python语言，Python是一门非常NB的编程语言，它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率，总而提升自己的能力，运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时，这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力，让老板重视。

就业方向二：Python Web网站工程师

我们都知道Web一直都是不可忽视的存在，我们离不开网络，离不开Web，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，还有我们需要掌握一些数据的应用。

就业方向三：Python自动化测试

大家都知道，就是Python语言对测试的帮助是非常大的，自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大，掌握和熟悉自动化的流程，方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。

就业方向四：数据分析

我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

就业方向五：人工智能

我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。

关于学python就业方向有哪些的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

⑺ 学python就业都有哪些方向

5个超级吃香的Python就业岗位：

1、Web开发

目前豆瓣、知乎、拉勾网等都是用的Python做开发，由此可见Web开发在国内的发展还是很不错的。

因为Python的web开发框架是最大的一个优势，如果你用Python搭建一个网站，只需要几行的代码，可谓是十分简洁。

2、网络爬虫

现在学习Python的人员中，大部分都是在学习爬虫，这也是Python的一大优势之一，最早用Python做网络爬虫的就是谷歌。

为什么用python写爬虫?

a. 跨平台，对Linux和Windows都有不错的支持;

b. 科学计算，数值拟合：Numpy、Scipt;

c. 可视化：2d：Matplotlib(做图很漂亮)，3d：Mayavi2;

d. 复杂网络：Networkx;

e. 统计：与R语言接口：Rpy;

f. 交互式终端;

3、人工智能

发展潜力和钱途不用多说，这都是大家所知道的，但目前的话，人工智能方面的工作还是比较少的，而且都是高学历人士，以后的话肯定是最具有发展潜力的方向了。

4、服务器运维

运维也不陌生，最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。

5、数据分析

Python所拥有的完整的生态环境十分有利于进行数据分析处理，比如，"大数据"分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。

⑻ Python到底适合什么岗位呢

最近，有很多人说 python 是非常容易入门的一门语言，一般来说，只要你会简单地读写英语。那么Python中出现的单词对你来说基本上是piece of cake。学过Python的小伙伴们都知道，Python不但入门容易，而且随着自己编程能力的提升，也可以编写那些非常非常复杂的程序，慢慢的向Python大佬进阶。

现在来为大家解读一下学习Python语言有哪些就业方向、以及Python语言在未来的发展。

Python开发相关企业热搜职位：

工作岗位一: Linux运维

Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言, Python是一门非常NB的编程语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发-个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现，才能证明自身的能力,让老板重视。

工作岗位二: Python Web网站工程师

我们都知道Web- -直都是不可忽视的存在,我们离不开网络，离不开Web ,利用Python的框架可以做网站,而且都是一- 一个精美的前端界面,还有我们需要掌握一些数据的应用。

工作岗位三: Python自动化测试

大家都知道,就是Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广，可以说Python太强大,掌握和熟悉自动化的流程,方法和我们总使用的各个模板，到现在为止，我了解的Python使用最多的应该是自动化测试。

工作岗位四：数据分析

我们都知道现在来临了大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一首选，它同时可以给工作带来很大的效率。

工作岗位五：人工智能

我们都知道谷歌制作出了的机器人战胜了一个围棋大师，这个就是目前刚出头的人工智能，当然我们的人工智能时代还没有到来，如果这天来了，生活和世界将会发生翻天覆地的变化，而且现在发展这么快，人工智能的时代不会太远。

以上就是目前比较好的几个Python的发展规划和前景，让你学习Python有个流程，不会晕头转向的。

工作岗位六：Python 游戏 开发工程师

3D 游戏 开发以及网络 游戏 后台，Python也可以用来做 游戏 开发，因为它有很好的3D渲染库和 游戏 开发发框架，目前来说就有很多使用Python开发的 游戏 ，如迪士尼卡通城、黑暗之刃。很多在线 游戏 的后台都是Python开发的。

工作岗位七： Python技术经理

桌面应用，可以同Python的Tkinter，但这并不是最热门的选择。Java、C/C++等语言似乎更受欢迎。最近，一些公司也开始使用JavaScript来开发桌面应用程序。例如，Slack的桌面应用是Electron构建的。它能让你用JavaScript构建桌面应用程序。

⑼ python就业方向有哪些

方向一：利用python做爬虫
Python语言还可以写爬虫，但仅仅只是爬虫的入门而已。过Python入门爬虫比较简单易学，不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手，而且很快可以做出成果，非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。如果想要往这个方向发展，Python是不错的入门选项。
方向二：数据分析和人工智能
Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门语言，Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据，这也使它成为数据科学中比较流行的语言之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化，更适用于机器学习、数据计算和人工智能领域。
方向三：web全栈开发工作
掌握前端知识，掌握python三大后端框架，可以具备独立开发网站的能力，成为一名合格的web全栈开发将不在话下。全栈工程师是指能驾驭各种开发工具的工程师，而Python本身就有着很强的全栈式综合语言的特点，能够完成后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等，掌握了Python，会使你更快成为一名全栈程序员。

⑽ Python这两年还火吗

近几年Python的热度居高不下，去年2020年编程语言排名热度第三的位置。

一路走高的Python也给很多初入IT的从业者带来了很多质疑，发展的快，那跌落的是不是也很快？现在拿高薪，是不是意味着过几年就要失业了？

这事确实是个值得斟酌的问题，毕竟每个人都很在意自己的前途和未来。今天我就来给大家说道说道这个事。

首先我们要明白一点，Python为什么突然火起来了？

大家还记不记得当年阿里云的成功，带动了大批创业公司和互联网巨头挤破头进军云计算，当时最着名的云计算开源平台OpenStack就是基于Python开发的，然后这一段时间成为Python增长的开端；

后来各种O2O，P2P平台如雨后春笋一样冒出，要在短期快速搭建起原型，Python绝对是不二之选！

2017年，由Google开发的Alpha Go打败了世界围棋冠军柯洁，人工智能至此进入人们的视野，机器学习，AI等火热概念又催生了一批投资热，人工智能，机器学习首选语言就是Python。

再到现在短视频的崛起，你所有的兴趣爱好，都需要Python的建模，然后通过大数据分析实现精准推送，相对应的催生了数据挖掘，数据分析等岗位。

至此，Python完美地契合了2010年来所有的发展趋势。

看到这里有些读者就会问了，为啥人工智能，大数据，云计算这些技术咋就带火了Python呢？为啥不是C++或者Java呢？

这个事得从Python的历史说起：

20世纪90年代，Python创始人在家闲来无事敲代码玩，一段代码让他重复敲了五次，很是郁闷，于是他心中灵光一闪，东方禅道在他脑海里浮现：

优美优于丑陋，明了优于隐晦。
简单优于复杂，复杂优于凌乱。
扁平优于嵌套，稀疏优于稠密。
可读性很重要。

这一悟，Python横空出世。

Python诞生后不得了，刚开始很多大学教授觉得这语言编码太方便了，C语言十行才能解决的事它一行就给搞定了。然后就立马把这个语言应用到教学上，后来非盈利性机构，政府都开始用它了。比如现如今十分经典的科学计算扩展库：Numpy,SciPy和matplotlib，再比如视觉库 OpenCV，VTK，等等一下子把Python提上神坛。也正是拥有这些库，我们可以利用他们轻松地实现大数据计算，AI学习等功能。

其实AI和大数据这些事，搁Java和C++就实现不了吗？当然不是，他们也可以实现，但是实现起来很复杂，编码效率没有Python高，商人嘛，讲求的就是效率和利益。Python效率高，那就用Python咯！

那如果人工智能，大数据，云计算这些技术过时了，Python是不是也要走下神坛了？

我觉得不会。

其实Python从诞生至今，使用范围也很广泛，不少公司的业务开发也都是用的Python，只不过一直屈居于Java之后，所以造成了一种Python以前不火，现在才火的假象。

其实Python能做的事情不仅如此，还有很多，比如Python开发者官网就提到了，学会Python后你可以做这些事情：

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

• Web编程：最常见的Django，Flask以及web2py框架，主要用于建立网站，小程序等等，应用领域很广泛，大多数公司web业务会采用pytho开发。

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

• GUI编程：最常见的PyQt，wxPython框架，图形界面开发。

• Software Development: Buildbot, Trac, Rounp

• 软件开发：目前大型EVE网游大量采用Python，包括坦克世界，文明，战地风云。



• System Administration: Ansible, Salt, OpenStack

• 某些着名的大型计算机系统使用python开发，比如OpenStack，是美国NSA开发并开源的云计算软件，国内很多云计算平台也大都由python开发。

  目前这些领域中Python依旧应用很广泛，因为Python的特性决定了它的商业效率很高，在商业中，只要效率高，就会有应用！

  所以即使AI和大数据不火了，Python也一样很强大，一样可以将Pyhton当做自己的饭碗。 关键还是看自己的选择！